Одно из применений машинного обучения в банковском деле

Усовершенствования в области машинного обучения (ML) помогают банкам значительно улучшить свои программы по борьбе с отмыванием денег (AML), в том числе за счет  мониторинга транзакций.

Мониторинг транзакций — сочетание машинного обучения в сочетании с "классическими" позволяет банкам получить немедленное и значительное преимуществов в борьбе с отмыванием денег.

Модели машинного обучения могут включать в себя:

• расширенные данные о клиентах (например, характер бизнеса, тип клиентов)
• более полные данные о продукте (например, детализированный тип продукта и его использование)
• более детализированные данные о каналах распределения (например, каналы для разных продуктов)
• индикаторы риска по типу риска (например, география бизнеса)
• внешние источники данных (например, данные бюро, реестры финансовых преступлений).

Источник: The fight against money laundering: Machine learning is a game changer. Октябрь 2022 года.

https://www.mckinsey.com/capabilities/risk-and-resilience/our-insights/the-fight-against-money-laundering-machine-learning-is-a-game-changer