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効果的なAI活用に向けたデータ戦略：つながりとコンテクストを付与されたデータによる金融犯罪対策の強化
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概要
金融機関は日々巧妙化する金融犯罪への対応を迫られるなかで、人工知能（AI）の重要性がますます高まっています。一方で組織内のデータがサイロ化されていることが、AIの導入を効果的に進めるうえでの障壁となっているのが現状です。
本パネルでは、断片化されたデータ環境が金融犯罪対策におけるAIの有効性をどのように妨げているかを掘り下げ、先進的な金融機関が顧客・取引先・決済・外部データなどを統合し、コンテクストに富んだ統一されたデータセットとして活用することで、こうした課題をどのようにを克服しているかをご紹介します。
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学習の目的
金融犯罪対策においてAIを効果的に活用するための、強固で統一されたデータ基盤の重要性を理解する
金融機関内のデータサイロを解消し、データガバナンスを改善するための課題とベストプラクティスを理解する
説明可能性、規制当局との連携、ユースケースの優先順位付けなどを含む、金融機関における責任あるAI導入の実践的アプローチを考えるうえでの視座を得る
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参加対象者
- 金融犯罪対策の専門家
- 詐欺対策の専門家
- AML担当役員
- FIU
- 調査官/捜査官
トピック
- 取引モニタリング
- KYC
- リスク管理
- マネー・ローンダリング防止／テロ資金対策
- ガバナンスおよび報告
- 金融犯罪対策
業種／セクター
- 公共セクター
- 銀行
- 非銀行金融機関
- 賭博およびギャンブル
- 金融サービス
- 小売・エンターテインメント
リージョン
- アジア太平洋
- South Asia
- 法域
レベル
- 中級