Bankrobotika: mesterséges intelligencia és gépi tanulás alapú banki kockázatkezelés

Pénzmosás és terrorizmusfinanszírozás megakadályozása

Szerzők

  • Alexandra Prisznyák Pécsi Tudományegyetem

DOI:

https://doi.org/10.35551/PFQ_2022_2_8

Kulcsszavak:

mesterséges intelligencia, gépi tanulási algoritmusok, banki kockázatkezelés, pénzmosás és terrorizmusfinanszírozás megakadályozása, felügyelt/felügyelet nélküli tanulás, C45, C80, G21, G32, O33

Absztrakt

A Pénzügyi Akciócsoport pénzmosással és terrorizmusfinanszírozással összefüggő országvizsgálat alapján leminősítette Magyarország R15-ajánlásnak (új technológiák alkalmazása) való megfelelését. Ezzel párhuzamosan a Magyar Nemzeti Bank 2020–2021 között számos, Magyarországon működő kereskedelmi bank esetében állapított meg bírságot a pénzmosás és terrorizmusfinanszírozás megelőzésével kapcsolatos hiányosságok miatt. A tanulmány hiánypótló elemzésként a banki kockázatkezelés, pénzmosás és terrorizmusfinanszírozás megelőzésért felelős területek nagymértékben kiegyensúlyozatlan adatállományán operáló felügyelt (osztályzás, regresszió), felügyelet nélküli (klaszteranalízis, anomália-észlelés) és hibrid gépi tanulási modelleket, alkalmazott algoritmusokat vizsgálja. A szerző hangsúlyozza, hogy nincs egyetlen ideális algoritmus. A választást a mögöttes működési logika mellett számos összehasonlító tényező támogatja. A modellépítés az üzleti IT- és vizionárius menedzsment hibrid szempontjainak kialakítását igényli.

##submission.downloads##

Megjelent

2022-06-28

Hogyan kell idézni

Prisznyák, A. (2022). Bankrobotika: mesterséges intelligencia és gépi tanulás alapú banki kockázatkezelés: Pénzmosás és terrorizmusfinanszírozás megakadályozása. Pénzügyi Szemle, 67(2). https://doi.org/10.35551/PFQ_2022_2_8

Folyóirat szám

Rovat

Tanulmányok