Big data e intelligenza artificiale: il ruolo delle tecnologie e i trend di adozione in ambito di antiriciclaggio - Economyup

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Big data e intelligenza artificiale: il ruolo delle tecnologie e i trend di adozione in ambito di antiriciclaggio


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Qual è il tasso di adozione di strumenti di big data analytics e AI in ambito di antiriciclaggio e contrasto al finanziamento del terrorismo ? Quali sono tipologie di approccio e finalità di impiego di questi strumenti? Quali le fonti informative impiegate nel data analytics? E quali gli ostacoli e i rischi principali relativi all’adozione di AI, big data e altri strumenti evoluti di analisi?

01 Luglio 2021


Oggi il settore dei servizi finanziari è messo sotto pressione da normative sempre più stringenti che impongono alle aziende nuove sfide per la conformità; in materia di antiriciclaggio la VI Direttiva dell’Unione Europea – in arrivo a fine anno – alzerà ulteriormente l’asticella e imporrà ai soggetti obbligati il ricorso a nuove e più efficaci tecnologie per migliorare la capacità di investigazione e la conformità normativa.

Una sfida che può essere affrontata grazie alle più innovative tecnologie di Advanced Analytics, oggi basate anche su sofisticate tecniche di Intelligenza Artificiale e Machine Learning, che consentono di superare i limiti delle vecchie soluzioni favorendo l’analisi di grandi moli di dati.

Questo white paper, fornito da TechTarget, rappresenta la prima indagine mai condotta in Italia sull’uso di intelligenza artificiale, big data e altre soluzioni tecnologiche avanzate da parte dei soggetti obbligati in ambito antiriciclaggio (Anti-Money Laundering – AML) e contrasto al finanziamento del terrorismo (Countering the Financing of Terrorism – CFT). Leggendolo, scoprirai quali sono:

i trend di adozione di strumenti di big data analytics e intelligenza artificiale nei settori regolamentati  AML/CFT

  • le finalità di impiego di questi strumenti
  • le tipologie degli strumenti e degli approcci adottati
  • le fonti informative impiegate nel data analytics in ambito AML/CFT
  • gli ostacoli e rischi principali relativi all’adozione di AI big data e altri strumenti evoluti di analisi per finalità di AML/CFT

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