Prisznyák, Alexandra (2022) Bankrobotika: mesterséges intelligencia és gépi tanulás alapú banki kockázatkezelés : Pénzmosás és terrorizmusfinanszírozás megakadályozása. PÉNZÜGYI SZEMLE/PUBLIC FINANCE QUARTERLY, 67 (2). pp. 293-308. ISSN 0031-496X (nyomtatott); 2064-8278 (online)
|
Text
Prisznyák_2022_1_M_jav.pdf Download (824kB) | Preview |
Abstract
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.
| Item Type: | Article |
|---|---|
| Subjects: | H Social Sciences / társadalomtudományok > HG Finance / pénzügy Q Science / természettudomány > QA Mathematics / matematika > QA75 Electronic computers. Computer science / számítástechnika, számítógéptudomány |
| Depositing User: | Andrea Tankó |
| Date Deposited: | 04 Jul 2022 06:38 |
| Last Modified: | 04 Jul 2022 06:38 |
| URI: | http://real.mtak.hu/id/eprint/144434 |
Actions (login required)
 |
Edit Item |
