論文の概要: Adverse Media Mining for KYC and ESG Compliance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.11542v1
• Date: Fri, 22 Oct 2021 01:04:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-25 15:21:09.303576
• Title: Adverse Media Mining for KYC and ESG Compliance
• Title（参考訳）: KYCとESGコンプライアンスのための逆メディアマイニング
• Authors: Rupinder Paul Khandpur, Albert Aristotle Nanda, Mathew Davis, Chen Li, Daulet Nurmanbetov, Sankalp Gaur and Ashit Talukder
• Abstract要約: 逆メディアやネガティブニュースのスクリーニングは、そのような非金融的リスクの特定に不可欠である。 本稿では,ユーザのクエリに対する有害メディアのリアルタイム検索とバッチ検索の両方を行う自動化システムを提案する。 高精度で有害なニュースフィルタリングに対する、スケーラブルで機械学習によるアプローチは、4つの視点に基づいています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.381399746981591
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: In recent years, institutions operating in the global market economy face growing risks stemming from non-financial risk factors such as cyber, third-party, and reputational outweighing traditional risks of credit and liquidity. Adverse media or negative news screening is crucial for the identification of such non-financial risks. Typical tools for screening are not real-time, involve manual searches, require labor-intensive monitoring of information sources. Moreover, they are costly processes to maintain up-to-date with complex regulatory requirements and the institution's evolving risk appetite. In this extended abstract, we present an automated system to conduct both real-time and batch search of adverse media for users' queries (person or organization entities) using news and other open-source, unstructured sources of information. Our scalable, machine-learning driven approach to high-precision, adverse news filtering is based on four perspectives - relevance to risk domains, search query (entity) relevance, adverse sentiment analysis, and risk encoding. With the help of model evaluations and case studies, we summarize the performance of our deployed application.
• Abstract（参考訳）: 近年、グローバル市場経済で活動する機関は、サイバーや第三者などの非金融的リスク要因によるリスクの増加に直面しており、従来の信用と流動性のリスクよりも高い評価を受けている。 逆メディアやネガティブニューススクリーニングは、そのような非金融的リスクの特定に不可欠である。 典型的なスクリーニングツールはリアルタイムではなく、手動で検索し、労働集約的な情報ソースの監視を必要とする。 さらに、複雑な規制要件を最新に保つためのコストのかかるプロセスであり、制度の進化するリスク欲求である。 この拡張要約では、ニュースや他のオープンソースの非構造化情報ソースを用いて、ユーザのクエリ(個人または組織エンティティ)に対する有害メディアのリアルタイムおよびバッチ検索を行う自動システムを提案する。 我々のスケーラブルで機械学習による、高精度で有害なニュースフィルタリングアプローチは、リスクドメインに対する4つの観点、検索クエリ(関心)の関連性、ネガティブな感情分析、リスクエンコーディングに基づいています。 モデル評価とケーススタディの助けを借りて、デプロイされたアプリケーションのパフォーマンスを要約する。

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