論文の概要: AI Adoption to Combat Financial Crime: Study on Natural Language Processing in Adverse Media Screening of Financial Services in English and Bangla multilingual interpretation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.12171v1
- Date: Thu, 12 Dec 2024 07:17:05 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-18 14:01:54.399386
- Title: AI Adoption to Combat Financial Crime: Study on Natural Language Processing in Adverse Media Screening of Financial Services in English and Bangla multilingual interpretation
- Title（参考訳）: 金融犯罪に対するAI導入:英語・バングラ語多言語解釈における逆メディアスクリーニングにおける自然言語処理に関する研究
- Authors: Soumita Roy,
- Abstract要約: 本報告はNLPの有効性を94%の精度で測定する。
AMLとCFTの懸念はすでにAI技術によって対処されている。
この調査は、バングラデシュの金融犯罪を防ぐための強化努力において、AI主導のNLPソリューションの可能性を強調している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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- Abstract: This document explores the potential of employing Artificial Intelligence (AI), specifically Natural Language Processing (NLP), to strengthen the detection and prevention of financial crimes within the Mobile Financial Services(MFS) of Bangladesh with multilingual scenario. The analysis focuses on the utilization of NLP for adverse media screening, a vital aspect of compliance with anti-money laundering (AML) and combating financial terrorism (CFT) regulations. Additionally, it investigates the overall reception and obstacles related to the integration of AI in Bangladeshi banks. This report measures the effectiveness of NLP is promising with an accuracy around 94\%. NLP algorithms display substantial promise in accurately identifying adverse media content linked to financial crimes. The lack of progress in this aspect is visible in Bangladesh, whereas globally the technology is already being used to increase effectiveness and efficiency. Hence, it is clear there is an issue with the acceptance of AI in Bangladesh. Some AML \& CFT concerns are already being addressed by AI technology. For example, Image Recognition OCR technology are being used in KYC procedures. Primary hindrances to AI integration involve a lack of technical expertise, high expenses, and uncertainties surrounding regulations. This investigation underscores the potential of AI-driven NLP solutions in fortifying efforts to prevent financial crimes in Bangladesh.
- Abstract（参考訳）: この文書は、バングラデシュの移動金融サービス(MFS)における金融犯罪の検出と防止を多言語シナリオで強化するために、人工知能(AI)、特に自然言語処理(NLP)を活用する可能性について考察する。
この分析は、悪質なメディアスクリーニングのためのNLPの利用、反マネーロンダリング(AML)のコンプライアンスの重要な側面、および金融テロリズム(CFT)の規制と戦うことに焦点を当てている。
さらに、バングラデシュの銀行におけるAIの統合に関する全体的な受信と障害について調査する。
本報告はNLPの有効性を94%の精度で測定する。
NLPアルゴリズムは、金融犯罪に関連する悪質なメディアコンテンツを正確に識別する上で、かなり有望である。
この側面の進歩の欠如はバングラデシュで見られ、一方、この技術はすでに効率と効率を高めるために使われています。
したがって、バングラデシュにおけるAIの受容に問題があることは明らかである。
AML \&CFTに関する懸念はすでにAI技術によって対処されている。
例えば、画像認識OCR技術はKYCの手順で使われている。
AI統合に対する主要な障害は、技術的な専門知識の欠如、高い費用、規制を取り巻く不確実性である。
この調査は、バングラデシュの金融犯罪を防ぐための強化努力において、AI主導のNLPソリューションの可能性を強調している。
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