جرایم مالی تهدیدی مداوم برای موسسات مالی است. موسسات مالی باید سیستم های مدیریت ریسک هوشمند را با استفاده از AI/ML ایجاد کنند که می تواند فعالیت های مخرب را نقص و ارائه دهد. توانایی محاسبات قدرت با تکامل محاسبات ابری باعث شده است تا یادگیری ماشین (ML) برای کارکردهای مدیریت ریسک مانند ضد پولشویی امکان پذیر باشد.
داده ها پایه و اساس هر پروژه یادگیری ماشین است. یکی از مهمترین مورد در دسترس بودن داده های با کیفیت بالا است زیرا کیفیت داده ها نقش مهمی در شناسایی و کاهش جرایم مالی ایفا می کند.
چرا کیفیت داده ها مهم است =>
به گفته گارتنر ، سازمانهای بخش مالی به دلیل کیفیت پایین داده ها به طور متوسط 15 میلیون دلار از دست می دهند
کیفیت و یکپارچگی داده ها یک چالش مهم است 66 ٪ از بانک ها با کیفیت داده ها ، شکاف در نقاط مهم داده ها و برخی از جریانهای معامله به هیچ وجه دستگیر می شوند
چالش های کیفیت داده ممکن است :-
عدم استاندارد سازی داده در سراسر شرکت =>
سیستم های مختلف در سراسر شرکت ممکن است در قالب های مختلف داده هایی داشته باشند. به عنوان مثال ، ممکن است عناصر داده کلیدی با استفاده از انواع مختلف داده ها در سیستم ها تعریف شده باشد.
در صورت لزوم می تواند باعث ایجاد مشکلات در ادغام داده ها شود
دقت و کامل بودن =>
داده ها ممکن است کامل یا از دست نرود. اگر داده ها کامل نباشند ، می تواند منجر به مواردی در گزارش دهی شود که ممکن است منجر به مجازات های مالی شود
اگر ممکن است به روزرسانی داده ها در تمام سیستم ها منعکس نشود ، ممکن است منجر به استفاده از داده های نادرست برای اهداف انطباق شود
مدل های یادگیری ماشین ممکن است از سالهای گذشته به داده هایی نیاز داشته باشند که ممکن است به روز نشده باشد یا ممکن است در قالب های مختلف باشد
چه راه هایی برای حل این چالش ها وجود دارد :
خط مشی های مدیریت داده را تعریف کنید و سیاست ها را اجرا کنید
شرکت ها می توانند به دنبال تعریف سیاست های مدیریت داده برای تعریف استانداردها در مورد نحوه تعریف مجموعه داده ها و عناصر داده باشند
سرمایه گذاری فناوری
با شروع محاسبات ابری ، ساخت راه حل های بومی ابر که می تواند ردیابی داده های داده ، اعتبار سنجی در زمان واقعی و تشخیص ناهنجاری را فراهم کند
ایجاد یک اکوسیستم فناوری برای اطمینان از پیروی از سیاست های مدیریت داده ها در طول چرخه عمر داده ها
بیایید به معماری مرجع زیر نگاه کنیم :
مؤلفه های معماری =>
منابع داده (ساختار یافته و بدون ساختار)
- معاملات مالی
- داده های مشتری و اعتبار
- داده های انطباق
- فیدهای خارجی (تحریم ها ، داده های بازار و غیره)
لایه مصرف داده ها
- AWS Glue / Apache Kafka برای مصرف در زمان واقعی
- AWS Lambda برای پردازش رویداد محور
- آمازون S3 برای ذخیره سازی داده های خام
پردازش داده ها و اعتبار سنجی کیفیت
- Databricks / AWS EMR برای پردازش داده های دسته ای
- Apache Spark برای تحولات در مقیاس بزرگ
مدیریت ابرداده و داده ها
ذخیره و انبارداری داده ها
- آمازون redshift / برف برای داده های خطر ساختاری
- آمازون S3 (معماری Lakehouse)
- دریاچه داده ها
نظارت بر کیفیت داده ها و هشدارها
- AWS CloudWatch / Prometheus برای نظارت
- داشبوردهای سفارشی با استفاده از آمازون QuickSight / Power BI
گزارش ریسک و انطباق
- تشخیص ناهنجاری ML برای امتیاز دهی خطر
- تجزیه و تحلیل سلف سرویس با استفاده از Databricks SQL / AWS آتنا
مزایای راه حل بومی ابر =>
داده های دقیق برای نظارت و تشخیص برای اطمینان از کیفیت بهتر داده ها. این کار گزارش دقیق را برای رعایت الزامات نظارتی امکان پذیر می کند
ضبط یکپارچه ابرداده مورد نیاز برای عملکردهای مدیریت داده
مدیریت ریسک کارآمد از طریق کنترل سیستم از خطاهای دستی جلوگیری می کند و به مجریان کلیدی اجازه می دهد تا روی وظایفی که نیاز به قضاوت دارند تمرکز کنند
پایان =>
اجرای راه حل های بومی Cloud ، مدیریت داده ها را در چرخه عمر داده ها ادغام می کند. این امر به نفع کاربران داخلی خواهد بود زیرا داده های مورد نیاز به صورت خودکار در دسترس کاربران خواهند بود. کاربران داخلی می توانند روی تجزیه و تحلیل داده های مورد نیاز برای تکمیل گزارش های نظارتی تمرکز کنند
بهبود مدیریت داده ها به کاهش خطاهای کیفیت داده کمک می کند که باعث می شود یادگیری ماشین/توسعه مدل و اتخاذ مدل AI امکان پذیر باشد
