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摘要 基于一项与洗钱和恐怖主义融资有关的国家研究，金融行动组织降低了匈牙利对建议 R15（使用新技术）的遵守程度。与此同时，在 2020 年至 2021 年期间，匈牙利国家银行对在匈牙利运营的几家商业银行处以罚款，原因是它们在遵守洗钱和恐怖主义融资法规方面存在缺陷。作为一项填补空白的分析，该研究考察了基于高度不平衡的反洗钱和恐怖主义融资预防银行风险管理数据集运行的监督（分类、回归）、非监督（聚类、异常检测）和混合机器学习模型和算法。作者强调，没有一种理想的算法。机器学习算法的选择在很大程度上取决于底层理论逻辑和额外的比较。模型构建需要给定业务部门、IT 和前瞻性管理的混合视角。
银行机器人：人工智能和机器学习助力银行风险管理
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