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World File Search System反洗钱
金融服务中的人工智能与人权
新型人工智能技术正被越来越多地使用，部分原因是它们有可能抵消传统的人类偏见，提高向有需要的人提供金融服务的速度和准确性，扩大潜在客户和客户群，并确保竞争优势。同时，它们还可以帮助遵守监管规定，特别是反洗钱法规，这对金融服务行业的公司来说是一笔不小的开销。监管机构正在积极鼓励使用人工智能技术，通过将综合人类智能与人工智能的数据分析和分析能力相结合，降低误报率并提供更多监控，有可能降低运营成本并实现更复杂的分析。
ESMA18-72330276-1634 关于规定加密资产市场监管 (MiCA) 某些要求的技术标准草案的最终报告 - 第一包
反洗钱角度。被告还建议删除对 (EU) 2015/849 指令的引用，称该指令仅指对客户而非资产的尽职调查。ESMA 无权详细说明 CASP 在允许加密资产进行交易之前作为审批流程的一部分进行的尽职调查。MiCA 第 67(1)(a) 条要求，此客户尽职调查必须“与申请人根据 (EU) 2015/849 指令呈现的洗钱或恐怖主义融资风险相称”。此客户尽职调查必须与转置 (EU) 2015/849 指令的国家措施保持一致。ESMA 已调整此要求的措辞以更好地反映第 1 级的意图，并保留了对 (EU) 2015/849 指令的引用。
08.01.10 供应商行为准则
• 始终以正直、透明和诚实的方式行事； • 绝不行贿或腐败； • 声明与 Ahrens 打交道时存在任何实际或潜在的利益冲突； • 确保提供或接受的任何礼物和款待都是合理、适当的、不过于频繁的，并且仅用于合法的商业目的； • 在其经营和与 Ahrens 互动的所有地点遵守适用的当地、州、联邦、国际法律和法规（包括但不限于制裁、反洗钱和税法）； • 严格遵守所有相关竞争法，并促进对其他企业和消费者的公平行为； • 在收集、存储、处理、传输和共享个人信息时遵守数据隐私和监管要求； • 尊重 Ahrens 的机密信息，不得披露，除非法律要求或 Ahrens 书面授权；以及 • 确保举报人的保护。
年度报告 - 2022
2022 年，阿联酋中央银行在这一战略方面取得了重大进展。在金融服务监管方面，我们通过加强风险管理实践不同方面的监管标准，增强了银行和保险公司的监管框架。此外，通过将预付贷款纳入监管范围，扩大了消费者保护范围。通过发布应对加密资产风险的指导意见，加强了反洗钱措施。我们在所有领域的监管工作力度也显著增加。我们将着眼于即将出台的监管改革方案，完成巴塞尔协议 III 改革方案中概述的审慎标准的实施，最终确定恢复和处置框架，并改进支付相关虚拟资产活动框架。
探索金融领域的可解释人工智能
摘要。可解释的人工智能 (xAI) 被视为一种使 AI 系统不再是“黑匣子”的解决方案。确保透明度、公平性和问责制至关重要——这在金融领域尤为重要。本研究的目的是初步调查监管机构和受监管实体对 xAI 在金融领域应用的看法。在荷兰的三家银行和两家监管机构，使用半结构化访谈研究了三个用例（消费者信贷、信贷风险和反洗钱）。我们发现，对于所调查的用例，监管机构和银行在 AI 系统可解释性的期望范围方面存在差异。我们认为，金融部门可以从明确区分技术 AI（模型）可解释性要求和更广泛的 AI 系统在适用法律法规方面的可解释性要求中受益。
印度金融服务中的人工智能
印度金融服务业一直是采用新技术的先行者，并且一直在经历转型。印度的金融机构正在使用人工智能解决方案来释放收入增长机会、最大限度地降低运营费用并实现人工密集型流程的自动化。许多日常活动已经交给机器完成。金融公司还在使用人工智能 (AI) 来提高支付欺诈检测和预防系统的安全性和透明度，以及身份验证系统，以满足与反洗钱 (AML) 和了解您的客户 (KYC) 相关的监管要求。我们还看到了具有数据驱动洞察力的创新贷款产品，这些产品能够预测和最小化信用风险以及基于分析的收款模型。这些发展对金融包容性和可及性具有深远影响。
欧洲、中东和非洲地区金融服务运营和网络弹性的监管驱动因素
影响英国、欧盟和中东和北非地区不同司法管辖区该行业的其他规则包括单一欧元支付区（SEPA），该区从 2025 年开始要求支付服务提供商能够在 10 秒内发送和接收付款。全球支付卡行业数据安全标准（PCI DSS）管理与支付卡相关的个人数据的处理和存储。此外还有法国的货币和金融法规（MFC）；各种反洗钱（AML）和反恐怖主义融资（CTF）规则、欧盟的人工智能（AI）法案和欧盟的网络弹性法案（CRA），旨在更新数字产品的网络安全和网络弹性要求。遵守这些法规需要结合技术和非技术解决方案，例如更新流程和程序。
迈向企业级人工智能实施...
智能合约早在几年前就被提出 [3]，作为一种以可执行程序代码形式表示法律合约条款和条件的计算机协议 [12]。结合区块链，它们近年来作为构建所谓去中心化应用程序 (DApps) 的工具而备受关注，例如以太坊区块链 [13] 上的。虽然之前已经讨论过“更智能”的智能合约以提高其安全性 [14]，但要使它们真正“智能”，应该使它们能够使用基于人工智能的预测模型进行决策。此类人工智能智能合约的潜在用例可能是处理链上的反洗钱或欺诈管理，或管理加密货币的波动性 [6]。其他作者建议将它们用于下一代能源物联网基础设施 [9]。