ACH :Automated Clearing House ACU :Asian Clearing Union AD :Authorized Dealer AFS :Annual Financial Statement ALM :Asset-Liability Management AML :Anti-Money Laundering APR :Annual Percentage Rate ATM :Automated Teller Machine BACH :Bangladesh Automated Clearing House BCBS :Basel Committee on Banking Supervision BFIU :Bangladesh Financial Intelligence Unit BGTB :Bangladesh Government Treasury Bonds BoP :Balance of Payments CBS :Core Banking Solution CC :Cash Credit CCY :Currency CD :Certificate of Deposit CMSME : Cottage Micro Small and Medium Enterprise CRG :Credit Risk Grading CRM :Cash Recycling Machine CDR :Credit Deposit Ratio CFRA :Combined Finance and Revenue Accounts CGRA :Currency and Gold Revaluation Account CL :Classified Loan CO :Capital Outlay CPI :Consumer Price Index CRAR :Capital to Risk-Weighted Asset比率CRR:现金储备比率CPV:每次查看CTR:现金交易报告DD:DPD:过去到期日的需求草案:EFT日期:电子资金转移:环境风险转移ERQ ERQ:出口商保留配额EXP:Export fatca exp:Export FATCA FATCA:外国帐户税收合规性ACT FCCB:外国货币兑换货币投资公司FCNRA FCNRA:外汇FCNRA:外汇FCNRIC FCNRIC FCNRIC FCNRIC FCNRIC FDIC:外汇FDI:FDI:FDI:FDI: :基金流量FPI:外国投资组合投资FPP:固定个人薪酬GDP:国内生产总值GL:总账GRR:全球存储库收据IBAN:国际银行帐户IBAS IBAS IBAS:ICC的综合预算和会计系统ICC:内部控制和合规性ICRR ICRR:内部信用风险ICRR:内部信用风险ILF:INSTAY流动性设施
除一般适用规则外,《英国商业银行规范》(BCOBS) 第2章适用于公司(信用合作社除外)、电子货币机构、支付机构和注册账户信息服务提供商,适用于其或其代理人在英国设立的机构提供支付服务或发行或兑换电子货币,以及开展与此类活动相关的活动。《英国商业银行规范》(BCOBS) 第1章和第2章将这些人员统称为“提供商”。
任何人都对全球货币政策如何影响现金流动性的任何人为外部应收账款和付费货币的影响和付费的任何人都在促进公司/组织短期供应促进财务定位的任何人,以使全球信贷界限和快速销售的证券经营者的全球业务型成员纳入所有业务模型,以使所有公司的运作型公司的全球运营能力纳入全球,以使所有业务范围内的运输型公司的运作能力纳入所有业务,使所有公司的运作能力纳入所有公司的业务模型并减轻全球合作伙伴,市场和交易中的外汇风险敞口任何人都对全球货币政策如何影响现金流动性的任何人为外部应收账款和付费货币的影响和付费的任何人都在促进公司/组织短期供应促进财务定位的任何人,以使全球信贷界限和快速销售的证券经营者的全球业务型成员纳入所有业务模型,以使所有公司的运作型公司的全球运营能力纳入全球,以使所有业务范围内的运输型公司的运作能力纳入所有业务,使所有公司的运作能力纳入所有公司的业务模型并减轻全球合作伙伴,市场和交易中的外汇风险敞口
也有潜力通过促进令牌技术来进一步推进绿色债券市场的发展,并鼓励AIS和发行人在资本市场交易中采用此类技术。除了分别由HKSAR政府于2023年和2024年发行的两个令牌绿色债券外,HKMA于2024年11月启动了数字债券赠款计划(DBGS)。DBGS旨在支持数字债券,包括绿色,社会,可持续性,可持续性挂钩或过渡债券,只要它们符合相关资格要求。HKMA认为,象征性有可能帮助促进绿色债券的发行和交易,提高效率,透明度和可及性,并最终提高对投资者和发行人的吸引力。
引用:Bhatkar P.B.(2025)通过生成AI增强银行安全性中的弹性姿势:预测性,主动和自适应策略,《欧洲计算机科学和信息技术杂志》,第13(2),43-50页,摘要:这项研究探讨了生成人工智能在增强银行安全性弹性方面产生人工智能的变革潜力。通过结合定量模拟和定性评估的混合方法方法,我们演示了生成性AI模型如何显着改善脆弱性检测,事件响应时间和业务连续性计划。我们的发现表明漏洞检测提高了30%,恢复时间减少了45%,这表明AI驱动的方法代表了银行安全框架的范式转移。该研究为实施生成的AI解决方案提供了一个全面的框架,同时应对实践挑战和道德考虑。关键字:生成AI,银行安全,弹性,脆弱性检测,预测分析,自适应策略
4th IFC and Bank of Italy Workshop on “Data Science in Central Banking” 18-20 FEBRUGE 2025, Rome, Italy Conference Location on 18-19 Febary 2025: Centro Carlo Azeglio Ciampi (via Nazionale, 190-00184-Rome) Conference Location on 20 Febreny 2025: Sala Eroteca, Bank of Italy (via Nazionale, 91, 91. -00184 -ROME)程序14th IFC and Bank of Italy Workshop on “Data Science in Central Banking” 18-20 FEBRUGE 2025, Rome, Italy Conference Location on 18-19 Febary 2025: Centro Carlo Azeglio Ciampi (via Nazionale, 190-00184-Rome) Conference Location on 20 Febreny 2025: Sala Eroteca, Bank of Italy (via Nazionale, 91, 91. -00184 -ROME)程序1
1 EBA授权,旨在进一步协调金融机构关于内部治理的治理安排,过程和机制2 EBA授权授权颁布有关运营和安全风险安全性的制定,实施和监视安全措施的准则。3“有关支付服务的运营和安全风险的安全和安全风险的准则”(EBA/GL/2017/17)的规定被转移并纳入有关ICT和安全风险管理的准则。4 https://eur-lex.europa.eu/legal-content/en/txt/?uri=celex%3A32024R1774,https://eur-lex.europa.eu.eu.eu eu eu eu legal-con--con--con--con-tent- tent- tent/en en/en en/en en/en/en/en/en/? 2015/2366欧洲议会和2015年11月25日的理事会在内部市场上的支付服务,修改指令2002/65/EC,2009/110/EC和2013/36/EU与法规(EU)NO 1093/2010,以及废除指令2007/64/EC(OJ L 337,2337,2337,2337,2337,2337,23.12.2015)4 https://eur-lex.europa.eu/legal-content/en/txt/?uri=celex%3A32024R1774,https://eur-lex.europa.eu.eu.eu eu eu eu legal-con--con--con--con-tent- tent- tent/en en/en en/en en/en/en/en/en/? 2015/2366欧洲议会和2015年11月25日的理事会在内部市场上的支付服务,修改指令2002/65/EC,2009/110/EC和2013/36/EU与法规(EU)NO 1093/2010,以及废除指令2007/64/EC(OJ L 337,2337,2337,2337,2337,2337,23.12.2015)
国际计算机工程技术杂志(IJCET)第16卷,第1期,Jan-Feb 2025,pp。2498-2512,文章ID:IJCET_16_01_178在https://iaeme.com/home/issue/issue/ijcet?volume=16&issue = 1 ISSN印刷:0976-6367; ISSN在线:0976-6375;期刊ID:5751-5249影响因子(2025):18.59(基于Google Scholar引用)doi:https://doi.org/10.34218/ijcet_16_01_1_178©iaeme Publication
注意:数字不会汇总到100%,因为受访者可以选择多个答案选项。敬意信,他们说,至少有11%的组织在2023年的EBIT归因于他们使用生成AI。对于AI高表现的受访者,n = 46;对于所有其他受访者,n =830。没有显示“不知道/不适用”的受访者。