2024年反金融犯罪的最高趋势并没有比这更明显 - 更多地投资和整合了人工智能。如果去年显示了AI技术的潜力,则2024年将是企业在使用它来抗击金融犯罪方面更具价值的一年。好处包括更全面,更快的调查,待定的AI-AI-创建案例摘要,瞬时可疑活动报告,将所有已在客户身上整理的信息汇总在一起,等等。后端功能包括研究人员的分析,自动分配任务和高级反馈分析。随着生成性AI预计将今年到达所有反金融犯罪领域(KYC,CDD,AML,欺诈,监视清单管理),企业将需要采用,投资和集成AI,以最大程度地发挥其潜力并节省成本。
BLE 低功耗蓝牙 BR/EDR 基本速率/增强数据速率 BSS 基站子系统 C2C-CC 车对车通信联盟 C-ACC 协作式自适应巡航控制 CALM 陆地移动设备通信接入 CAN 控制器局域网 CCC 汽车连接联盟 CCSA 中国通信标准协会 CDD 通用数据字典 CDMA 码分多址 CEN 欧洲标准化委员会 CI 通用接口 CIM 通用信息模型 CIP 通用工业协议 CLEPA 欧洲汽车供应商协会 CMS 中央管理系统 CoAP 受限应用协议 COSEM 电能计量配套规范 CPE 客户端设备 CSA 协调和支持行动 CSCG 网络安全协调小组
BoU 乌干达银行 CNOOC 中国海洋石油总公司 CDD 社区驱动发展 DAS 国内拖欠战略 DRC 刚果民主共和国 DRF 灾害风险融资 DSA 债务可持续性分析 EFU 能源、燃料和公用事业 EMDE 新兴市场和发展中经济体 GFN 总融资需求 GNI 国民总收入 HCI 人力资本指数 IC 信息和通信 ICT 信息通信和技术 LIPW 劳动密集型公共工程 MGLSD 性别、劳工和社会发展部 MoFPED 财政、计划和经济发展部 NDEF 国家干旱应急基金 NDP 国家发展计划 NSSF 国家社会保障基金 NPL 不良贷款 NDVI 归一化差异植被异常指数 NUSAF 北乌干达社会行动基金 NSNP 国家社会网络计划 OPEC 石油输出国组织
监管义务 FINRA 规则 3310(反洗钱合规计划)要求每家公司制定并实施书面的反洗钱 (AML) 计划,该计划由高级管理层书面批准,且合理设计用于实现和监控公司对《银行保密法》 (BSA) 及其实施条例的遵守情况。2 FINRA 规则 3310(a) 要求公司制定并实施反洗钱政策和程序,这些政策和程序可以合理地预期能够发现并促使报告可疑交易;3 FINRA 规则 3310(c) 要求反洗钱计划每年(或在某些特殊情况下每两年)提供一次独立的合规性测试;FINRA 规则 3310(e) 要求该计划为相关人员提供持续培训;FINRA 规则 3310(f) 要求公司的反洗钱计划包括适当的基于风险的程序,以进行持续的客户尽职调查 (CDD)。
$,'6 $FTXLUHG ,PPXQRGH¿ FLHQF\ 6\QGURPH ARC 学术研究与咨询 CATS 学分累积转学系统 CDD 院长和主任委员会 CEPD 继续教育与职业发展 DVC 副校长 +,9 +XPDQ ,PPXQRGH¿ FLHQF\ 9LUXV HRM 人力资源经理 HS 医院服务 ICT 信息通信技术 LAN 局域网 MAMC MUHAS 学术医疗中心 MD 医学博士 MDGs 千年发展目标 MoEVT 教育与职业培训部 MOU 谅解备忘录 MTEF 中期支出框架 MUHAS Muhimbili 卫生与相关科学大学 NSGRP 国家增长与减贫战略 NHIF 国家健康保险基金 OPRAS 公开绩效评审评估系统 PEDP 初等教育发展计划 PFA 规划、财务与行政2I¿ FHU RC 研究与咨询 SEDP 中等教育发展计划 SWOCs 优势、劣势、机遇和挑战 TCU 坦桑尼亚大学委员会 WHO 世界卫生组织 VC 副校长
COVID-19 2019 冠状病毒病 C3I 指挥、控制、通信和情报 CDD 能力开发文档 CDR 关键设计评审 DAES 国防采办执行摘要 DAMIR 国防采办管理信息检索 DOD 国防部 DODI 国防部指令 IOC 初始作战能力 IOT&E 初始作战测试与评估 IT 信息技术 JCIDS 联合能力集成与开发系统 JROC 联合需求监督委员会 KPP 关键性能参数 KSA 关键系统属性 MDAP 主要国防采办计划 MRL 制造准备水平 MTA 中层采办 MVP 最小可行产品 NA 不适用 NDAA 国防授权法案 OSD 国防部长办公室 PDR 初步设计评审 RDT&E 研究、开发、测试与评估 RFP 提案请求 RMF 风险管理框架 TBD 待定 T&E 测试与评估 TRL 技术准备水平 USD(A&S) 国防部负责采办与保障的副部长 USD(R&E) 国防部负责研究与工程的副部长
CDD Customer due diligence CFT counter-terrorist financing CoE Council of Europe CPF counter-proliferation financing DPA Data protection authority DPIA Data protection impact assessment DPP Data protection and privacy FATF Financial Action Task Force FCA Financial Conduct Authority FI Financial institution FinCEN U.S. Financial Crimes Enforcement Network FIU Financial intelligence unit GDPR General Data Protection Regulation HRIA Human rights impact assessment IAS incident alert system ICCPR Covenant on Civil and Political Rights ICO Information Commissioner's Office KYC Know your customer MAS Monetary Authority of Singapore ML Money laundering NPO Non-profit organisation OECD Organisation for Economic Co-operation and Development PET Privacy enhancing technology PF Financing of proliferation of weapons of mass destruction SAR Suspicious activity report STR Suspicious transaction report TF Terrorist financing UN United Nations UTR Unusual transaction report
Table 2: Descriptive statistics and Unit root test with ADF and KPSS______________________________________________________________ Variable Mean Median Maximum Minimum Skewness Kurtosis Jarque-Bera Efp 4.547 4.636 5.839 2.583 -0.619 2.686 3.674 CE 19.193 19.348 22.511 15.681 -0.264 2.672 0.869 CDD 1231.963 1220.500 1480.000 1016.000 0.422 2.873 1.641 HDD 4536.185 4570.500 5029.000 5029.000 3778.000 3778.000 -0.719 0.388 1.801 4.592单位根测试水平δADF与截距截距和趋势截距和趋势结论___ _ lnefp -3.682* -1.798 -5.922* -6.795*混合LNCE -1.517 -1.517 -2.718 -2.718 -4.855* -5.55* -5.474* i(1)LNEFP -1.798 -5.922* -6.795 -7.390* -7.403* i(1)lnhdd -3.961* -6.425* -9.244* -9.145*混合LNGDP -3.230 ** 0.068 -3.531 ** -5.043* I(1) 0.161** 0.403 0.079 Mixed lncooling 0.933* 0.085 0.120 0.059 I (1) lnheating 0.867* 0.046 0.042 0.041 I (1) lnGdp 0.886* 0.226* 0.602** 0.164 Mixed
摘要 - 完整的堆栈软件应用程序通常被简化为基本的CRUD操作,这些应用程序可以忽略解决复杂开发挑战所必需的计算机科学原理。当前的方法论在管理这些复杂性时,效率通常很短。本文提出了一种创新的方法,该方法利用了基础计算机科学原理,专门使用定向的无环图(DAG)来模拟复杂的业务问题。我们介绍了广度优先开发(BFD),深度优先开发(DFD),环状定向发展(CDD),定向无环开发(DAD),初级BFD(PBFD)和初级DFD(PDFD),以增强应用程序的开发。通过使用位图,这种方法消除了接线表,从而在关系数据库内进行了更紧凑,更有效的数据处理。严格的测试和数以万计的数以万计的用户的生产部署超过八年的生产部署,取得了显着的结果:零错误,发展速度的提高最多二十倍,绩效增长了7至8次,并且与传统方法相比,较低的速度提高了二十次,存储要求降低到了一十八。