工具的变革潜力是

[mahbubamim077]

光学字符识别 (OCR) 和自然语言处理 (NLP) 等 AI 技术可以将这些数据转换为结构化的可搜索数据。这使得追踪所有权链变得更加容易。 数据质量对于 AI/ML 项目的成功至关重要。它会影响训练模型和程序的准确性、可靠性和有效性。改进数据流程和集成外部数据源对于提高 AI 支持工具的质量和有效性至关重要。 这种能力对于使跨境支付更快、更便宜、更透明、更具包容性，同时保持其未来安全性等领域至关重要。


这种 好处的一个关键例证是在筛选地址字段时rcs 以色列数据使用混合数据（结构化和非结构化）。支付市场实践小组 (PMPG) 于 2024 年作为 FATF 建议 16 咨询的一部分提出了这一变化。Swift 和领先的支付市场基础设施 (PMI) 接受了它，并从 2025 年 11 月起实施。 5. 公私合作伙伴关系（PPP） 加强打击各种先决犯罪（如腐败和逃税、人口贩运或恐怖主义融资）以及整合新犯罪（如未能防止欺诈或制裁规避），需要超越传统方法的技术和数据主导的解决方案。


人工智能/机器学习合规监管机构和机构之间持续进行的对话，以从道德、技术和实践角度设定人工智能/机器学习的场景。这是公私合作伙伴关系的方法。 关键是金融机构要在监管机构的鼓励和监督下开始转变人工智能/机器学习合规历程，以确保新技术的安全部署。 这也越来越需要精通监管框架、创新、数据驱动和人工智能/机器学习的合规官。这些技能对于应对现代金融机构的细微挑战至关重要，这些机构需要采用基于风险的可靠方法。