Nyheter

Förbättrar transaktionsövervakning med maskinlärning och blockchain

De flesta ser blockchain-teknik som ett sätt att minska kostnaderna i det ekonomiska ekosystemet. Medan det verkligen är sant, kan Bitcoin-tekniken hjälpa institutioner att spara mycket pengar, det finns andra tekniker som också kan vara till nytta. Maskininlärning kan bidra till att minska kostnaderna vid transaktionsövervakning, vilket är en ganska intressant strategi att överväga.

Oavsett hur människor vill titta på saker, kommer den finansiella världen snart att genomgå några förändringar. Bekämpning av brottslighet, penningtvätt och terrorism finansierar alla gångjärn på ny teknik och digitalisering. Att använda blockchain-tekniken för att uppnå dessa mål är bara en logisk slutsats.

Förbättrade övervakningsövervakningsprocesser

Samtidigt är det viktigt att hålla koll på andra framväxande teknologier. Maskininlärning kan spela en viktig roll när det gäller att automatisera framtiden för finansiering, särskilt när transaktionsövervakning berörs. Det är, förutsatt att finansiella institutioner kan övervinna utmaningarna i samband med denna process.

Fram till denna punkt har många falska positiva resultat uppkommit när det gäller bedrägeribekämpning. Transaktionsövervakning är inte lika lätt som det kan låta, eftersom det är svårt att fastställa olagliga mönster. Att komma fram till nya och exakta lösningar behövs dirigt, men det finns bara så mycket det mänskliga elementet kan göra.

Att säkerställa noggrannheten i data samt effektivisera nedströmsrapportering för transaktionsövervakning kan dra nytta av maskininlärning. Eftersom de flesta företag och företag använder flera system för olika produkter, måste resultaten vara konsekventa över alla plattformar.

Att automatisera dessa ansträngningar verkar vara den enda rätta vägen framåt i denna dag och ålder. Transaktionsövervakningsindustrin är särskilt mogen för automatisering, ännu mer än andra finansiella industrier. Maskininlärning erbjuder en robust lösning i detta avseende, och mjukvaran kan lära av sina misstag framåt. På lång sikt bör detta minska risken för fel.

Kombinera maskininlärning med blockchain-teknik för transaktionsövervakning kan leda till en mycket potent kombination. Med den genomskinliga och realtidskaraktären av blockchain-baserade transaktioner, och användning av maskininlärning för att övervaka allt, bör antalet falska rapporter i slutändan minskas till noll.

Källa: Finextra

Header image med tillstånd av Shutterstock