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Oltre 30.000 professionisti compongono l’ecosistema di Cetif: favoriamo l’incontro e lo scambio fra banche, assicurazioni e aziende in un Centro accademico, ambiente competente e indipendente, per condividere conoscenze, esperienze e strategie sui più innovativi fattori di cambiamento.
16 Hub di ricerca focalizzati su dinamiche di evoluzione strategica, aggiornamenti normativi, prassi organizzative e di processo, effetti della digitalizzazione: studiamo trend di innovazione e best practice e li condividiamo con le nostre community.
Oltre 40 percorsi di Executive Education, 4 Master e numerosi Company Specific Program: trasferiamo con approccio scientifico contenuti innovativi orientati al mondo finanziario.
Uno spin off di sperimentazione che unisce ricerca accademica e impostazione imprenditoriale: trasformiamo innovazione e digitalizzazione in un concreto vantaggio per le imprese.
Il progetto si posiziona nell’ottica di applicare nuovi approcci Data Driven all’interno della Banca, la quale si avvale di algoritmi di Machine Learning in grado di garantire un maggior grado di efficienza ed efficacia del processo decisionale in ambito antiriciclaggio. Il progetto si pone l’obiettivo di dare rilievo al concetto di Transaction Monitoring, ossia un monitoraggio continuo facente riferimento alle transazioni svolte dalla clientela.
L’obiettivo dello Use Case è quello di individuare e attribuire a ciascun cliente un Indice di Atipicità Comportamentale Anti-Money Laundering (AML IAC), ossia un punteggio di rischiosità delle controparti, con riferimento agli ambiti antiriciclaggio.
Tale punteggio non sostituisce la profilazione della clientela già in essere e adottata dalla Banca, ma vuol essere un’informazione aggiuntiva e complementare (non alternativa), fornendo una vista di maggior dettaglio e dinamica rispetto al profilo di rischio già esistente.
Lo sviluppo e la messa a terra dello Use Case inoltre permettono di: