Kyoto Bank desarrolla IA interna para detectar maquillaje contable basada en 10 años de estados financieros y conocimientos de empleados
Kyoto Bank ha desarrollado dos tipos de modelos de aprendizaje automático llamados "modelo de detección de maquillaje contable" y "modelo de detección de transacciones fraudulentas". Esto se debe al aumento de casos de maquillaje contable y al creciente riesgo de uso indebido de cuentas, como el fraude especial y el lavado de dinero.
Kyoto Bank ha desarrollado internamente dos tipos de modelos de aprendizaje automático: un "modelo de detección de maquillaje contable" y un "modelo de detección de transacciones fraudulentas". Para su desarrollo, se utilizaron 10 años de estados financieros y el conocimiento de los empleados del banco.
El trasfondo de este desarrollo es el aumento de los casos de maquillaje contable en los estados financieros y el creciente riesgo de uso indebido de cuentas, como el fraude especial y el lavado de dinero. Al incorporar la perspectiva de la IA (Inteligencia Artificial), el banco busca fortalecer y estratificar la detección para identificar el fraude de manera más fiable.
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