Bis vor kurzem war die aufzug-bank in der Lage, eigene, selbst entwickelte "Per hand" dubiose geschäfte zu dokumentieren und dabei verdächtige geschäfte zu melden, die dem zweck dienen, die geldwäsche zu bekämpfen. Dem zufolge funktioniert das modell mittels großer modelle und natürlicher sprache auf der grundlage der brillanten analyse Von merkmalen wie der geldwäsche verdächtiger kunden, der information einer verdächtigen person und der information über eine zweifelhafte transaktion und generiert einen unterstützenden bericht der transaktion, wobei die experten unter verwendung Von intelligenzfragen die verbesserungen auf der grundlage eines dem modell erstellten vorläufigen entwurfs rasch bewerten können.

"Ohne intelligente hilfen werden wir jeden tag etwa 30 berichte über verdächtige transaktionen durchgehen, bei denen Von ermittlungsprozessen, der analyse Von flusses und verhaltensweisen bis hin zur erstellung der berichte eine datenlänge Von 20-60 minuten erfordert." Laut einem mitarbeiter der unterhaltungsbank zur bekämpfung der geldwäsche müssten jetzt lediglich ein paar einfache, klientelnde daten eingegeben werden, um damit viel zeit zu sparen, und im "shack down" system eine detaillierte, sorgfältige analyse dubiose geschäfte zu erstellen.

"Es gibt immer mehr neue anwendungen für große finanzielle modelle wie marketing, unternehmenshilfen und intelligente kundendienst, die dem system erlauben, das die einhaltung des reue-risikos unter kontrolle zu halten. Wir haben speziell über ein subsystem zur bekämpfung der geldwäsche nachgeforscht und ein aml-gpt-modell entwickelt." Das modell sei das erste große modell der finanzindustrie, das bei der bekämpfung der geldwäsche verdächtige berichte über intelligentes ausfälschen anzeigt, so die leiter eines Von der starbank erstellten projekts. ein

Nachhilfe in dieser art und weise, gestützt auf das multidimensionale charakter des systems, wird argumentiert, dass eine fragwürdige analyse zu einem fragmentären bericht führt, der der logik der experten gegen geldwäsche folgt, und einen vorläufigen ansatz enthält. Mehr noch: mit dem großen sprachmodell, das in ein system zur bekämpfung der geldwäsche integriert und auf den wissenssuchmaschinen aufgebaut wurde, konnte die große matrix ihre kapazität voll nutzen und die ergebnisse der verdächtigen analysen mit der zeit ändern und perfektionieren.

Die leiter des projekts its-projekts erklärten, dass die nächsten triebe der entwicklung Von AML GPT in einen zehn-milliard-river-algorithmus mit hoch entwickelten algorithmen und einer kombination aus computerlernen, wissensabgleich, informationsverarbeitung in natürlicher sprache und textersetzung die leistungserbringung der modelle weiter verbessern würden.

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