ING Türkiye'ye 'IDC Türkiye Finans Teknoloji Ödülleri'nde 2 Ödül
ING Türkiye, IDC Finans Zirvesi 2021 kapsaminda düzenlenen "IDC Türkiye Finans Teknoloji Ödülleri"nde 2 kategoride ödüle layik görüldü.
ING Türkiye açiklamasina göre, Yönetim, Risk ve Uyum (Governance, Risk & Compliance) kategorisinde, "Kara Para Aklama ile Mücadelede Yeni Çag" projesi ile birinci olan ING Türkiye, Teknoloji Hizmet Dagitimi (Technology Service Delivery) kategorisinde ise "(ING-Next) Uzak Ofis Son Kullanici Sistemlerinin Etkin ve Güvenli Yönetimi" projesi ile üçüncü seçildi.
Türkiye'nin en iyi kurumlarinin yaristigi IDC Finans Teknoloji Yarismasi'nda 27 kurumdan 88 proje finans sektörünün üst düzey yöneticileri ve akademisyenlerden olusan 17 kisilik jüri oylariyla degerlendirildi.
ING Türkiye'nin "Kara Para Aklama ile Mücadelede Yeni Çag (The New Approach Is A New Era Of AML)" isimli projesi ile bankacilik alaninda yüzlerce geleneksel kural tabanli senaryo ile üretilen binlerce uyarinin ekipler tarafindan incelenmesi yerine, yeni gelistirilen yapay zeka modellerinin kara para aklamayla mücadelede süpheli islem tespiti için çözüm olmasi hedeflendi.
Geleneksel senaryolar yeni kara para aklama yöntemlerine hizla uyum saglayamadigi için potansiyel kara para aklama islemlerini tespit etmek, karmasik islemler arasinda baglanti kurabilmek, riskli olmayan uyarilari otomatik olarak kapatmak için ING Türkiye tarafindan sektöre öncülük eden bir dizi yapay zeka modeli gelistirildi. Bu kapsamda bireysel bankacilik alaninda kara para aklama islemlerini tespit etmek amaciyla gelistirilen süphelilik olasiligini hesaplayan PS Yapay Zeka modeli, süpheli müsteriyi olasi bir kara para aklama isleminden 90 gün önce tespit edebiliyor.
Kara para aklama yöntemi olarak yaygin kullanilan Sirinler (Smurfing) yönteminin ise geleneksel yöntemlerle tespit edilmesi oldukça güç oldugundan, gelistirilen Sirinler Yapay Zeka modeli ile yüzde 85 civarinda süpheli islemlerin tespiti mümkün hale geliyor. Ayni zamanda gelistirilen modeller ile risksiz uyarilar yüzde 30 seviyesinde otomatik olarak kapatilabiliyor ve bu sayede uzmanlar riskli uyarilari daha etkin bir sekilde inceleyebiliyor.
ING Türkiye'nin "(ING-Next) Uzak Ofis Son Kullanici Sistemlerinin Etkin ve Güvenli Yönetimi" projesinde ise pandemi nedeniyle çalisanlarin uzaktan çalismaya geçmesi ile birlikte banka içerisinde açilan ticket (ariza ve talep) kayitlari için yasanan süreçler ele alindi ve çalisanlarin cihazlarinin daha etkin ve her an ulasilabilir kilinmasi hedefiyle proje baslatildi. Bu amaçla, son kullanicilara verilen destek hizmetlerinin yeni teknolojiler ile çok daha kaliteli, zamaninda ve eksiksiz hale getirilmesi hedeflendi. Manuel olarak yürütülen süreçlerin otomatize edilmesi amaçlanan proje kapsaminda çalisanlarin cihazlarindan gelen veriler islenerek destek hizmetlerinin kalitesi artirildi.
Kaynak: AA
Türkiye'nin en iyi kurumlarinin yaristigi IDC Finans Teknoloji Yarismasi'nda 27 kurumdan 88 proje finans sektörünün üst düzey yöneticileri ve akademisyenlerden olusan 17 kisilik jüri oylariyla degerlendirildi.
ING Türkiye'nin "Kara Para Aklama ile Mücadelede Yeni Çag (The New Approach Is A New Era Of AML)" isimli projesi ile bankacilik alaninda yüzlerce geleneksel kural tabanli senaryo ile üretilen binlerce uyarinin ekipler tarafindan incelenmesi yerine, yeni gelistirilen yapay zeka modellerinin kara para aklamayla mücadelede süpheli islem tespiti için çözüm olmasi hedeflendi.
Geleneksel senaryolar yeni kara para aklama yöntemlerine hizla uyum saglayamadigi için potansiyel kara para aklama islemlerini tespit etmek, karmasik islemler arasinda baglanti kurabilmek, riskli olmayan uyarilari otomatik olarak kapatmak için ING Türkiye tarafindan sektöre öncülük eden bir dizi yapay zeka modeli gelistirildi. Bu kapsamda bireysel bankacilik alaninda kara para aklama islemlerini tespit etmek amaciyla gelistirilen süphelilik olasiligini hesaplayan PS Yapay Zeka modeli, süpheli müsteriyi olasi bir kara para aklama isleminden 90 gün önce tespit edebiliyor.
Kara para aklama yöntemi olarak yaygin kullanilan Sirinler (Smurfing) yönteminin ise geleneksel yöntemlerle tespit edilmesi oldukça güç oldugundan, gelistirilen Sirinler Yapay Zeka modeli ile yüzde 85 civarinda süpheli islemlerin tespiti mümkün hale geliyor. Ayni zamanda gelistirilen modeller ile risksiz uyarilar yüzde 30 seviyesinde otomatik olarak kapatilabiliyor ve bu sayede uzmanlar riskli uyarilari daha etkin bir sekilde inceleyebiliyor.
ING Türkiye'nin "(ING-Next) Uzak Ofis Son Kullanici Sistemlerinin Etkin ve Güvenli Yönetimi" projesinde ise pandemi nedeniyle çalisanlarin uzaktan çalismaya geçmesi ile birlikte banka içerisinde açilan ticket (ariza ve talep) kayitlari için yasanan süreçler ele alindi ve çalisanlarin cihazlarinin daha etkin ve her an ulasilabilir kilinmasi hedefiyle proje baslatildi. Bu amaçla, son kullanicilara verilen destek hizmetlerinin yeni teknolojiler ile çok daha kaliteli, zamaninda ve eksiksiz hale getirilmesi hedeflendi. Manuel olarak yürütülen süreçlerin otomatize edilmesi amaçlanan proje kapsaminda çalisanlarin cihazlarindan gelen veriler islenerek destek hizmetlerinin kalitesi artirildi.