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12目录Contents目录Contents序言新阶段、新技术、新安全共塑监管科技新内涵全球监管科技。 因此, 可利用机器学习技术, 不断学习历史交易信息, 针对不断变化的风险环境对监测规则进行动态优化, 以有效识别各种异常交易。交易监测模型在根据监测规则运行时, 难免产生大量误报, 从而导致处理效率低下、 警报疲劳和交易延迟等问题。 为此, 可通过分析客户类型、 客户风险、 标记方案和历史发生率等指标, 对警报进行风险评分, 进而实现警报优先级审查。对警告进行优先级排序后, 还可利用自然语言处理技术从广泛来源的非结构化数据中提取有用信息, 为警报审核提供更丰富和多维的参考, 提高审核准确率。除了可疑或异常交易检测外, 还可利用机器学习模型分析洗钱和恐怖融资活动, 识别人工不易察觉的复杂趋势, 预测出新趋势和可能的新类型。“