मनी लॉन्ड्रिंग विरोधी प्रश्नोत्तरी में ए.आई

जैसे ही आप प्रश्नोत्तरी लेते हैं उत्तर और स्पष्टीकरण दिखाई देते हैं।

1. What operational issue can rule-based transaction-monitoring systems create?
   • They can produce false-positive alerts that require investigator review
   • They establish criminal intent from a transaction amount alone
   • They eliminate all review of customer activity
   • They automatically prove whether funds are illicit
2. What does “structuring” mean under U.S. Bank Secrecy Act guidance?
   • Splitting one account into multiple dashboards for convenience
   • Breaking up transactions for the purpose of evading reporting or recordkeeping requirements
   • Moving a transaction between currencies for an exchange rate
   • Combining several payments for routine bookkeeping
3. एएमएल में ग्राफ न्यूरल नेटवर्क विशेष रूप से उपयोगी क्यों हैं?
   • वे लेन-देन पाठ का अन्य भाषाओं में अनुवाद करते हैं
   • वे लेनदेन डेटा संग्रहीत करने की लागत को कम करते हैं
   • वे समन्वित गतिविधि के छिपे हुए छल्ले को प्रकट करते हुए, खातों और हस्तांतरणों को नेटवर्क के रूप में मॉडल करते हैं
   • वे सभी ग्राहक संचार को स्वचालित रूप से एन्क्रिप्ट करते हैं
4. What is customer due diligence (CDD) information used for in risk-based AML monitoring?
   • Automatically proving that a customer committed a crime
   • Replacing all transaction monitoring
   • Setting a universal threshold for every institution
   • Developing a customer risk profile and assessing activity in context
5. पर्यवेक्षित एएमएल मॉडल के लिए लेबल प्रशिक्षण डेटा एक चुनौती क्यों है?
   • सामान्य लेन-देन की तुलना में पुष्टि किए गए लॉन्ड्रिंग के मामले दुर्लभ हैं
   • बैंक किसी भी ऐतिहासिक डेटा का उपयोग करने से इनकार करते हैं
   • लेबल हर दिन स्वचालित रूप से बदलते हैं
   • नियामक किसी भी लेनदेन रिकॉर्ड को संग्रहीत करने से मना करते हैं
6. Why should an AML alert include an interpretable rationale for an investigator?
   • It makes the alert a final legal finding
   • It helps the investigator review the activity and document why it may be suspicious
   • It removes the need to examine transaction context
   • It guarantees that every alert is true
7. What can entity resolution do in an AML data pipeline?
   • Determine a customer’s guilt without an investigation
   • Change the legal reporting threshold
   • Link records that may refer to the same person or organization across datasets
   • Replace transaction records with generated text
8. How should an investigator interpret an AI-generated transaction risk score?
   • As proof of money laundering
   • As an automatic SAR filing decision
   • As a replacement for the institution’s AML program
   • As a prioritization signal that requires review of supporting activity and context