A. 미국 내 모든 개인 및 단체

B. 미국에 거주하는 모든 기업과 해외 지사

C. 미국 고객을 보유한 모든 해외 기업

D. 모든 미국 시민

A. 부문별

B. 국가 기반

C. 보조

D. 목록 기반

A. 자금세탁 및 금융범죄에 대응하기 위해 네트워크 분석 데이터를 활용할 경우 범죄와의 싸움이 우선시되기 때문에 데이터 보호 및 개인 정보 보호가 무시 될 수 있습니다.

B. 네트워크 분석 도구는 제한된 양의 데이터와 계산 능력만 필요하고 인공 지능(AI)을 통해 기술이 부족한 사람도 이러한 시스템을 사용하는 방법을 빠르게 배울 수 있기 때문에 관련 결과를 생성하는 효율적인 수단입니다.

C. 네트워크 분석 도구와 함께 인공지능(AI)을 사용할 때 사용되는 알고리즘이 인종, 성별, 종교와 같은 사회적 기준에 편향되지 않도록 보장해야 합니다.

D. 네트워크 분석을 통해 네트워크 내의 개인이나 개체를 식별하고 이들 간의 연결이나 링크를 분석할 수 있으며, 사회 네트워크나 교통 네트워크와 같은 광범위한 시스템을 연구하는 데 사용할 수 있습니다.

E. 소셜 네트워크에서 개인 간의 관계를 분석하면 계층 구조 식별, 행동 및 지리적 이동 탐지, 그룹이 어떻게 구성되는지 이해하는 데 도움이 됩니다.

A. 모든 STR의 숫자 요약

B. 모든 STR의 수치 요약 및 PEP, 주요 직원을 포함한 주요 STR 요약

C. PEP 및 주요 직원을 포함한 모든 주요 STR 요약

D. 국가 FIU에 제출된 모든 STR

A. 페소를 미국 달러로 환전한 대규모 예금

B. 거래와 관련되지 않은 제3자로부터의 송금

C. 불법 이민자들을 위해 페소를 미국 달러로 교환하는 불법 기관

D. 미국 달러를 중남미로 이체하여 페소로 변환하는 것