Idioma
Python, Java, Shell
Tipo de herramienta
Algoritmo
Licencia
Apache License, Version 2.0
Versión
7338a4b
IBM
AMLSim es una herramienta diseñada para simular múltiples agentes en el ámbito de la lucha contra el lavado de dinero. Facilita la creación y el uso de datos generados sintéticamente, permitiendo a los investigadores desarrollar e implementar nuevos algoritmos sobre un conjunto de datos unificado. Esta herramienta es especialmente útil para aquellos que buscan mejorar sus enfoques en la detección de actividades sospechosas. Al proporcionar un entorno controlado, AMLSIM permite a los usuarios experimentar y evaluar la efectividad de sus soluciones en un contexto realista.
La herramienta resuelve el problema de la falta de datos unificados y simulaciones para el diseño de algoritmos de lucha contra el lavado de dinero. Proporciona un simulador multiagente y datos sintéticos, facilitando a investigadores el desarrollo y prueba de nuevas soluciones en un entorno estandarizado.
La herramienta funciona como un simulador multiagente de anti-lavado de dinero (AML), generando datos sintéticos que permiten a los investigadores diseñar e implementar nuevos algoritmos. Facilita la experimentación y el desarrollo de soluciones innovadoras en un entorno de datos unificado.
AMLSim produce transacciones financieras sintéticas en archivos CSV descritos por un schema.json abierto; los parámetros y salidas también se gestionan en JSON. Esto permite que motores de grafos, pandas o Spark carguen la estructura de datos y comparen algoritmos con exactitud reproducible sin herramientas propietarias.
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Ejemplo de archivo CSV con datos de transacciones financieras simuladas para análisis de lavado de dinero.
Archivo CSV con alertas de transacciones sospechosas, incluyendo información sobre cuentas y escalamiento de casos.
Vista previa del archivo accounts.csv con detalles de cuentas, balances iniciales y banderas de fraude o sospecha.
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