Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Plan Szkolenia
Wprowadzenie do AI w Financial Crime
- Przegląd oszustw i przeciwdziałania praniu pieniędzy w erze finansów cyfrowych
- Tradycyjne vs. podejścia opierające się na AI
- Przypadek Mastercard, JPMorgan oraz banków na całym świecie
Machine Learning do Monitorowania Transakcji
- Uczenie nadzorowane do oceny ryzyka i klasyfikacji
- Uczenie nienadzorowane do wykrywania anomalii
- Generowanie alertów w czasie rzeczywistym i przetwarzanie strumieniowe
Analiza Grafów i Wykrywanie Ryzyka Sieciowego
- Modelowanie relacji między jednostkami i transakcjami
- Wykrywanie skomplikowanych schematów oszustw za pomocą AI opartych na grafach
- Praktyczne z Neo4j lub podobnymi narzędziami
Przetwarzanie Języka Naturalnego do AML
- Górnictwo tekstowe w sprawdzaniu klientów (CDD)
- Skanowanie list monitorowanych z użyciem rozpoznawania nazwanych jednostek (NER)
- Przeglądanie dokumentów opartych na promptach i raportowanie podejrzanych aktywności (SARs)
Zarządzanie Modelem Go i Wyjaśnialność
- Budowanie wyjaśnialnych i sprawdzalnych modeli
- Wykrywanie i łagodzenie uprzedzeń w algorytmach wykrywania oszustw
- Zastosowanie technik XAI w ramach zgodności
Etyka, Regulacje i Ryzyko Modelu
- Zgodność z ramami AML i KYC (np. FATF, FinCEN, EBA)
- Etyka AI w nadzorze i monitorowaniu klientów
- Standardy raportowania i zgodność z regulacjami
Strategie Wdrażania i Przyszłe Trendy
- Integracja modeli AI z istniejącymi systemami transakcji
- Pętle sprzężenia zwrotnego i mechanizmy aktualizacji modeli
- Przyszłość generatywnego AI w dochodzeniu do oszustw i automatyzacji SAR
Podsumowanie i Krok Dalej
Wymagania
- Zrozumienie ryzyka oszustw i procedur AML
- Doświadczenie w analizie danych lub raportowaniu zgodności
- Podstawowa znajomość Python lub platform analitycznych
Grupa docelowa
- Specjaliści ds. ryzyka oszustw
- Zespoły odpowiedzialne za zgodność AML
- Menedżerowie bezpieczeństwa
14 godzin