Plan Szkolenia
Wprowadzenie do AI w Financial Crime
- Przegląd oszustw i AML w erze cyfrowej finansów
- Tradycyjne vs. podejścia oparte na AI
- Studia przypadku z Mastercard, JPMorgan i banków globalnych
Machine Learning dla monitorowania transakcji
- Uczące się nadzorowane do oceny ryzyka i klasyfikacji
- Uczące się niezależne do wykrywania anomalii
- Generowanie alertów w czasie rzeczywistym i przetwarzanie strumieni
Analiza grafu i wykrywanie ryzyka sieciowego
- Modelowanie relacji między jednostkami i transakcjami
- Wykrywanie skomplikowanych schematów oszustw za pomocą grafu AI
- Ćwiczenia praktyczne z Neo4j lub podobnymi narzędziami
Przetwarzanie języka naturalnego dla AML
- Głębiowe analiza tekstu w due diligence klienta (CDD)
- Skanowanie listy obserwowanych za pomocą rozpoznawania nazwanych jednostek (NER)
- Przegląd dokumentów i raportów o podejrzanych aktywnościach (SARs) na podstawie zapytań
Zarządzanie modelami i wyjaśnialność
- Budowanie wyjaśnialnych i sprawdzalnych modeli
- Wykrywanie i zmniejszanie uprzedzeń w algorytmach wykrywania oszustw
- Zastosowanie technik XAI w zależności od zgodności
Etyka, regulacje i ryzyko modelu
- Zgodność z ramami AML i KYC (np. FATF, FinCEN, EBA)
- Etyka AI w nadzorze i monitorowaniu klienta
- Standardy raportowania i zgodność regulacyjna
Strategie wdrażania i przyszłe trendy
- Integracja modeli AI z istniejącymi systemami transakcyjnymi
- Pętle sprzężenia zwrotnego i mechanizmy aktualizacji modeli
- Przyszłość generatywnej AI w badaniach oszustw i automatyzacji SAR
Podsumowanie i następne kroki
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 AML compliance
- Menedżerowie bezpieczeństwa
Opinie uczestników (1)
Bardzo doceniłam sposób, w jaki trener przedstawił wszystkie informacje. Zrozumiałam wszystko, nawet jeśli Finance nie jest moim obszarem, zadbał o to, żeby każdy uczestnik był na tym samym poziomie, jednocześnie dbając o pozostały czas. Ćwiczenia były umieszczone w dobrych odstępach czasu. Communication z uczestnikami był zawsze obecny. Materiał był idealny, ani za mało, ani za dużo. Bardzo dobrze wyjaśniał bardziej skomplikowane tematy, aby były zrozumiałe dla każdego.
Diana
Szkolenie - ChatGPT for Finance
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję