Kursplan
Introduksjon til AI i Financial Crime
- Oversikt over svindel og anti-pengevaskningsprosedyrer i den digitale finansielle æra
- Tradisjonelle vs. AI-baserte tilnærminger
- Case studies fra Mastercard, JPMorgan og globale banker
Machine Learning for transaksjonsovervåking
- Overvåket læring for risikovurdering og klassifisering
- Uovervåket læring for unormalitetsdetektering
- Realtidsvarsling og strømbehandling
Grafanalysering og nettverksrisikodetektering
- Modellering av relasjoner mellom enheter og transaksjoner
- Detektering av komplekse svindelordninger ved hjelp av graf AI
- Hånd-på med Neo4j eller lignende verktøy
Naturlig språkbehandling for anti-pengevaskning
- Tekstmining i kundedue diligence (CDD)
- Overvåkningsliste-scan ved bruk av named entity recognition (NER)
- Dokumentgjennomgang basert på prompts og rapporter om mistankefull aktivitet (SARs)
Modell Gostyring og forklarbarhet
- Oppretting av forklarbare og revisjonsbare modeller
- Oppdagelse og demping av bias i svindeldetekteringsalgoritmer
- Bruk av XAI-teknikker i overholdelsessetninger
Etikk, regulering og modellrisiko
- Overholdelse av anti-pengevasknings- og kundekjennskap (KYC) rammeverk (f.eks. FATF, FinCEN, EBA)
- AI-etikk i overvåkning og kundemonitorering
- Rapporteringsstandarder og reguleringsrevisjonsbarhet
Implementeringsstrategier og fremtidige trender
- Integrering av AI-modeller i eksisterende transaksjonssystemer
- Feedback-loops og modelloppdateringsmekanismer
- Fremtiden for generativ AI i svindelsetterforskning og SAR-automatisering
Sammenfatning og neste skritt
Krav
- Forståelse av svindelrisiko og AML-prosedyrer
- Erfaring med dataanalyse eller samsvarsrapporting
- Grunnleggende kjennskap til Python eller analytiske plattformer
Målgruppe
- Svindelrisikoprofesjonelle
- AML-samsvarsteam
- Sikkerhetsledere
Referanser (1)
Jeg verdsette at treneren presenterte alt på en svært god måte. Jeg forsto alt, selv om Finance ikke er mitt fagfelt, sørget han for at alle deltakerne var på samme side, samtidig som han fulgte tidsrammen. Øvelsene var plassert i gode intervaller. Communication med deltakerne var alltid der. Materialet var perfekt, ikke for mye og ikke for lite. Han forklarte veldig godt litt mer kompliserte emner slik at alle kunne forstå det.
Diana
Kurs - ChatGPT for Finance
Machine Translated