Köszönjük, hogy elküldte érdeklődését! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Köszönjük, hogy elküldte foglalását! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Kurzusleírás
Bevezetés a mesterséges intelligenciába a pénzügyi bűnözés területén
- A csalások és a pénzmosás áttekintése a digitális pénzügyek korában
- Hagyományos és mesterséges intelligencián alapuló megközelítések
- Esettanulmányok a Mastercardtól, a JPMorgantől és globális bankoktól
Gépi tanulás a tranzakciómonitoringban
- Felügyelt tanulás kockázatértékelésre és osztályozásra
- Felügyelet nélküli tanulás anomáliafelismerésre
- Valós idejű riasztásgenerálás és adatfolyam-feldolgozás
Gráfelemzés és hálózati kockázatfelderítés
- Entitások és tranzakciók közötti kapcsolatok modellezése
- Összetett csalási sémák felderítése gráf-alapú mesterséges intelligenciával
- Gyakorlati munka Neo4j-vel vagy hasonló eszközökkel
Természetes nyelvfeldolgozás a pénzmosás elleni küzdelemben
- Szövegbányászat az ügyfél-átvilágításban (CDD)
- Figyelőlistás ellenőrzés névelem-felismeréssel (NER)
- Prompt alapú dokumentum-ellenőrzés és gyanús tranzakciós jelentések (SAR-ok)
Modellirányítás és megmagyarázhatóság
- Megmagyarázható és auditálható modellek építése
- Torzításfelismerés és -mérséklés a csalásfelderítő algoritmusokban
- XAI-technikák alkalmazása megfelelőségi környezetben
Etika, szabályozás és modellkockázat
- Megfelelés a pénzmosás elleni és ügyfél-átvilágítási keretrendszereknek (pl. FATF, FinCEN, EBA)
- A mesterséges intelligencia etikája a megfigyelésben és az ügyfélmonitoringban
- Jelentési szabványok és szabályozási auditálhatóság
Bevezetési stratégiák és jövőbeli trendek
- Mesterséges intelligencia modellek integrálása meglévő tranzakciós rendszerekbe
- Visszacsatolási hurkok és modellfrissítési mechanizmusok
- A generatív mesterséges intelligencia jövője a csalásvizsgálatban és a SAR-automatizálásban
Összefoglalás és további lépések
Követelmények
- A csalási kockázatok és a pénzmosás elleni eljárások ismerete
- Adatelemzési vagy megfelelőségi jelentéskészítési tapasztalat
- Alapszintű Python- vagy elemzési platformismeret
Célközönség
- Csalási kockázatokkal foglalkozó szakemberek
- Pénzmosás elleni megfelelőségi csapatok
- Biztonsági vezetők
14 Órák
Vélemények (1)
már van néhány jelentésem, amit ismerek, a ma áttekintett felszólítások közül fogok néhányat használni
Kelly Cotham
Kurzus - Copilot for Finance and Accounting Professionals
Gépi fordítás
