Kurzusleírás
AI bevezetése a Financial Crime pénzügyi digitális korszakban
- A digitális pénzügyi korszakban az álcázás és az AML (pénzmosás ellenes) áttekintése
- Hagyományos vs. AI-alapú megközelítések
- Események a Mastercard, JPMorgan és globális bankoktól
Machine Learning tranzakciók monitorozására
- Felügyelt tanulás kockázati pontszámozásra és osztályozásra
- Felügyelt nélküli tanulás anomáliák detektálására
- Valóidejű figyelmeztetések generálása és áramfolyam-kezelés
Gráfanalitika és hálózati kockázat-jelző
- Entitások és tranzakciók közötti kapcsolatok modellzése
- Gráf AI használata komplex álcázási módok detektálására
- Gyakorlatok Neo4j vagy hasonló eszközökkel
Természetes nyelvfeldolgozás AML céljára
- Szövegbányászat ügyfélvizsgálati folyamatban (CDD)
- Figyelőlista-keresés nevelemzés (NER) segítségével
- Prompt-alapú dokumentumvizsgálat és gyanús tevékenységek jelentése (SARs)
Modell Go irányítása és magyarázhatósága
- Magyarázható és ellenőrizhető modellek készítése
- Álcázásfelderítő algoritmusok bizalmas eljárásának detektálása és csökkentése
- XAI technikák használata az irányítási környezetekben
Etika, szabályozás és modellkockázat
- Egységesség AML és KYC keretekkel (pl. FATF, FinCEN, EBA)
- AI-etika a felügyelet és ügyfélmonitorozás területén
- Jelentési szabványok és szabályozási ellenőrizhetőség
Telepítési stratégiák és jövőbeli trendek
- AI-modellek integrálása létező tranzakciós rendszerekbe
- Visszacsatolási mechanizmusok és modellfrissítések
- Generatív AI jövője az álcázásvizsgálat és SAR-automatizálás területén
Összefoglalás és következő lépések
Követelmények
- A pénzalápi kockázatok és a pénzmosás elleni eljárások megértése
- Tapasztalat adatanalízisben vagy engedélyezési jelentésben
- Alapvető ismeret Python vagy analitikai platformokról
Célközönség
- Pénzalápi kockázatokkal foglalkozó szakemberek
- Pénzmosás elleni engedélyezési csapatok
- Biztonsági menedzserek
Vélemények (1)
A nagyon értékeltem, hogy a tréner milyen módon mutatta be mindent. Mindenkit megértettem, még ha Finance nem a területem, de biztosított rá, hogy minden résztvevő azonos szinten legyen, miközben figyelt az időre is. A gyakorlatokat jó intervallumokban helyezte el. Communication a résztvevőkkel mindig ott volt. Az anyag tökéletes volt, nem túl sokat, nem túl keveset. Nagyon jó módon magyarázta el a valamivel bonyolultabb tárgyakat, hogy mindenki megérthesse.
Diana
Kurzus - ChatGPT for Finance
Gépi fordítás