Schița de curs
Introducere în Inteligența Artificială în Financial Crime
- Perspectivă generală asupra fraudei și AML (Lavare de Bani) în era finanțelor digitale
- Abordări tradiționale vs bazate pe IA
- Studii de caz din partea Mastercard, JPMorgan și băncilor globale
Machine Learning pentru Monitorizarea Tranzacțiilor
- Aprenderea în supraveghere pentru scorificare a riscurilor și clasificare
- Aprenderea nesupervizată pentru detectarea anomalilor
- Generarea alertelor în timp real și procesarea fluxurilor de date
Analiza Grafică și Detectarea Riscului la Nivelul Rețelelor
- Modelare a relațiilor dintre entități și tranzacții
- Detectarea schemelor complexe de fraude folosind AI grafică
- Utilizarea practică a Neo4j sau unor instrumente similare
Procesarea Limbajului Natural pentru AML
- Miniere de text în cadrul diligentei clienților (CDD)
- Scanarea listelor de supraveghere folosind recunoașterea entităților cu denumire (NER)
- Revizuire documentară bazată pe prompt-uri și rapoarte de activitate suspectă (SARs)
Model Go Governanță și Explicabilitate
- Construcția a modelelor explicabile și audibile
- Detectarea și mitigația a biasei în algoritmi de detectare a fraudei
- Utilizarea tehnicilor XAI în setările de conformitate
Etiice, Reglementări și Riscuri ale Modelului
- Conformitate cu cadrele AML și KYC (de exemplu FATF, FinCEN, EBA)
- Etica AI în supraveghere și monitorizare a clientilor
- Standarde de raportare și audibilitate reglementară
Strategii de Implementare și Tendințe Viitoare
- Integrarea modelelor AI în sistemele existente de tranzacții
- Mecanisme de bucle de feedback și actualizări a modelului
- Viitorul al IA generativă în investigarea fraudei și automatizarea SAR-urilor
Rezumat și Următoarele Pași
Cerințe
- O înțelegere a riscurilor de fraude și a procedurilor AML (LUCRĂRI ÎN DOMENIUL MONEZĂL)
- Experiență cu analiza datelor sau raportarea la nivelul conformității
- Familiaritate de bază cu Python sau platforme de analitică
Publicul-țintă
- Profesioniști în domeniul riscurilor de fraude
- Echipele AML la nivelul conformității
- Manageri de securitate
Mărturii (3)
Contextul / teoria LLM-urilor, exercițiul
Joanne Wong - IPG HK Limited
Curs - Applied AI for Financial Statement Analysis & Reporting
Tradus de catre o masina
mi-a deschis mintea către noi instrumente care îmi pot ajuta în crearea de automate
Alessandra Parpajola - Advanced Bionics AG
Curs - Machine Learning & AI for Finance Professionals
Tradus de catre o masina
Am apreciat foarte mult modul în care instrucționarul a prezentat totul. Am înțeles tot, chiar dacă Finanțele nu fac parte din domeniul meu, el a făcut ca fiecare participant să fie la fel de pregătit, ținând cont de timpul rămas. Exercițiile au fost plasate la intervale potrivite. Comunicarea cu participanții a fost mereu prezentă. Materialul a fost perfect, nici prea mult, nici prea puțin. El a explicat foarte bine subiectele mai complicate astfel încât toată lumea să le poată înțelege.
Diana
Curs - ChatGPT for Finance
Tradus de catre o masina