Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Đề cương khóa học
Giới thiệu về AI trong Financial Crime
- Khái quát về gian lận và AML (Ngăn chặn tài trợ cho khủng bố) trong kỷ nguyên tài chính kỹ thuật số
- Các phương pháp truyền thống so với dựa trên AI
- Nghiên cứu trường hợp từ Mastercard, JPMorgan và ngân hàng toàn cầu khác
Machine Learning cho việc giám sát giao dịch
- Học có hướng dẫn để đánh giá rủi ro và phân loại
- Học không có hướng dẫn để phát hiện sự cố lệch chuẩn
- Tạo cảnh báo trực tiếp và xử lý luồng dữ liệu
Phân tích đồ thị và Phát hiện Rủi ro Mạng lưới
- Mô hình mối quan hệ giữa các thực thể và giao dịch
- Phát hiện các kế hoạch gian lận phức tạp bằng AI dựa trên đồ thị
- Hướng dẫn sử dụng Neo4j hoặc công cụ tương tự
Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên cho AML
- Mining văn bản trong việc kiểm tra khách hàng (CDD)
- Quét danh sách theo dõi bằng nhận dạng thực thể được đặt tên (NER)
- Đánh giá tài liệu dựa trên gợi ý và báo cáo hoạt động đáng ngờ (SARs)
Nhà quản lý mô hình Go và Minh bạch
- Xây dựng các mô hình có thể giải thích được và thẩm định được
- Phát hiện và giảm thiểu thiên lệch trong các thuật toán phát hiện gian lận
- Sử dụng kỹ thuật XAI trong môi trường tuân thủ
Đạo đức, Quy định và Rủi ro Mô hình
- Tuân thủ khung AML và KYC (FATF, FinCEN, EBA)
- Đạo đức AI trong giám sát và theo dõi khách hàng
- Biểu chuẩn báo cáo và khả năng thẩm định của quy định
Thế hệ Chiến lược Triển khai và Xu hướng Tương lai
- Tích hợp mô hình AI vào các hệ thống giao dịch hiện có
- Các vòng phản hồi và cơ chế cập nhật mô hình
- Tương lai của AI sinh học trong điều tra gian lận và tự động hóa SAR
Tóm tắt và Bước tiếp theo
Requirements
- Có hiểu biết về rủi ro gian lận và các quy trình AML
- Kinh nghiệm với phân tích dữ liệu hoặc báo cáo tuân thủ
- Nắm vững cơ bản về Python hoặc nền tảng phân tích khác
Đối tượng
- Các chuyên gia rủi ro gian lận
- Đội ngũ tuân thủ AML
- Quản lý an ninh
14 Hours
