Đề cương khóa học
Giới thiệu về Trí tuệ nhân tạo trong Financial Crime
- Tổng quan về gian lận và AML (chống rửa tiền) trong kỷ nguyên tài chính kỹ thuật số
- Cách tiếp cận truyền thống so với dựa trên AI
- Các trường hợp điển hình từ Mastercard, JPMorgan và ngân hàng toàn cầu khác
Machine Learning cho Giám sát Giao dịch
- Học có giám sát để đánh giá rủi ro và phân loại
- Học không giám sát để phát hiện dị thường
- Tạo cảnh báo thời gian thực và xử lý luồng dữ liệu
Phân tích đồ thị và Phát hiện Rủi ro Mạng lưới
- Xây dựng mô hình mối quan hệ giữa các thực thể và giao dịch
- Phát hiện các kế hoạch lừa đảo phức tạp bằng AI của đồ thị
- Thực hành với Neo4j hoặc công cụ tương tự
Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên cho AML
- Đào tạo dữ liệu văn bản trong việc xem xét khách hàng (CDD)
- Quét danh sách cảnh báo sử dụng nhận dạng thực thể có tên (NER)
- Kiểm tra tài liệu dựa trên câu hỏi và báo cáo hoạt động đáng ngờ (SARs)
Quản trị Go và Minh bạch
- Xây dựng mô hình có thể giải thích và kiểm toán được
- Phát hiện và giảm thiểu thiên lệch trong các thuật toán phát hiện gian lận
- Sử dụng kỹ thuật AI minh bạch (XAI) trong môi trường tuân thủ
Đạo đức, Quy định và Rủi ro Mô hình
- Tuân thủ khuôn khổ AML và KYC (ví dụ: FATF, FinCEN, EBA)
- Đạo đức AI trong giám sát và theo dõi khách hàng
- Chuẩn mực báo cáo và khả năng kiểm toán của quy định
Chiến lược Triển khai và Xu hướng Tương lai
- Tích hợp mô hình AI vào hệ thống giao dịch hiện có
- Cơ chế vòng phản hồi và cập nhật mô hình
- Tương lai của AI tạo ra trong điều tra gian lận và tự động hóa SAR
Tổng kết và Bước tiếp theo
Yêu cầu
- Hiểu biết về rủi ro gian lận và các quy trình AML
- Kinh nghiệm với phân tích dữ liệu hoặc báo cáo tuân thủ
- Kiến thức cơ bản về Python hoặc nền tảng phân tích
Đối tượng tham gia
- Chuyên gia rủi ro gian lận
- Đội ngũ tuân thủ AML
- Quản lý an ninh
Đánh giá (1)
Tôi rất đánh giá cao cách giảng viên trình bày mọi thứ. Tôi hiểu tất cả mọi thứ dù Finance không phải là lĩnh vực của tôi, anh ấy đã đảm bảo rằng mỗi người tham gia đều đồng lòng, đồng thời duy trì đúng tiến độ thời gian. Các bài tập được bố trí ở những khoảng thời gian phù hợp. Communication với cácparticipant luôn luôn có mặt. Tài liệu hoàn hảo, không quá nhiều cũng không quá ít. Anh ấy đã giải thích rất tốt về một số chủ đề phức tạp hơn để mọi người đều có thể hiểu.
Diana
Khóa học - ChatGPT for Finance
Dịch thuật bằng máy