eCommerce Fraud Strategy for Managers Training Course

Κοινό

Όλα Senior Management που χρειάζονται γνώση των AML / CTF και την πρόληψή τους - και η συνειδητοποίηση των άλλων συναφών και τις τρέχουσες Financial Crime θέματα?

Μορφή του μαθήματος

Ένας συνδυασμός:

• Διευκολυνθείσες συζητήσεις
• Παρουσιάσεις διαφανειών
• Οι περιπτωσιολογικές μελέτες
• Παραδείγματα

Στόχοι μαθήματος

Μέχρι το τέλος αυτού του μαθήματος, οι εκπρόσωποι θα μπορούν:

• Εξηγήστε τον τρόπο με τον οποίο θα μπορούσαν να αποφευχθούν τα AML και CTF
• Κατανοήστε τις κύριες πτυχές της AML και της CTF, όπως ισχύουν για τις εταιρείες τους, καθώς και τις εθνικές και διεθνείς προσπάθειες που καταβάλλονται για την καταπολέμησή τους
• Καθορίστε τους τρόπους με τους οποίους μια επιχείρηση και το προσωπικό της θα πρέπει να προστατεύονται από τους κινδύνους της νομιμοποίησης εσόδων από παράνομες δραστηριότητες και της χρηματοδότησης της τρομοκρατίας
• Αναλύστε με ποιο τρόπο μια εταιρεία μπορεί να αποτελέσει στόχο για τη νομιμοποίηση εσόδων από παράνομες δραστηριότητες και την χρηματοδότηση της τρομοκρατίας: και να εξηγήσετε ποιες "κόκκινες σημαίες" θα μπορούσαν να τους βοηθήσουν να εντοπίσουν, να προλάβουν και να αναφέρουν οποιαδήποτε (ύποπτη ή πραγματική) εγκληματική δραστηριότητα
• Καταλάβετε μερικά από τα άλλα "καυτά σημεία" στο Financial Crime

The Common Reporting Standard (CRS) is an OECD standard which calls on international jurisdictions to obtain information from their financial institutions and automatically exchange that information with other jurisdictions on an annual basis. The Standard requires all reports to be sent electronically in a format known as CRS XML.

To resolve errors related to file preparation and incomplete or inaccurate record information, the CRS Status Message XML Schema was created to check for file and record errors in the CRS XML Schema file.

In this instructor-led, live training, participants will learn:

• the basic structure of the CRS XML Schema and CRS Status Message XML Schema.
• steps for processing these files.
• steps for converting Excel files to XML schema files.
• steps for filing with their respective jurisdiction.

Format of the course

• Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επαγγελματίες του χρηματοοικονομικού και νομικού τομέα που επιθυμούν να μάθουν τις αρχές και τις πρακτικές της εξωδικαστικής και δικαστικής είσπραξης, δίνοντάς τους τη δυνατότητα να διαχειρίζονται και να επιλύουν αποτελεσματικά ζητήματα είσπραξης.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Κατανοήστε τα πλεονεκτήματα και τα μειονεκτήματα της εξωδικαστικής και δικαστικής είσπραξης.
• Εφαρμόστε τις κύριες μεθόδους και τεχνικές εξωδικαστικής και δικαστικής είσπραξης.
• Αξιολόγηση της αποτελεσματικότητας και της αποδοτικότητας της εξωδικαστικής και δικαστικής είσπραξης.
• Αντιμετωπίστε τα νομικά και ηθικά ζητήματα που σχετίζονται με την εξωδικαστική και δικαστική είσπραξη.
• Ενσωματώστε την εξωδικαστική και τη δικαστική συλλογή με ολοκληρωμένο και συνεκτικό τρόπο.

Το πρόγραμμα συμμόρφωσης και ανανέωσης MLRO εξετάζει τα βασικά θέματα διαχείρισης κινδύνου και τα θέματα που είναι ζωτικής σημασίας στο σημερινό εξαιρετικά ρυθμισμένο περιβάλλον. Εκτός από το γεγονός ότι απευθύνεται στους Υπεύθυνους Συμμόρφωσης, MLROs, MLCOs και άλλους επαγγελματίες διαχείρισης κινδύνων, απευθύνεται επίσης σε μέλη ανώτερων στελεχών και μέλη του διοικητικού συμβουλίου που επιθυμούν να μάθουν περισσότερα για το τι μπορούν να αναμένουν από τις λειτουργίες ελέγχου των κινδύνων εντός των οργανώσεών τους. Το Πρόγραμμα διδάσκεται από εμπειρογνώμονα από το Ηνωμένο Βασίλειο.

Ο βασικός μαθησιακός στόχος του Προγράμματος είναι να εξοπλίσει τους συμμετέχοντες με επαρκείς γνώσεις ώστε να εκτιμήσουν αντικειμενικά την επάρκεια των υφιστάμενων ελέγχων και πρακτικών διαχείρισης του κινδύνου του οργανισμού τους και να προβούν στις κατάλληλες βελτιώσεις.

Κοινό

Όλο το προσωπικό που χρειάζονται γνώση εργασίας της Corporate Go vernance για την οργάνωσή τους

Μορφή του μαθήματος

Ένας ιδιαίτερα διαδραστικός συνδυασμός:

• Διευκολυνθείσες συζητήσεις
• Παρουσιάσεις διαφανειών
• Παραδείγματα
• Γυμνάσια
• Οι περιπτωσιολογικές μελέτες

Κοινό

• Νέοι διευθυντές Προσωπικού Χορηγητού
• Υποστηρίξτε το προσωπικό που είναι αρμόδιο για τη συλλογή και την ερμηνεία πληροφοριών για τους διαχειριστές δανεισμού
• Το προσωπικό που είναι υπεύθυνο για τη διαχείριση των επισφαλών και επισφαλών χρεών που χρειάζονται πρακτική γνώση της διαδικασίας λήψης αποφάσεων που οδήγησε στη χορήγηση δανείων

Δανεισμός σε Προσωπικούς Πελάτες - Καταναλωτική Δανειοδοσία - απαιτεί υψηλό επίπεδο δεξιοτήτων στην αξιολόγηση των μεμονωμένων προτάσεων δανεισμού.

Σε πολλές περιπτώσεις, καμία από τις πηγές χρηματοοικονομικών πληροφοριών δεν συνδέεται παραδοσιακά με τα εταιρικά δάνεια - ισολογισμούς, λογαριασμούς κερδών και ζημιών κλπ. - και βασίζεται περισσότερο στην εμπιστοσύνη και την αλληλεπίδραση που δημιουργείται μεταξύ του πελάτη και του δανειστή.

Μέχρι το τέλος αυτού του μαθήματος οι δανειστές στους Προσωπικούς Πελάτες θα είναι σε θέση να:

• Κατανοήστε τη διαδικασία αξιολόγησης των προτάσεων δανεισμού από Προσωπικούς Πελάτες
• Χρησιμοποιήστε αυτή τη διαδικασία για να πάρετε μια λογική απόφαση να συμφωνήσετε με το δάνειο ή να το απορρίψετε με βάσιμους λόγους
• Διαχειριστείτε και ελέγξτε ένα χαρτοφυλάκιο προσωπικών δανείων για να διασφαλίσετε, στο μέτρο του δυνατού, την πλήρη εξόφληση όλων των δανείων. (Υπενθυμίζοντας ότι δεν υπάρχει πλήρης δανεισμός χωρίς κίνδυνο ...!)
• Δημιουργήστε μια σχέση με τους πελάτες να προσπαθήσετε να εξασφαλίσετε ότι όλα τα δάνειά τους θα εξοφληθούν πλήρως

Η μηχανική μάθηση είναι κλάδος της Τεχνητής Νοημοσύνης όπου οι υπολογιστές έχουν τη δυνατότητα να μάθουν χωρίς να έχουν προγραμματιστεί ρητά. Η βαθιά μάθηση είναι ένας υποτομέας μηχανικής μάθησης που χρησιμοποιεί μεθόδους που βασίζονται σε παραστάσεις και δομές δεδομένων μάθησης, όπως νευρωνικά δίκτυα. R είναι μια δημοφιλής γλώσσα προγραμματισμού στον χρηματοπιστωτικό κλάδο. Χρησιμοποιείται σε χρηματοοικονομικές εφαρμογές που κυμαίνονται από βασικά προγράμματα διαπραγμάτευσης μέχρι συστήματα διαχείρισης κινδύνου.

Σε αυτήν την καθοδηγούμενη από τους εκπαιδευτές, ζωντανή εκπαίδευση, οι συμμετέχοντες θα μάθουν πώς να εφαρμόσουν μοντέλα βαθιάς μάθησης για τη χρηματοδότηση με τη χρήση R καθώς προχωρούν μέσω της δημιουργίας ενός προτύπου πρόβλεψης των τιμών των μετοχών.

Μέχρι τη λήξη αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν:

• Κατανοήστε τις θεμελιώδεις έννοιες της βαθιάς μάθησης
• Μάθετε τις εφαρμογές και τις χρήσεις της βαθιάς μάθησης στη χρηματοδότηση
• Χρησιμοποιήστε το R για να δημιουργήσετε μοντέλα βαθιάς μάθησης για τη χρηματοδότηση
• Κατασκευάστε το δικό σας μοντέλο πρόβλεψης βασικών τιμών εκμάθησης χρησιμοποιώντας το R

Κοινό

• Προγραμματιστές
• Οι επιστήμονες των δεδομένων

Μορφή του μαθήματος

• Διάλεξη μέρους, μερική συζήτηση, ασκήσεις και βαριά πρακτική άσκηση

Η μηχανική μάθηση είναι κλάδος της Τεχνητής Νοημοσύνης όπου οι υπολογιστές έχουν τη δυνατότητα να μάθουν χωρίς να έχουν προγραμματιστεί ρητά. Η βαθιά μάθηση είναι ένας υποτομέας μηχανικής μάθησης που χρησιμοποιεί μεθόδους που βασίζονται σε παραστάσεις και δομές δεδομένων μάθησης, όπως νευρωνικά δίκτυα. Python είναι μια γλώσσα προγραμματισμού υψηλού επιπέδου γνωστή για τη σαφή σύνταξη και την αναγνωσιμότητα του κώδικα.

Σε αυτή την καθοδηγούμενη από εκπαιδευτές, ζωντανή εκπαίδευση, οι συμμετέχοντες θα μάθουν πώς να εφαρμόσουν μοντέλα βαθιάς μάθησης για τραπεζικές εργασίες που χρησιμοποιούν το Python καθώς περνούν μέσα από τη δημιουργία ενός μοντέλου βαθιάς μάθησης για το πιστωτικό κίνδυνο.

Μέχρι το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν:

• Κατανοήστε τις θεμελιώδεις έννοιες της βαθιάς μάθησης
• Μάθετε τις εφαρμογές και τις χρήσεις της βαθιάς μάθησης στον τραπεζικό τομέα
• Χρησιμοποιήστε Python , Keras και TensorFlow να δημιουργήσει βαθιά μοντέλα μάθησης για τον τραπεζικό τομέα
• Δημιουργήστε το δικό τους μοντέλο βαθιάς μάθησης πιστωτικού κινδύνου χρησιμοποιώντας τη Python

Κοινό

• Προγραμματιστές
• Οι επιστήμονες των δεδομένων

Μορφή του μαθήματος

• Διάλεξη μέρους, μερική συζήτηση, ασκήσεις και βαριά πρακτική άσκηση

Η μηχανική μάθηση είναι κλάδος της Τεχνητής Νοημοσύνης όπου οι υπολογιστές έχουν τη δυνατότητα να μάθουν χωρίς να έχουν προγραμματιστεί ρητά. Η βαθιά μάθηση είναι ένας υποτομέας μηχανικής μάθησης που χρησιμοποιεί μεθόδους που βασίζονται σε παραστάσεις και δομές δεδομένων μάθησης, όπως νευρωνικά δίκτυα. R είναι μια δημοφιλής γλώσσα προγραμματισμού στον χρηματοπιστωτικό κλάδο. Χρησιμοποιείται σε χρηματοοικονομικές εφαρμογές που κυμαίνονται από βασικά προγράμματα διαπραγμάτευσης μέχρι συστήματα διαχείρισης κινδύνου.

Σε αυτήν την καθοδηγούμενη από εκπαιδευτή, ζωντανή εκπαίδευση, οι συμμετέχοντες θα μάθουν πώς να εφαρμόσουν μοντέλα βαθιάς μάθησης για τις τράπεζες που χρησιμοποιούν το R, καθώς περνούν μέσα από τη δημιουργία ενός μοντέλου βαθιάς μάθησης πιστωτικού κινδύνου.

Μέχρι τη λήξη αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν:

• Κατανοήστε τις θεμελιώδεις έννοιες της βαθιάς μάθησης
• Μάθετε τις εφαρμογές και τις χρήσεις της βαθιάς μάθησης στον τραπεζικό τομέα
• Χρησιμοποιήστε το R για να δημιουργήσετε μοντέλα βαθιάς μάθησης για τις τράπεζες
• Δημιουργήστε το δικό τους μοντέλο βαθιάς μάθησης πιστωτικού κινδύνου χρησιμοποιώντας το R

Κοινό

• Προγραμματιστές
• Οι επιστήμονες των δεδομένων

Μορφή του μαθήματος

• Διάλεξη μέρους, μερική συζήτηση, ασκήσεις και βαριά πρακτική άσκηση

Η μηχανική μάθηση είναι ένας κλάδος της Τεχνητής Νοημοσύνης όπου οι υπολογιστές έχουν τη δυνατότητα να μαθαίνουν χωρίς να είναι ρητά προγραμματισμένοι. Η βαθιά μάθηση είναι ένα υποπεδίο της μηχανικής μάθησης που χρησιμοποιεί μεθόδους που βασίζονται σε αναπαραστάσεις μαθησιακών δεδομένων και δομές όπως τα νευρωνικά δίκτυα. Python είναι μια γλώσσα προγραμματισμού υψηλού επιπέδου διάσημη για τη σαφή σύνταξη και την αναγνωσιμότητα κώδικα.

Σε αυτήν τη ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών, οι συμμετέχοντες θα μάθουν πώς να εφαρμόζουν μοντέλα βαθιάς μάθησης για χρηματοδότηση χρησιμοποιώντας το Python καθώς προχωρούν στη δημιουργία ενός μοντέλου πρόβλεψης τιμών μετοχών σε βάθος εκμάθησης.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

Κατανοήστε τις θεμελιώδεις έννοιες της βαθιάς μάθησης Μάθετε τις εφαρμογές και τις χρήσεις της βαθιάς μάθησης στα χρηματοοικονομικά Χρησιμοποιήστε Python, Keras και TensorFlow για να δημιουργήσετε μοντέλα βαθιάς μάθησης για χρηματοοικονομικά Δημιουργήστε το δικό τους μοντέλο πρόβλεψης τιμών μετοχών σε βάθος εκμάθησης χρησιμοποιώντας Python

Ακροατήριο

Προγραμματιστές Επιστήμονες δεδομένων

Μορφή του μαθήματος

Μέρος διάλεξη, μέρος συζήτηση, ασκήσεις και βαριά πρακτική εξάσκηση

Κατά τη διάρκεια της κατάρτισης, θα παρουσιάσει τα ζητήματα της οικονομικής ανάλυσης χρησιμοποιώντας τις προηγμένες λειτουργίες του Excel .

Αυτό το μάθημα προορίζεται για οικονομικούς αναλυτές, λογιστές και όσους θέλουν να επεκτείνουν το λογιστικό φύλλο δεξιοτήτων τους με ζητήματα οικονομικής ανάλυσης.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επαγγελματίες του χρηματοοικονομικού τομέα σε ιδρύματα των ΗΠΑ και εκτός ΗΠΑ που επιθυμούν να κατανοήσουν τις νομικές πτυχές, τη συμμόρφωση και την επιβολή της FATCA ώστε να διατηρήσουν τη συμμόρφωση με τις φορολογικές αρχές των ΗΠΑ (IRS).

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να κατανοήσουν:

• Ο αντίκτυπος της FATCA στην παγκόσμια φορολογική συμμόρφωση και στη δημοσιονομική διαφάνεια.
• Απαιτήσεις δέουσας επιμέλειας και αναφοράς της FATCA.
• Οι πιο σημαντικές νομικές πτυχές της FATCA και τρόπος διασφάλισης της συμμόρφωσης.

Αυτό το εισαγωγικό μάθημα θα παρέχει στους συμμετέχοντες μια πρώτη και λεπτομερή γνώση των βασικών χρηματοπιστωτικών αγορών, τον σκοπό τους, τη λειτουργία, τις κύριες δραστηριότητες και τη ρύθμισή τους. Προορίζεται να είναι ανανεωμένο μέρος, εν μέρει εκπαιδευτικό και εν μέρει προκλητικό, ώστε όλοι οι εκπρόσωποι να αντλήσουν το μέγιστο όφελος από αυτό. Τα σχόλια και η συζήτηση θα ενθαρρυνθούν ενεργά καθ 'όλη τη διάρκεια των συνόδων, οι οποίες προορίζονται να είναι αλληλεπιδραστικές όχι μόνο αντιδραστικές και πραγματικές.

Η πρωταρχική λειτουργία είναι να διασφαλιστεί ότι με την ολοκλήρωση, όλοι οι εκπρόσωποι του μαθήματος θα είναι πολύ καλύτερα εξοπλισμένοι για να αντιμετωπίσουν τους πελάτες και τις συνεχιζόμενες ανάγκες τους και να ενσωματώσουν τις υπηρεσίες και τις αγορές στις οποίες δραστηριοποιούνται και συμμετέχουν.

Εισαγωγή στα δομημένα προϊόντα

Στόχος του μαθήματος είναι να δώσει στους εκπροσώπους μια εισαγωγή στα Δομημένα Προϊόντα που χρησιμοποιούνται στην επενδυτική τραπεζική. Μετά την ολοκλήρωση του μαθήματος, όλοι οι εκπρόσωποι θα έχουν πρακτική γνώση του θέματος και θα μπορούν να απαντήσουν

1. Ποια είναι τα δομημένα προϊόντα;
2. Γιατί να τα εκδώσετε;
3. Πώς επωφελούνται οι εκδότες και οι επενδυτές;
4. Πώς διαμορφώνετε και τιμολογείτε μια σειρά παράγωγων προϊόντων;
5. Ποιοι είναι οι κίνδυνοι και το κόστος παραγωγής δομημένων χρηματοπιστωτικών προϊόντων;
6. Τι είναι τα ενσωματωμένα παράγωγα;
7. Τι είναι οι εξωτικές επιλογές;
8. Ποιες είναι οι εκτιμήσεις τιμολόγησης και αντιστάθμισης κινδύνου;

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακά ή επιτόπου) απευθύνεται σε διευθυντές που επιθυμούν να κατανοήσουν το πρότυπο ΔΠΧΑ 17.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Προσδιορίστε τις βασικές απαιτήσεις του ΔΠΧΑ 17.
• Γνωρίστε τις διαφορές μεταξύ του ΔΠΧΑ 17 και του ΔΠΧΑ 4.
• Κατανόηση των κανόνων ΔΠΧΠ.
• Κατανοήστε τα οικονομικά μοντέλα και τον αριθμό τους.
• Αναλύστε και κατανοήστε διαφορετικούς τύπους ασφαλιστικών συμβολαίων και λογιστικών μοντέλων.
• Ετοιμάστε ένα καλά ενημερωμένο σχέδιο μετάβασης και χρονοδιάγραμμα.
• Εφαρμόστε το ΔΠΧΑ 17 σε έναν οργανισμό.
• Προσδιορίστε και μετρήστε την απόδοση των ασφαλιστικών συμβολαίων.