Η Τεχνητή Νοημοσύνη (AI) μεταρρυθμίζει τον τρόπο με τον οποίο τα χρηματοοικονομικά ινστιτούτα ανιχνεύουν πλagiές και εμποδίζουν την αυλή διαφθορά μέσω σοφιστικοποιημένης, ημερήσιας ανάλυσης εξαχθέντων κεντρών συναλλαγών.
Αυτός ο εκπαιδευτικός, ζωντανός διαμορφωτής (σε ή μέσα από το δίκτυο) σχεδιάζεται για επίπεδο μέση προфессионаλισμό, οι οποίοι επιθυμούν να εφαρμόσουν όργανα εξάγων από την μηχανή και AI για την αυτομάτου και προώθησης της ανίχνευσης χρηματοοικονομικών εγκλημάτων, έλεγχου συμμόρφωσης και διαχείρισης των λειτουργικών αξιοπιστοποίηση.
Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:
- Κατανοήσουν τις περιγραφές χρήσης AI στην ανίχνευση πλagiών και έλεγχο AML.
- Σχεδιάζουν και εφαρμόζουν μοντέλα για τον ανίχνευση ατυπικών περιστατικών και σκοριγμό των συναλλαγών.
- Αξιοποιούν AI βασισμένη σε γράφους για την ανίχνευση κινδύνου δικτύων.
- Βοηθήσουν στην προβολή ηθικών, εξηγούμενα και συμμορφιστικά μοντέλων αποδόσεων.
Φόρμα του Μαθήματος
- Δυναμική σύνοψη και συζήτηση.
- Πολλά ασκήσεις και πρακτικό χρέωση.
- Απειροδίκευτη εφαρμογή σε ένα όχθη λάβρυς απολαύτης περιβάλλον.
Προσαρμοστικές Επιλογές Εκπαίδευσης
- Για να αιτήσετε μια προσαρμοστική εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για να συμφωνήσετε.
Ενδεχόμενη δεξιότητα:
- Κατανόηση των πλagiών κινδύνου και AML διαδικασιών
- Εμπειρία στην ανάλυση δεδομένων ή εγχώριας γνώσης και εκτόξευσης
- Βασική προσέγγιση στη Python ή πλατφόρμες ανάλυσης δεδομένων
Πληθυσμός Σχεδίαση
- Επιχειρήσεις πλagiών κινδύνου
- Στοιχεία AML συμμόρφωσης ομάδες
- Διαχειριστές ασφάλειας
Εισαγωγή της AI στο Financial Crime
- Περιγραφή πλagiών και AML στη δυτική χρηματοπιστωτική εποχή
- Παραδοσιακά και AI-βασικές προσεγγίσεις
- Μελέτες περιπτώσεων από το Mastercard, JPMorgan και παγκόσμια Τράπεζες
Machine Learning για Ανίχνευση Συναλλαγών
- Εξοικειωμένη μάθηση για το προσόν σκόρ και τον κατηγοριοποίηση
- Αδιάφορη μάθηση για την ανίχνευση ατυπικών περιστατικών
- Κατασκευή ενός ροή καταμέτρησης για τη συζήτηση και αποκατάσταση έως διαδικασίες
Αναλύσεις Γραφημάτων και Διάκριση Κινδύνου Δικτύου
- Σχεδίαση σχέσεων μεταξύ των ανώτεροι και συναλλαγών
- Ανίχνευση πλασματικών πλagiών χρησιμοποιώντας AI γράφων
- Πρακτική με Neo4j ή δυσία σχεδίαση
Natural Language Processing (NLP) για το AML
- Τέξτας βιβλιοθήκη κατά τη διάρκεια πείτρων θεώρησης πελατών (CDD)
- Περιφημημένη μποϊκότα αναγνώριση όνομάτων (NER) σε λίστες παρακολούθησης
- Παρακαλώ δεσμευτή μέσου από εγχωριά τεκμηρίωση και ενδεικτικών σημαντικός έκθεσης (SARs)
Μοντέλων Governance και Εξήγηση
- Κατασκευή εξηγούμενων και αποδόσεις αποτελέσματα μοντέλων
- Ανίχνευση αναθροισμών και ελάστική στον πλagiών εντός των αλγορίθμων ημέτερου
- Χρήση των XAI χαρακτηριστικά στο συμμόρφωση περιβάλλοντα
Ηθικό, Διοίκηση και Κινδύνους Μοντέλου
- Συμμόρφωση με AML και KYC πλαίσια (π.χ. FATF, FinCEN, EBA)
- Ηθική AI στον έλεγχο ανάλυσης και πελατών
- Σχόλια κριτηρίων και διοικητική περιβάλλοντα
Στρατηγικές Εξαρτημάτωσης και Προοπτικές Τάξης
- Η συνδυασμός του AI μοντέλων σε αντίστοιχα περιβάλλοντα των συναλλαγών
- Αναπαραγωγή κύκλους και μηχανισμοί ενημέρωσης από τα μοντέλα
- Εξέλιξη του γενικοποιήσεως AI στον έλεγχο πλagiών και SAR χρήση αυτομάτου
Επισύναψη και Επόμενοι βήτισμα
Read more...