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コース概要
金融犯罪におけるAIの導入
- デジタル金融時代における詐欺と資金洗浄の概要
- 伝統的な手法とAIベースのアプローチの比較
- Mastercard、JPMorgan、および世界中の銀行の事例研究
取引監視のための機械学習
- リスクスコアリングと分類のための教師あり学習
- 異常検知のための教師なし学習
- リアルタイム警報生成とストリーム処理
グラフ分析とネットワークリスク検出
- エンティティ間および取引間の関係モデル化
- グラフAIを使用した複雑な詐欺スキーム検出
- Neo4jや同様のツールを使ったハンズオン
資金洗浄のための自然言語処理
- 顧客デュー・ディリジェンス(CDD)でのテキストマイニング
- ネームエンティティ認識(NER)を使用したウォッチリストスキャン
- 指令ベースの文書レビューと疑わしい活動報告(SARs)
モデルガバナンスと説明可能性
- 説明可能で監査可能なモデルの構築
- 詐欺検出アルゴリズムでのバイアス検出と軽減
- コンプライアンス設定におけるXAI技術の使用
倫理、規制、およびモデルリスク
- AMLとKYCフレームワーク(例:FATF, FinCEN, EBA)への準拠
- 監視および顧客監視におけるAIの倫理
- レポート基準と規制上の監査可能性
展開戦略と将来の動向
- 既存の取引システムへのAIモデルの統合
- フィードバックループとモデル更新メカニズム
- 詐欺調査とSAR自動化における生成AIの将来
まとめと次なるステップ
要求
- 詐欺リスクと資金洗浄手続きの理解
- データ分析またはコンプライアンスレポート作成の経験
- Pythonや解析プラットフォームに基本的な熟悉度
対象者
- 詐欺リスク専門家
- 資金洗浄コンプライアンスチーム
- セキュリティマネージャー
14 時間
お客様の声 (3)
The background / theory of LLMs, the exercise
Joanne Wong - IPG HK Limited
コース - Applied AI for Financial Statement Analysis & Reporting
これは私に新しいツールを開眼させ、自動化の作成に役立つようになりました。
Alessandra Parpajola - Advanced Bionics AG
コース - Machine Learning & AI for Finance Professionals
機械翻訳
トレーナーがすべてを説明する方法には非常に感謝しています。金融が私の専門でなくても、理解できました。彼は時間を守りながら、すべての参加者が同じページにいることを確認しました。演習は適切な間隔で配置されていました。参加者とのコミュニケーションも常にありました。資料は完璧で、多すぎることも少なすぎることもありませんでした。少し複雑な主題については、誰もが理解できるように非常に詳しく説明してくれました。
Diana
コース - ChatGPT for Finance
機械翻訳