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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 (2)
言語から自動化まで一貫して取り組むことで、自分がどのような能力を持っているのかを認識するようになりました。
Declan Glennon - Teleflex Medical Europe Ltd
コース - Copilot for Finance and Accounting Professionals
機械翻訳
The background / theory of LLMs, the exercise