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

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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