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コース概要
金融犯罪におけるAI入門
- デジタル金融時代における不正とAMLの概要
- 従来のアプローチとAIベースのアプローチの比較
- マスターカード、JPMorgan、およびグローバル銀行からのケーススタディ
取引監視のための機械学習
- リスクスコアリングおよび分類のための教師あり学習
- アノマリー検出のための教師なし学習
- リアルタイムのアラート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
- エンティティと取引間の関係のモデリング
- グラフAIを用いた複雑な不正スキームの検出
- Neo4jまたは同様のツールでの実践演習
AMLのための自然言語処理
- 顧客適格性審査（CDD）におけるテキストマイニング
- 名前実体認識（NER）を用いたウォッチリストのスキャン
- プロンプトベースの文書レビューと疑わしい活動報告書（SAR）
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
- 不正検出アルゴリズムにおけるバイアスの検出と緩和
- コンプライアンス設定におけるXAI技術の利用
倫理、規制、モデルリスク
- AMLおよびKYCフレームワーク（FATF、FinCEN、EBAなど）への準拠
- 監視および顧客モニタリングにおけるAI倫理
- レポーティング基準と規制上の監査可能性
デプロイ戦略と将来のトレンド
- 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
- 不正調査およびSAR自動化における生成AIの将来
まとめと次のステップ
要求
- 不正リスクおよびAML手順に関する理解
- 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またはアナリティクスプラットフォームの基本知識
対象読者
- 不正リスク専門家
- AML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 (1)
すでにいくつかのレポートを作成済みです。本日確認したプロンプトの一部を利用する予定です。
Kelly Cotham
コース - Copilot for Finance and Accounting Professionals
機械翻訳
