eCommerce Fraud Strategy for Managersのトレーニングコース

観客

AML / CTFに関する実用的な知識とその防止、およびその他の関連する現在のFinancial Crime問題に関する認識を必要とするすべての上級Management 。

コースの形式

の組み合わせ：

• 促進された議論
• スライドプレゼンテーション
• ケーススタディ
• 例

コースの目的

このコースの終わりまでに、参加者は以下のことができるようになります。

• AMLとCTFがどのように予防されるのかを説明する
• AMLおよびCTFが自社の企業に適用される際の主要な側面、およびそれらに対抗するために行われている国内および国際的な取り組みについて理解する
• 会社とそのスタッフが、マネーロンダリングとテロ資金調達のリスクから身を守るための方法を定義します。
• 企業がどのようにしてマネーロンダリングおよびテロ資金供与の対象になる可能性があるかを詳しく説明し、（疑わしいまたは実際の）犯罪行為を特定、防止、および報告するのに役立つ「レッドフラッグ」を説明する
• Financial Crime他の「ホットスポット」のいくつかを理解する

The Common Reporting Standard (CRS) is an OECD standard which calls on international jurisdictions to obtain information from their financial institutions and automatically exchange that information with other jurisdictions on an annual basis. The Standard requires all reports to be sent electronically in a format known as CRS XML.

To resolve errors related to file preparation and incomplete or inaccurate record information, the CRS Status Message XML Schema was created to check for file and record errors in the CRS XML Schema file.

In this instructor-led, live training, participants will learn:

• the basic structure of the CRS XML Schema and CRS Status Message XML Schema.
• steps for processing these files.
• steps for converting Excel files to XML schema files.
• steps for filing with their respective jurisdiction.

Format of the course

• Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice

このインストラクターによるライブ・トレーニングは、裁判外および裁判による回収の原則と実務を学び、回収問題を効果的に管理・解決できるようになりたい金融および法律の専門家を対象としています。

この研修の終了時には、受講者は以下のことができるようになります：

• 超法規的および司法的取立ての利点と欠点を理解する。
• 超法規的・司法的取り立ての主な方法とテクニックを応用することができる。
• 超法規的・司法的取り立ての効果と効率を評価する。
• 超法規的・裁判的取立てに関わる法的・倫理的問題に対処する。
• 超法規的・司法的取立てを包括的かつ首尾一貫した方法で統合する。

Compliance and MLRO Refresher Programは、今日の高度に規制された環境において極めて重要なリスク管理の問題とトピックを検証します。コンプライアンスオフィサー、MLRO、MLCO、およびその他のリスク管理専門家をターゲットにしているだけでなく、組織内のリスク管理機能から何を期待するかについてもっと知りたがっている上級管理職および役員を対象としています。プログラムは、英国からの主題の専門家によって講義されています。

このプログラムの主な学習目的は、参加者が自分の組織の既存のリスク管理統制と慣行の妥当性を客観的に評価し、適切な機能強化を行うための十分な知識を身に付けることです。

観客

組織のCorporate Go vernanceに関する実用的な知識が必要なすべてのスタッフ

コースの形式

非常にインタラクティブな組み合わせ：

• 促進された議論
• スライドプレゼンテーション
• 例
• 演習
• ケーススタディ

観客

• 新たに任命された個人向け融資管理者
• 貸付管理者のための情報の収集および解釈を担当するサポートスタッフ
• 貸付が行われることになった意思決定プロセスについての実用的な知識を必要とする不良および疑わしい債務の管理を担当するスタッフ

個人顧客への貸付 - 消費者向け貸付 - は、個々の貸付提案の評価において高度なスキルを要求します。

多くの場合、貸借対照表、損益勘定科目など、企業向け融資に伝統的に関連付けられている財務情報のソースはなく、顧客と貸し手の間で構築された信頼と信頼にもっと依存しています。

このコースの終わりまでに、個人顧客への貸し手は以下のことができるようになります。

• 個人顧客からの貸出提案を評価するためのプロセスを理解する
• そのプロセスを利用して、ローンに同意するか、または堅固な理由でそれを辞退することを論理的に決定する
• 可能な限り、すべてのローンが全額返済されるように、個人向け貸付ポートフォリオを管理および管理します。 （完全にリスクのない融資はないことを忘れないでください…！）
• 顧客との信頼関係を築き、（全力を尽くして）すべての顧客のローンが全額返済されるように

機械学習は、コンピュータが明示的にプログラムされていなくても学習することができる人工知能の一分野です。ディープラーニングは、学習データ表現およびニューラルネットワークなどの構造に基づく方法を使用する機械学習のサブフィールドです。 Rは金融業界で人気のあるプログラミング言語です。これは、コアトレーディングプログラムからリスク管理システムに至るまでの金融アプリケーションで使用されています。

この講師主導のライブトレーニングでは、ディープラーニング株価予測モデルの作成を進めながら、参加者はRを使用して金融のディープラーニングモデルを実装する方法を学習します。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります。

• ディープラーニングの基本概念を理解する
• 金融におけるディープラーニングの応用と使い方を学ぶ
• Rを使って金融に関する深い学習モデルを作成する
• Rを使用して独自のディープラーニング株価予測モデルを構築する

観客

• 開発者
• データ科学者

コースの形式

• パートレクチャー、パートディスカッション、エクササイズ、そして激しい実習

機械学習は、コンピューターが明示的にプログラムされなくても学習できる人工知能の分野です。ディープラーニングは、ニューラルネットワークなどの学習データ表現と構造に基づく方法を使用する機械学習のサブフィールドです。 Pythonは、明確な構文とコードの読みやすさで有名な高レベルのプログラミング言語です。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、参加者は、ディープラーニングの信用リスクモデルの作成を段階的に進めながら、 Pythonを使用して銀行のディープラーニングモデルを実装する方法を学びます。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります。

• ディープラーニングの基本概念を理解する
• 銀行業務におけるディープラーニングのアプリケーションと使用方法を学ぶ
• 使用Python 、 Keras 、およびTensorFlow銀行のための深い学習モデルを作成するために、
• Pythonを使用して独自のディープラーニングクレジットリスクモデルを構築する

聴衆

• 開発者
• データサイエンティスト

コースの形式

• 一部の講義、一部のディスカッション、演習、および実践的な実践

機械学習は、コンピュータが明示的にプログラムされていなくても学習することができる人工知能の一分野です。ディープラーニングは、学習データ表現およびニューラルネットワークなどの構造に基づく方法を使用する機械学習のサブフィールドです。 Rは金融業界で人気のあるプログラミング言語です。これは、コアトレーディングプログラムからリスク管理システムに至るまでの金融アプリケーションで使用されています。

この講師主導のライブトレーニングでは、参加者はRを使用して銀行向けのディープラーニングモデルを実装する方法を学びます。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります。

• ディープラーニングの基本概念を理解する
• 銀行業務におけるディープラーニングの応用と使用法を学ぶ
• Rを使って銀行業務のための深い学習モデルを作成する
• Rを使用して独自のディープラーニング信用リスクモデルを構築する

観客

• 開発者
• データ科学者

コースの形式

• パートレクチャー、パートディスカッション、エクササイズ、そして激しい実習

機械学習は、コンピュータが明示的にプログラムされることなく学習する能力を持っている人工知能のブランチです。ディープラーニングは、ニューラルネットワークのようなデータ表現や構造の学習に基づいたメソッドを使用する機械学習のサブフィールドです。Python は、明確な構文とコードの可読性で有名な高レベルのプログラミング言語です。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、深い学習株価予測モデルの作成をステップとして、Python を使用して財務の深い学習モデルを実装する方法について説明します。

このトレーニングの終わりまでに、参加者は次のことができるようになります:

• 深い学習の基本概念を理解する
• は、アプリケーションと金融の深い学習の使用を学ぶ
• は、Python、Keras、TensorFlow を使用して、ファイナンスのための深い学習モデルを作成し
• は、Python
を使用して独自の深い学習株価予測モデルを構築する

観客

• 開発者
• データサイエンティスト

形式

• 部講義、パート討論、演習と重い実地練習