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Struttura del corso

Introduzione all’AI nel Crimine Finanziario

  • Panoramica su frodi e AML nell’era della finanza digitale
  • Approcci tradizionali vs approcci basati su AI
  • Studi di caso di Mastercard, JPMorgan e banche globali

Machine Learning per il Monitoraggio delle Transazioni

  • Apprendimento supervisionato per scoring del rischio e classificazione
  • Apprendimento non supervisionato per il rilevamento delle anomalie
  • Generazione di alert in tempo reale e elaborazione di stream

Analisi dei Grafi e Rilevazione del Rischio di Rete

  • Modellazione delle relazioni tra entità e transazioni
  • Rilevamento di schemi di frode complessi utilizzando l’AI sui grafi
  • Utilizzo pratico di Neo4j o strumenti simili

Elaborazione del Linguaggio Naturale per l’AML

  • Text mining nella due diligence del cliente (CDD)
  • Scansione delle watchlist mediante il riconoscimento delle entità nominate (NER)
  • Revisione di documenti basata su prompt e rapporti di attività sospette (SAR)

Governance dei Modelli e Spiegabilità

  • Creazione di modelli spiegabili e auditabili
  • Rilevamento e mitigazione dei bias negli algoritmi di rilevamento delle frodi
  • Utilizzo delle tecniche XAI in contesti di conformità

Etica, Regolamentazione e Rischio del Modello

  • Conformità ai framework AML e KYC (es. FATF, FinCEN, EBA)
  • Etica dell’AI nella sorveglianza e nel monitoraggio dei clienti
  • Standard di reporting e auditabilità regolamentare

Strategie di Distribuzione e Tendenze Future

  • Integrazione dei modelli AI nei sistemi transazionali esistenti
  • Cicli di feedback e meccanismi di aggiornamento dei modelli
  • Il futuro dell’AI generativa nelle indagini sulla frode e nell’automazione delle SAR

Riepilogo e Prossimi Passi

Requisiti

  • Una comprensione dei rischi di frode e delle procedure AML
  • Esperienza nell’analisi dei dati o nella reporting della conformità
  • Familiarità di base con Python o piattaforme analitiche

Pubblico di Riferimento

  • Professionisti del rischio frodi
  • Team di conformità AML
  • Manager della sicurezza
 14 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per partecipante

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