Struttura del corso

Introduzione all'IA nel Financial Crime

  • Panoramica del fraud e AML nell'era della finanza digitale
  • Approcci tradizionali vs basati sull'IA
  • Studi di caso da Mastercard, JPMorgan e banche globali

Machine Learning per il monitoraggio delle transazioni

  • Apprendimento supervisionato per la valutazione del rischio e la classificazione
  • Apprendimento non supervisionato per la rilevazione di anomalie
  • Generazione di allarmi in tempo reale e elaborazione di flussi di dati

Analisi dei grafi e rilevamento del rischio nel network

  • Modellazione delle relazioni tra entità e transazioni
  • Rilevamento di complicati schemi fraudolenti utilizzando l'IA basata su grafi
  • Pratica con Neo4j o strumenti simili

Elaborazione del linguaggio naturale per AML

  • Mining di testo nella conoscenza del cliente (CDD)
  • Scanning della watchlist utilizzando la riconoscimento delle entità nominali (NER)
  • Revisione dei documenti basata su prompt e rapporti di attività sospette (SARs)

Governance del modello Go e spiegabilità

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

Etica, regolamentazione e rischio del modello

  • Conformità con i quadri AML e KYC (es. FATF, FinCEN, EBA)
  • Etica dell'IA nella sorveglianza e nel monitoraggio del cliente
  • Standard di reporting ed auditabilità regolamentare

Strategie di deployment e tendenze future

  • Integrazione dei modelli IA nei sistemi transazionali esistenti
  • Cicli di feedback e meccanismi per l'aggiornamento del modello
  • Futuro dell'IA generativa nell'indagine delle frodi e nella automatizzazione dei SAR

Riepilogo e prossimi passi

Requisiti

  • Comprensione dei rischi di frode e delle procedure AML
  • Esperienza con l'analisi dati o la redazione di report di conformità
  • Conoscenza di base di Python o piattaforme analitiche

Pubblico Obiettivo

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

Numero di Partecipanti


Prezzo per Partecipante

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