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Struttura del corso

Introduzione all’utilizzo dell’intelligenza artificiale nella lotta ai crimini finanziari

  • Panoramica sulle frodi e sulla prevenzione del riciclaggio di denaro nell’era digitale
  • Confronto tra metodi tradizionali e soluzioni basate sull’intelligenza artificiale
  • Analisi di casi studio reali appartenenti a Mastercard, JPMorgan e importanti banche internazionali

Apprendimento automatico per il monitoraggio delle transazioni

  • Tecniche di apprendimento supervisionato utilizzate per la valutazione dei rischi e la classificazione dei comportamenti
  • Metodi di apprendimento non supervisionato adatti al rilevamento delle anomalie
  • Generazione automatica di allarmi in tempo reale e gestione dei flussi dati continui

Analisi grafica e rilevamento dei rischi legati a reti criminali

  • Costruzione di modelli che descrivono le relazioni tra entità e transazioni
  • Individuazione di schemi fraudolenti complessi mediante l’uso dell’intelligenza artificiale basata su grafi
  • Applicazione pratica con strumenti come Neo4j o altre piattaforme analoghe

Elaborazione del linguaggio naturale per la prevenzione del riciclaggio di denaro

  • Estrazione di informazioni testuali nell’ambito della valutazione dei clienti
  • Ricerca automatizzata in liste nere grazie al riconoscimento delle entità nominate (NER)
  • Revisione assistita da IA di documenti ufficiali e stesura rapida dei report riguardanti attività sospette

Governance e interpretabilità dei modelli predittivi

  • Sviluppo di modelli interpretabili e facilmente auditabili
  • Identificazione ed eliminazione delle distorsioni presenti negli algoritmi per il rilevamento delle frodi
  • Integrazione di metodiche esplicative all’interno degli ambienti di conformità

Etica, normative vigenti e gestione dei rischi legati ai modelli AI

  • Rispetto delle regole anticontraffazione e norme di identificazione del cliente (KYC)
  • Aspetti etici dell’impiego dell’intelligenza artificiale nella sorveglianza e nel monitoraggio dei clienti
  • Standard di comunicazione informativa e possibilità di verifica da parte degli organi normativi

Strategie di implementazione e prospettive future

  • Integrazione dei modelli basati sull’IA nei sistemi transazionali preesistenti
  • Meccanismi di feedback continuo e aggiornamento automatico degli algoritmi< br>
  • Potenziale delle tecnologie generative AI nel semplificare le indagini su frodi e nella creazione automatizzata dei report di sospetta attività criminale

Riassunto generale e passi successivi da compiere

Requisiti

  • Conoscenza di base dei rischi legati alle frodi e delle procedure anticontraffazione.
  • Esperienza nell’analisi dei dati o nella redazione di report per la conformità normativa.
  • Conoscenze elementari di Python o di piattaforme analitiche.

Destinatari del corso

  • Professionisti operanti nel settore della gestione dei rischi legati alle frodi.
  • Membri delle squadre di compliance e prevenzione del riciclaggio di denaro.
  • Manager responsabili della sicurezza aziendale.
 14 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per partecipante

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