Eğitim İçeriği

Financial Crime'deki AI'ye Giriş

  • Dijital kredi eraında hile ve AML özetleri
  • Geleneksel vs. AI tabanlı yaklaşımlar
  • Mastercard, JPMorgan ve küresel bankaların durum çalışması

Machine Learning İşlem İzleme için

  • Risk puanlama ve sınıflandırma için denetimli öğrenme
  • Anormalites tespiti için denetimsiz öğrenme
  • Çevrimiçi uyarı üretim ve akış işleme

Graf Analizi ve Ağ Risk Algılama

  • Bağlılıklar arasındaki ilişkilerin modellemesi
  • Graf AI kullanarak karmaşık hile şemalarının algılanması
  • Neo4j veya benzer araçlarla uygulamalar

AML için Doğal Dil İşleme

  • Müşteri bilgilenmişlik (CDD) içinde metin analizi
  • Adlandırılmış varlık tanımı (NER) kullanarak izleme listesi taraması
  • Soru-destekli belge incelemeleri ve şüpheli faaliyet raporları (SAR)

Model Governance ve Anlaşılabilirlik

  • Açıklanabilir ve denetlenebilir modeller oluşturma
  • Hile algılama algoritmalarında bias tespiti ve azaltma
  • Uyumluluk ortamlarında XAI tekniklerinin kullanımı

Etiği, Regülasyon ve Model Riski

  • AML ve KYC çerçevelerine uyum sağlama (örn. FATF, FinCEN, EBA)
  • Gözlem ve müşteri izlemede AI etiği
  • Raporlama standartları ve düzenleyici denetlenebilirlik

Yüklenme Stratejileri ve Gelecekteki Trendler

  • Var olan işlem sistemlerine AI modellerinin entegrasyonu
  • Geri besleme döngüleri ve model güncelleme mekanizmaları
  • Hile soruşturması ve SAR otomasyonu için generatif AI'nin geleceği

Özet ve Sonraki Adımlar

Kurs İçin Gerekli Önbilgiler

  • Hile riskini ve AML prosedürlerini anlama
  • Veri analizi veya uyumluluğ raporlaması deneyimi
  • Python veya analiz platformlarıyla temel bir tanım

Kitle

  • Hile riski uzmanları
  • AML uyumluluğu ekibi
  • Güvenlik yöneticileri
 14 Saat

Katılımcı Sayısı


Kişi Başına Fiyat

Yaklaşan Etkinlikler

İlgili Kategoriler