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Schulungsübersicht

Einführung in KI in der Finanzkriminalität

  • Überblick über Betrug und AML im Zeitalter der digitalen Finanzen
  • Traditionelle vs. KI-basierte Ansätze
  • Fallstudien von Mastercard, JPMorgan und globalen Banken

Maschinelles Lernen für die Transaktionsüberwachung

  • Überwachtes Lernen für Risikobewertung und Klassifizierung
  • Unüberwachtes Lernen zur Anomalie-Erkennung
  • Echtzeit-Alarmgenerierung und Stream-Verarbeitung

Graphen-Analytics und Erkennung von Netzwerkrisiken

  • Modellierung von Beziehungen zwischen Entitäten und Transaktionen
  • Erkennung komplexer Betrugsschemata mittels Graphen-KI
  • Praktische Anwendung mit Neo4j oder ähnlichen Werkzeugen

Natural Language Processing (NLP) für AML

  • Text Mining bei der Sorgfaltspflichtprüfung (CDD)
  • Watchlist-Scanning unter Verwendung der Erkennung benannter Entitäten (NER)
  • Prompt-basierte Dokumentenprüfung und Berichte über verdächtige Aktivitäten (SAR)

Modell-Governance und Erklärbarkeit

  • Aufbau erklärbare und überprüfbarerer Modelle
  • Erkennung und Minderung von Verzerrungen (Bias) in Algorithmen zur Betrugserkennung
  • Einsatz von XAI-Techniken in Compliance-Umgebungen

Ethik, Regulierung und Modellrisiko

  • Einhaltung von AML- und KYC-Rahmenwerken (z. B. FATF, FinCEN, EBA)
  • KI-Ethik in Überwachung und Kundenmonitoring
  • Berichtstandards und regulatorische Prüfbarkeit

Bereitstellungsstrategien und künftige Trends

  • Integration von KI-Modellen in bestehende Transaktionssysteme
  • Feedback-Schleifen und Mechanismen zur Modellaktualisierung
  • Zukunft der generativen KI in der Betrugsermittlung und SAR-Automatisierung

Zusammenfassung und nächste Schritte

Voraussetzungen

  • Verständnis von Betrugsrisiken und AML-Verfahren
  • Erfahrung in der Datenanalyse oder Compliance-Berichterstattung
  • Grundlegende Vertrautheit mit Python oder Analytics-Plattformen

Zielgruppe

  • Spezialisten für Betrugsrisiken
  • AML-Compliance-Teams
  • Sicherheitsmanager
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Erfahrungsberichte (1)

Kommende Kurse

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