Schulungsübersicht
Einführung in KI in Financial Crime
- Übersicht über Betrug und AML im Zeitalter der digitalen Finanzen
- Traditionelle vs. KI-basierte Ansätze
- Fallstudien von Mastercard, JPMorgan und globalen Banken
Machine Learning für Transaktionsüberwachung
- Supervised Learning zur Risikobewertung und -klassifizierung
- Unsupervised Learning zur Anomalieerkennung
- Echtzeit-Alarmgenerierung und Streamverarbeitung
Graph-Analytics und Netzwerkrisiko-Erkennung
- Modellieren von Beziehungen zwischen Entitäten und Transaktionen
- Erkennen komplexer Betrugsmanöver mit Graph-KI
- Praxis mit Neo4j oder ähnlichen Tools
Natural Language Processing für AML
- Text-Mining in der Kundenaufklärung (CDD)
- Watchlist-Scan mit Named Entity Recognition (NER)
- Prompt-basierte Dokumentenprüfung und Verdachtsmeldungen (SARs)
Modell Governunft und Erklärbarkeit
- Erstellen erklärbarer und prüfbaren Modelle
- Bias-Detektion und -Beseitigung in Betrugsdetektionsalgorithmen
- Verwendung von XAI-Techniken in der Einhaltung von Vorschriften
Ethik, Regulierung und Modellrisiko
- Einhaltung von AML- und KYC-Rahmen (z.B. FATF, FinCEN, EBA)
- AI-Ethik in der Überwachung und Kundendurchleuchtung
- Berichtsstandards und prüfbare Regulierungen
Bereitstellungsoptionen und zukünftige Trends
- Integrieren von KI-Modellen in bestehende Transaktionsysteme
- Feedbackschleifen und Modellaktualisierungsmethoden
- Zukunft der generativen AI bei Betrugsuntersuchungen und SAR-Automatisierung
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Ein Verständnis von Betrugsrisken und AML-Verfahren
- Erfahrung im Bereich Datenanalyse oder Compliance-Berichterstattung
- Grundlegende Kenntnisse in Python oder Analyseplattformen
Zielgruppe
- Professionelle für Betrugsrisken
- AML-Compliance-Teams
- Sicherheitsmanager
Erfahrungsberichte (3)
Die Hintergrundinformationen / Theorie der LLMs, die Übung
Joanne Wong - IPG HK Limited
Kurs - Applied AI for Financial Statement Analysis & Reporting
Maschinelle Übersetzung
Es hat mir neue Tools gezeigt, die mir bei der Erstellung von Automatisierungen helfen können.
Alessandra Parpajola - Advanced Bionics AG
Kurs - Machine Learning & AI for Finance Professionals
Maschinelle Übersetzung
Ich habe sehr geschätzt, wie der Trainer alles präsentierte. Ich verstand alles, obwohl Finanzen nicht mein Fachgebiet sind. Er sorgte dafür, dass jeder Teilnehmer auf demselben Stand war und gleichzeitig den Zeitplan einhielt. Die Übungen waren gut verteilt. Die Kommunikation mit den Teilnehmern war stets vorhanden. Das Material war perfekt, weder zu viel noch zu wenig. Er erläuterte schwierigere Themen sehr gut, sodass sie von allen verstanden werden konnten.
Diana
Kurs - ChatGPT for Finance
Maschinelle Übersetzung