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Schulungsübersicht
Einführung in KI in Financial Crime
- Überblick über Betrug und GVO im Zeitalter der digitalen Finanzen
- Traditionelle vs. KI-basierte Ansätze
- Fallstudien von Mastercard, JPMorgan und globalen Banken
Machine Learning für Transaktionsüberwachung
- Gesteuertes Lernen für Risikobewertung und Klassifizierung
- Ungesteuertes Lernen zur Erkennung von Abweichungen
- Echtzeit-Alarmierung und Streamverarbeitung
Graphanalyse und Netzwerkrisikoderkennung
- Modellierung der Beziehungen zwischen Einheiten und Transaktionen
- Erkennen komplexer Betrugsmanöver mit Graph-AI
- Praxisübungen mit Neo4j oder ähnlichen Werkzeugen
Natürliche Sprachverarbeitung für GVO
- Text-Mining bei Kundenkennzeichnung (CDD)
- Watchlist-Suchvorgänge unter Verwendung von Namenserkennung (NER)
- Aufgabenbasierte Dokumentenbewertung und Verdachtsaktivitätsberichte (SARs)
Modell Governunft und Erläuterbarkeit
- Bau von erläuterbaren und prüfbaren Modellen
- Aufdecken und Vermindern von Biased in Betrugsdetektionsalgorithmen
- Nutzung von XAI-Techniken im Einhaltungsumfeld
Ethische Fragen, Vorschriften und Modellrisiko
- Einhalten der Vorgaben für GVO und KYC (z.B. FATF, FinCEN, EBA)
- KI-Ethik in Überwachung und Kundenaufsicht
- Berichtsstandards und prüfbare Einhaltung
Implementierungsstrategien und zukünftige Trends
- Integrieren von KI-Modellen in bestehende Transaktionsysteme
- Rückkopplungsschleifen und Modellaktualisierungsmechanismen
- Zukunft der generativen KI bei Betrugsuntersuchungen und SAR-Automatisierung
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Eine Verständnis von Betrugsrisiken und AML-Verfahren
- Erfahrung mit Datenanalyse oder Compliance-Berichterstattung
- Basis-Kenntnisse in Python oder Analytics-Plattformen
Zielgruppe
- Professionelle für Betrugsrisiken
- AML-Compliance-Mannschaften
- Sicherheitsmanager
14 Stunden