Programa do Curso

Introdução à IA em Financial Crime

  • Visão geral de fraudes e AML na era da finança digital
  • Abordagens tradicionais versus baseadas em IA
  • Estudos de caso de Mastercard, JPMorgan e bancos globais

Machine Learning para Monitoramento Transacional

  • Aprendizado supervisionado para pontuação de risco e classificação
  • Aprendizado não supervisionado para detecção de anomalias
  • Geração de alertas em tempo real e processamento de fluxo

Análise de Grafos e Detecção de Riscos de Rede

  • Modelagem de relações entre entidades e transações
  • Detecção de esquemas complexos de fraude usando IA de grafos
  • Prática com Neo4j ou ferramentas similares

Processamento de Linguagem Natural para AML

  • Mineração de texto na diligência de cliente (CDD)
  • Varredura de listas de vigilância usando reconhecimento de entidades nomeadas (NER)
  • Revisão de documentos baseada em prompts e relatórios de atividade suspeita (SARs)

Governança Go e Explicabilidade do Modelo

  • Construção de modelos explicáveis e auditáveis
  • Detecção e mitigação de vieses em algoritmos de detecção de fraude
  • Uso de técnicas XAI em configurações de conformidade

Ética, Regulação e Risco do Modelo

  • Conformidade com os quadros AML e KYC (por exemplo, FATF, FinCEN, EBA)
  • Ética da IA em vigilância e monitoramento de clientes
  • Normas de relatório e auditoria regulatória

Estratégias de Implantação e Tendências Futuras

  • Integração de modelos de IA em sistemas transacionais existentes
  • Loops de feedback e mecanismos de atualização do modelo
  • Futuro da IA gerativa na investigação de fraude e automação de SARs

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Compreensão dos riscos de fraude e das procedimentos de PLD (Prevenção à Lavagem de Dinheiro)
  • Experiência com análise de dados ou relatórios de conformidade
  • Familiaridade básica com Python ou plataformas analíticas

Público-Alvo

  • Profissionais de risco de fraude
  • Equipes de conformidade PLD
  • Gerentes de segurança
 14 Horas

Número de participantes


Preço por Participante

Declaração de Clientes (1)

Próximas Formações Provisórias

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