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
Declaração de Clientes (1)
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Diana
Curso - ChatGPT for Finance
Máquina Traduzida