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Programa do Curso

Introdução à IA nos Crimes Financeiros

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

Aprendizado de Máquina para Monitoramento de Transações

  • Aprendizado supervisionado para pontuação de risco e classificação
  • Aprendizado não supervisionado para detecção de anomalias
  • Geração de alertas em tempo real e processamento de fluxos (streaming)

Análise de Grafos e Detecção de Risco em Redes

  • Modelagem de relacionamentos entre entidades e transações
  • Detecção de esquemas complexos de fraude usando IA em grafos
  • Prática com Neo4j ou ferramentas semelhantes

Processamento de Linguagem Natural para AML

  • Mineração de texto na Due Diligência do Cliente (CDD)
  • Verificação em listas restritivas usando reconhecimento de entidades nomeadas (NER)
  • Análise de documentos baseada em prompts e Relatórios de Atividade Suspeita (SARs)

Governança de Modelos e Explicabilidade

  • Construção de modelos explicáveis e auditáveis
  • Detecção e mitigação de viés nos algoritmos de detecção de fraude
  • Uso de técnicas de IA Explicável (XAI) em ambientes de conformidade

Ética, Regulamentação e Risco do Modelo

  • Conformidade com estruturas de AML e KYC (por exemplo, FATF, FinCEN, EBA)
  • Ética da IA em vigilância e monitoramento de clientes
  • Padrões de relatórios e auditabilidade regulatória

Estratégias de Implantação e Tendências Futuras

  • Integração de modelos de IA em sistemas transacionais existentes
  • Laços de feedback e mecanismos de atualização de modelos
  • O futuro da IA generativa na investigação de fraudes e automação de SARs

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Compreensão dos riscos de fraude e procedimentos de AML
  • Experiência com análise de dados ou relatórios de conformidade
  • Familiaridade básica com Python ou plataformas de análise

Público-alvo

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

Número de participantes


Preço por participante

Testemunhos de Clientes (1)

Próximas Formações Provisórias

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