Vielen Dank für die Zusendung Ihrer Anfrage! Eines unserer Teammitglieder wird Sie in Kürze kontaktieren.
Vielen Dank, dass Sie Ihre Buchung abgeschickt haben! Eines unserer Teammitglieder wird Sie in Kürze kontaktieren.
Schulungsübersicht
Einführung in die KI in der Finanzkriminalität
- Überblick über Betrug und AML im Zeitalter des digitalen Finanzwesens
- Traditionelle Ansätze vs. KI-basierte Ansätze
- Fallstudien von Mastercard, JPMorgan und globalen Banken
Machine Learning für das Transaktions-Monitoring
- Überwachtes Lernen für Risikobewertung und Klassifizierung
- Unüberwachtes Lernen für die Anomalieerkennung
- Echtzeit-Generierung von Warnungen und Stream-Verarbeitung
Graphenanalytik und Erkennung von Netzwerkrisiken
- Modellierung der Beziehungen zwischen Entitäten und Transaktionen
- Erkennung komplexer Betrugsmaschen mit Graphen-KI
- Praktische Arbeit mit Neo4j oder ähnlichen Tools
Natural Language Processing (NLP) für AML
- Text Mining im Rahmen der Kundendiligence (CDD)
- Screening von Watchlists unter Verwendung der Named Entity Recognition (NER)
- Prompt-basierte Dokumentenprüfung und Berichte über verdächtige Aktivitäten (SARs)
Modellgovernance und Erklärbarkeit
- Entwicklung von erklärbaren und überprüfbaren Modellen
- Erkennung und Minderung von Verzerrungen (Bias) in Betrugserkennungsalgorithmen
- Einsatz von XAI-Techniken im Compliance-Umfeld
Ethik, Regulierung und Modellrisiko
- Einhaltung von AML- und KYC-Rahmenwerken (z. B. FATF, FinCEN, EBA)
- KI-Ethik bei Überwachung und Kundenmonitoring
- Berichtsstandards und regulatorische Überprüfbarkeit
Bereitstellungsstrategien und zukünftige Trends
- Integration von KI-Modellen in bestehende Transaktionssysteme
- Feedbackschleifen und Mechanismen zum Aktualisieren von Modellen
- Zukunft der generativen KI in der Betrugsermittlung und der Automatisierung von SARs
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Verständnis von Betrugsrissen und AML-Verfahren
- Erfahrung in der Datenanalyse oder Compliance-Berichterstattung
- Grundlegende Vertrautheit mit Python oder Analytik-Plattformen
Zielgruppe
- Fachkräfte im Bereich Betrugserkennung und Risiko
- AML-Compliance-Teams
- Sicherheitsmanager
14 Stunden
Erfahrungsberichte (1)
Ich habe bereits einige Berichte, die ich kenne, und werde einige der heute besprochenen Prompts verwenden.
Kelly Cotham
Kurs - Copilot for Finance and Accounting Professionals
Maschinelle Übersetzung