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Plan du cours

Introduction à l'IA dans le crime financier

  • Vue d'ensemble de la fraude et du LCB-FT à l'ère de la finance numérique
  • Approches traditionnelles vs approches basées sur l'IA
  • Études de cas de Mastercard, JPMorgan et de banques mondiales

Apprentissage automatique pour le suivi des transactions

  • Apprentissage supervisé pour le scoring de risque et la classification
  • Apprentissage non supervisé pour la détection d'anomalies
  • Génération d'alertes en temps réel et traitement en flux

Analytique de graphes et détection des risques réseau

  • Modélisation des relations entre entités et transactions
  • Détection de schémas de fraude complexes utilisant l'IA de graphes
  • Mise en pratique avec Neo4j ou des outils similaires

Traitement du langage naturel pour le LCB-FT

  • Extraction d'informations textuelles dans la diligence raisonnable client (CDD)
  • Scan de listes de surveillance utilisant la reconnaissance d'entités nommées (NER)
  • Examen de documents basé sur des prompts et rapports d'activités suspectes (SAR)

Gouvernance des modèles et explicabilité

  • Construction de modèles explicables et auditables
  • Détection et atténuation des biais dans les algorithmes de détection de fraude
  • Utilisation des techniques XAI dans les contextes de conformité

Éthique, réglementation et risque des modèles

  • Conformité aux cadres LCB-FT et CDD (p. ex. GAFI, FinCEN, ABE)
  • Éthique de l'IA dans la surveillance et le suivi des clients
  • Normes de reporting et auditabilité réglementaire

Stratégies de déploiement et tendances futures

  • Intégration des modèles d'IA dans les systèmes de transactions existants
  • Boucles de rétroaction et mécanismes de mise à jour des modèles
  • Avenir de l'IA générative dans l'investigation de la fraude et l'automatisation des SAR

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Une compréhension des risques de fraude et des procédures LCB-FT
  • Une expérience en analyse de données ou en rapport de conformité
  • Une connaissance de base de Python ou des plateformes d'analytique

Public cible

  • Professionnels des risques de fraude
  • Équipes de conformité LCB-FT
  • Responsables de la sécurité
 14 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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