Gracias por enviar su consulta! Uno de los miembros de nuestro equipo se pondrá en contacto con usted en breve.
Gracias por enviar su reserva! Uno de los miembros de nuestro equipo se pondrá en contacto con usted en breve.
Temario del curso
Introducción a la IA en el Crimen Financiero
- Visión general del fraude y el LAV en la era de las finanzas digitales
- Enfoques tradicionales vs. enfoques basados en IA
- Estudios de caso de Mastercard, JPMorgan y bancos globales
Aprendizaje Automático para el Monitoreo de Transacciones
- Aprendizaje supervisado para la puntuación de riesgo y clasificación
- Aprendizaje no supervisado para la detección de anomalías
- Generación de alertas en tiempo real y procesamiento de flujos de datos
Analítica de Grafos y Detección de Riesgo de Red
- Modelado de relaciones entre entidades y transacciones
- Detección de esquemas de fraude complejos usando IA de grafos
- Práctica con Neo4j o herramientas similares
Procesamiento de Lenguaje Natural para LAV
- Minería de textos en la debida diligencia del cliente (CDD)
- Escaneo de listas de vigilancia mediante el reconocimiento de entidades nombradas (NER)
- Revisión de documentos basada en prompts y informes de actividades sospechosas (SARs)
Gobernanza de Modelos y Explicabilidad
- Construcción de modelos explicables y auditables
- Detección y mitigación de sesgos en algoritmos de detección de fraude
- Uso de técnicas de XAI en entornos de cumplimiento
Ética, Regulación y Riesgo de Modelo
- Cumplimiento de marcos de LAV y KYC (p. ej., GAFI, FinCEN, EBA)
- Ética de la IA en la vigilancia y el monitoreo de clientes
- Estándares de informes y auditoría regulatoria
Estrategias de Implementación y Tendencias Futuras
- Integración de modelos de IA en los sistemas transaccionales existentes
- Bucle de retroalimentación y mecanismos de actualización de modelos
- El futuro de la IA generativa en la investigación de fraudes y la automatización de SARs
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Conocimiento sobre el riesgo de fraude y los procedimientos de LAV
- Experiencia en análisis de datos o informes de cumplimiento
- Familiaridad básica con Python o plataformas de analítica
Público Objetivo
- Profesionales de riesgo de fraude
- Equipos de cumplimiento de LAV
- Gerentes de seguridad
14 Horas
Reseñas (1)
Ya cuento con algunos informes que conozco; utilizaré algunas de las indicaciones que revisamos hoy.
Kelly Cotham
Curso - Copilot for Finance and Accounting Professionals
Traducción Automática