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課程簡介
AI在金融犯罪中的簡介
- 數位金融時代的詐騙與AML概覽
- 傳統方法與AI方法的比較
- Mastercard、JPMorgan及全球銀行的案例研究
交易監控的機器學習
- 監督式學習用於風險評分與分類
- 非監督式學習用於異常偵測
- 即時警示產生與串流處理
圖形分析與網路風險偵測
- 建立實體與交易之間的關係模型
- 運用圖形AI偵測複雜詐騙手法
- 使用Neo4j或類似工具進行實作
用於AML的自然語言處理
- 客戶盡職調查（CDD）中的文字探勘
- 使用命名實體辨識（NER）進行觀察名單掃描
- 基於提示的文件審查與可疑活動報告（SARs）
模型治理與可解釋性
- 建立可解釋且可稽核的模型
- 詐騙偵測演算法中的偏差偵測與緩解
- 在合規環境中運用XAI技術
倫理、法規與模型風險
- 符合AML與KYC框架（例如FATF、FinCEN、EBA）
- 監控與客戶監管中的AI倫理
- 報告標準與法規稽核性
部署策略與未來趨勢
- 將AI模型整合至現有交易系統
- 回饋迴圈與模型更新機制
- 生成式AI在詐騙調查與SAR自動化中的未來
總結與後續步驟
最低要求
- 了解詐騙風險與AML程序
- 具備資料分析或合規報告經驗
- 熟悉Python或分析平台的基本操作
目標學員
- 詐騙風險專業人士
- AML合規團隊
- 安全經理
14 小時
客戶評論 (1)
我已有一些了解的报告，我会使用今天看过的一些提示。
Kelly Cotham
課程 - Copilot for Finance and Accounting Professionals
機器翻譯
