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Course Outline
AI 금융사기 탐지와 AML에 대한 소개 Financial Crime
- 디지털 금융 시대의 사기 및 AML 개요
- 전통적인 방법 vs AI 기반 접근법
- 마스터카드, JP모건 및 글로벌 은행의 사례 연구
거래 모니터링을 위한 Machine Learning
- 위험 점수 및 분류를 위한 지도 학습
- 이상 탐지를 위한 비지도 학습
- 실시간 알림 생성 및 스트림 처리
그래프 분석 및 네트워크 위험 탐지
- 엔티티 및 거래 간의 관계 모델링
- 그래프 AI를 사용하여 복잡한 사기 스키마 탐지
- Neo4j 또는 유사한 도구와 함께 실습
AML을 위한 자연어 처리
- 고객 심사(CDD)에서의 텍스트 마이닝
- 명명 엔티티 인식(NER)을 사용한 감시 목록 스캔
- 프롬프트 기반 문서 검토 및 의심스러운 활동 보고서(SARs)
모델 Go 관리 및 설명 가능성
- 설명 가능한 및 감사 가능한 모델 구축
- 금융사기 탐지 알고리즘에서의 편향 탐지 및 완화
- 준수 설정에서의 XAI 기술 사용
윤리, 규제 및 모델 위험
- AML 및 KYC 프레임워크 준수 (예: FATF, FinCEN, EBA)
- 감시 및 고객 모니터링에서의 AI 윤리
- 보고 기준 및 규제 감사 가능성
배포 전략 및 미래 트렌드
- AI 모델을 기존 거래 시스템에 통합
- 피드백 루프 및 모델 업데이트 메커니즘
- 사기 조사 및 SAR 자동화에서의 생성형 AI 미래
요약 및 다음 단계
Requirements
- 금융 범죄 리스크 및 AML 절차에 대한 이해
- 데이터 분석 또는 준수 보고서 경험
- Python 또는 분석 플랫폼에 대한 기본적인 이해
대상
- 금융 범죄 리스크 전문가
- AML 준수 팀
- 보안 관리자
14 Hours
회원 평가 (1)
제가 매우 감사한 점은 강사가 모든 내용을 얼마나 잘 설명했는지입니다. Finance이 제 전공 분야는 아니지만, 모든 참가자가 동일한 페이지에 있도록 했으며, 남은 시간을 유지했습니다. 연습은 적절한 간격에 배치되었습니다. Communication는 참가자들과의 소통은 항상 있었습니다. 자료는 너무 많지도, 적지도 않았습니다. 그는 복잡한 주제를 더 잘 설명하여 모든 사람이 이해할 수 있도록 했습니다.
Diana
Course - ChatGPT for Finance
기계 번역됨