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Course Outline
디지털 금융 시대의 사기 및 AML 소개
- 디지털 금융 시대의 사기와 AML 개요
- 전통적인 방법과 AI 기반 접근법
- Mastercard, JPMorgan, 글로벌 은행의 사례 연구
Machine Learning거래 모니터링을 위한
- 위험 점수 및 분류를 위한 지도 학습
- 이상 탐지를 위한 비지도 학습
- 실시간 경고 생성 및 스트림 처리
그래프 분석 및 네트워크 위험 탐지
- 엔터티와 거래 간의 관계 모델링
- 그래프 AI를 사용하여 복잡한 사기 스키마 탐지
- Neo4j 또는 유사한 도구로 실습
AML을 위한 자연어 처리
- 고객 실사(CDD)에서의 텍스트 마이닝
- 이름 인식(NER)을 통한 감시 리스트 검색
- 프롬프트 기반 문서 검토 및 의심스러운 활동 보고서(SARs)
모델 Go정부와 설명 가능성
- 설명 가능한 및 감사 가능한 모델 구축
- 사기 탐지 알고리즘에서 편견 탐지 및 완화
- 준거 설정에 대한 XAI 기술 사용
윤리, 규제 및 모델 리스크
- AML 및 KYC 프레임워크(FATF, FinCEN, EBA 등) 준수
- 감시 및 고객 모니터링에서의 AI 윤리
- 보고 표준 및 규제 감사 가능성
배포 전략 및 미래 동향
- 기존 거래 시스템에 AI 모델 통합
- 피드백 루프 및 모델 업데이트 메커니즘
- 사기 조사 및 SAR 자동화에서 생성형 AI의 미래
요약 및 다음 단계
Requirements
- 사기 위험 및 AML 절차에 대한 이해
- 데이터 분석 또는 준수 보고서 작성 경험
- Python 또는 분석 플랫폼에 대한 기본적인 이해
대상
- 사기 위험 전문가
- AML 준수 팀
- 보안 관리자
14 Hours