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Temario del curso

Introducción a la IA en Delitos Financieros

  • Visión general del fraude y el AML en la era de las finanzas digitales
  • Enfoques tradicionales frente a basados en IA
  • Estudios de caso de Mastercard, JPMorgan y bancos globales

Aprendizaje Automático para el Monitoreo Transaccional

  • Aprendizaje supervisado para la puntuación y clasificación de riesgos
  • Aprendizaje no supervisado para la detección de anomalías
  • Generación de alertas en tiempo real y procesamiento de flujos de datos

Análisis de Grafos y Detección de Riesgos de Red

  • Modelado de relaciones entre entidades y transacciones
  • Detección de esquemas complejos de fraude usando IA en grafos
  • Práctica con Neo4j o herramientas similares

Procesamiento del Lenguaje Natural para AML

  • Minería de texto en la diligencia debida del cliente (CDD)
  • Escaneo de listas de vigilancia mediante reconocimiento de entidades nombradas (NER)
  • Revisión de documentos basada en indicaciones y reportes de actividad sospechosa (SARs)

Gobernanza y Explicabilidad de los Modelos

  • Construcción de modelos explicables y auditables
  • Detección y mitigación de sesgos en algoritmos de detección de fraude
  • Uso de técnicas XAI en entornos de cumplimiento

Ética, Regulación y Riesgo del Modelo

  • Cumplimiento con marcos AML y KYC (por ejemplo, FATF, FinCEN, EBA)
  • Ética de la IA en la vigilancia y el monitoreo de clientes
  • Normas de informes y auditabilidad regulatoria

Estrategias de Implementación y Tendencias Futuras

  • Integración de modelos de IA en sistemas transaccionales existentes
  • Bucles de retroalimentación y mecanismos de actualización del modelo
  • El futuro de la IA generativa en la investigación de fraude y la automatización de SARs

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Comprensión de los riesgos de fraude y los procedimientos AML
  • Experiencia en análisis de datos o informes de cumplimiento
  • Conocimientos básicos de Python o plataformas de análisis

Público Objetivo

  • Profesionales de riesgo de fraude
  • Equipos de cumplimiento AML
  • Gerentes de seguridad
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Reseñas (1)

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