Programa del Curso

Introducción a la IA en Financial Crime

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

Machine Learning para el Monitoreo de Transacciones

  • Aprendizaje supervisado para la puntuación de riesgo y clasificación
  • Aprendizaje no supervisado para la detección de anomalías
  • Generación en tiempo real de alertas y procesamiento de flujo

Análisis de Grafos y Detección de Riesgos en Redes

  • Modelado de relaciones entre entidades y transacciones
  • Detección de esquemas complejos de fraude mediante IA de grafos
  • Práctica con Neo4j u otras herramientas similares

Procesamiento del Lenguaje Natural para AML

  • Minería de texto en el debido diligenciamiento del cliente (CDD)
  • Escaneo de listas vigiladas usando reconocimiento de entidades nombradas (NER)
  • Revisión de documentos y reportes de actividades sospechosas mediante plantillas

Model Governance y Explicabilidad

  • Creación de modelos explicables y auditables
  • Detección y mitigación del sesgo en algoritmos de detección de fraude
  • Uso de técnicas XAI en entornos de cumplimiento

Ética, Regulaciones y Riesgos del Modelo

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

Estrategias de Implementación y Tendencias Futuras

  • Integración de modelos de IA en sistemas transaccionales existentes
  • Ciclos de retroalimentación y mecanismos de actualización del modelo
  • Futuro de la IA generativa en investigaciones de fraude y automatización de reportes de actividades sospechosas (SAR)

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Comprensión de los riesgos fraudulentos y los procedimientos AML
  • Experiencia en el análisis de datos o informes de cumplimiento
  • Familiaridad básica con Python u plataformas analíticas

Público Objetivo

  • Profesionales en riesgos fraudulentos
  • Equipos de cumplimiento AML
  • Gerentes de seguridad
 14 Horas

Número de participantes


Precio por Participante​

Testimonios (1)

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