用于欺诈检测和可疑交易监控的人工智能

银行安全中的人工智能——涵盖 10 家银行和 8 种技术人工智能解决方案。

讲师：Edcorner Learning

您将学到什么

• 了解银行业务中交易监控和可疑活动检测的重要性。
• 探索人工智能如何增强金融机构的交易监控系统。
• 风险指标、法规和合规性
• 了解了解你的客户（KYC）和反洗钱（AML）法规在交易监控中的作用。
• 欺诈检测中的人工智能和机器学习
• 获得有关神经网络欺诈检测模型实施的实际见解。
• 交易类型和人工智能解决方案
• 研究汇丰银行、摩根大通、渣打银行、丹麦银行、荷兰国际集团银行、星展银行、印度工业信贷投资银行、中国建设银行等成功的人工智能用例

探索相关主题

• 反洗钱（AML）
• 遵守
• 财务与会计

要求

• 基础金融与银行知识

描述

金融行业在检测和预防欺诈交易和洗钱活动方面面临着日益严峻的挑战。随着人工智能 (AI) 的快速发展，银行和金融机构正在利用 AI 驱动的解决方案来加强交易监控、检测可疑活动并遵守监管​​框架。本课程“银行欺诈检测和可疑交易监控中的 AI”旨在全面理解 AI 在金融欺诈检测中的应用，涵盖关键概念、方法论以及来自全球领先银行的真实案例研究。

本课程以简介开始，概述欺诈检测以及交易监控和可疑活动在银行业务中的重要性。课程探讨了传统可疑活动检测面临的挑战，强调了传统欺诈检测系统的局限性以及对人工智能驱动解决方案的需求。学习者将深入了解人工智能如何增强交易监控系统，提高准确性并减少误报。

本课程重点关注交易中的关键风险指标 (KRI) 和危险信号，帮助金融机构识别潜在的欺诈活动。课程将进一步探讨“了解你的客户”(KYC) 和反洗钱 (AML) 法规的作用，并详细分析金融行动特别工作组(FATF)、金融犯罪执法局 (FinCEN) 和《通用数据保护条例》(GDPR) 等监管框架。学员将探索金融机构中人工智能驱动的 KYC 和 AML 解决方案，并研究行业中的成功案例。

本课程还涵盖金融交易监控中的关键自然语言处理技术、异常检测算法（监督学习与无监督学习）以及用于欺诈检测的神经网络和人工智能模型。课程还通过部署神经网络欺诈检测模型的实施指南以及人工智能模型的数据收集与预处理，强调实际应用。

本专题“银行交易类型及人工智能的作用”阐述了为何贸易交易受到严密监控，以及人工智能如何增强监控。本专题探讨了高交易量与人工智能解决方案、金融工具的复杂性与人工智能解决方案，以及人工智能如何助力侦测新兴金融犯罪。

本课程还探讨了监管复杂性与人工智能解决方案、对现有遗留系统的适应性以及安全与数据隐私问题。随着人工智能技术的快速发展，银行在实施过程中面临挑战，本课程将探讨资源限制与人工智能解决方案，以应对这些问题。

该课程以深入的真实案例研究为特色，展示了全球领先银行的人工智能驱动的欺诈检测解决方案，包括汇丰银行、摩根大通、渣打银行、丹麦银行、荷兰国际集团银行、星展银行、印度工业信贷投资银行、中国建设银行、三菱日联金融集团和恒生银行。这些案例研究重点介绍了这些金融机构如何成功部署人工智能打击金融欺诈、洗钱和贸易洗钱（TBML）。

课程结束后，学员将深入了解人工智能在欺诈检测和交易监控中的作用，并掌握在银行和金融领域实施人工智能驱动解决方案所需的知识。本课程非常适合希望提升人工智能欺诈检测专业知识的银行专业人士、合规官、数据科学家和人工智能爱好者。

本课程适合哪些人：

• 银行和金融专业人士
• 欺诈分析师和风险管理师
• 合规官和反洗钱/了解你的客户 (AML/KYC) 专家
• 银行高管和决策者
• 数据科学家和人工智能从业者
• 机器学习工程师和人工智能开发人员
• 数据分析师和金融数据科学家
• 网络安全分析师
• 金融犯罪调查员
• 金融科技专业人士和人工智能顾问
• IT架构师和系统集成商
• 金融、人工智能和网络安全专业的学生
• 金融人工智能研究人员