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Programa do Curso
Introdução à IA em Financial Crime
- Visão geral de fraudes e AML na era da finança digital
- Aproaches tradicionais vs baseados em IA
- Casos práticos da Mastercard, JPMorgan e bancos globais
Machine Learning para Monitoramento de Transações
- Aprendizado supervisionado para pontuação e classificação de risco
- Aprendizado não supervisionado para detecção de anomalias
- Geração de alertas em tempo real e processamento de fluxo
Análise de Grafos e Detecção de Riscos de Rede
- Modelagem de relações entre entidades e transações
- Deteção de esquemas complexos de fraude usando IA em grafos
- Mão-na-massa com Neo4j ou ferramentas similares
Processamento de Linguagem Natural para AML
- Mineração de texto na diligência de cliente (CDD)
- Escanear listas de vigilância usando reconhecimento de entidades nomeadas (NER)
- Avaliação documental baseada em prompts e relatórios de atividade suspeita (SARs)
Governança e Explicabilidade do Modelo Go
- Criação de modelos explicáveis e auditáveis
- Deteção e mitigação de vieses em algoritmos de detecção de fraudes
- Uso de técnicas XAI em cenários de conformidade
Etica, Regulação e Risco do Modelo
- Cumprimento com os quadros AML e KYC (por exemplo, FATF, FinCEN, EBA)
- Etica da IA em vigilância e monitoramento de clientes
- Padrões de relatório e auditoria regulatória
Estratégias de Implantação e Tendências Futuras
- Integração de modelos de IA nos sistemas de transações existentes
- Ciclos de feedback e mecanismos para atualização do modelo
- Futuro da IA gerativa na investigação de fraudes e automação de SARs
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Compreensão dos riscos de fraude e procedimentos AML
- Experiência com análise de dados ou relatórios de conformidade
- Familiaridade básica com Python ou plataformas de analytics
Público-alvo
- Profissionais de risco de fraude
- EQUIPES DE COMPLIANCE AML
- Gestores de segurança
14 Horas
