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Temario del curso

Introducción a la inteligencia artificial en el ámbito del crimen financiero

  • Panorama general sobre fraudes y normativas anti-lavado de dinero en la era digital.
  • Diferencias entre los métodos tradicionales y las soluciones basadas en inteligencia artificial.
  • Estudios de caso realizados por Mastercard, JPMorgan y distintos bancos internacionales.

Aprendizaje automático para el seguimiento de transacciones

  • Técnicas de aprendizaje supervisado aplicadas a la puntuación del riesgo y su clasificación.
  • Uso del aprendizaje no supervisado para detectar anomalías en las transacciones.
  • Generación de alertas en tiempo real y procesamiento de datos dinámicos.

Análisis gráficos y detección de riesgos en las redes financieras

  • Modelado de relaciones entre entidades y transacciones.
  • Identificación de esquemas complejos de fraude mediante herramientas de IA basadas en grafos.
  • Práctica directa con Neo4j o herramientas similares.

Procesamiento del lenguaje natural aplicado al cumplimiento normativo contra el lavado de dinero

  • Minería textual en procesos de debida diligencia con los clientes.
  • Identificación de entidades relevantes mediante reconocimiento de entidades nombradas (NER) para el seguimiento de listas de control.
  • Revisión automática de documentos a partir de instrucciones específicas, así como generación eficiente de informes sobre actividades sospechosas.

Gobernanza y explicabilidad de los modelos

  • Elaboración de modelos que sean comprensibles y fáciles de auditar.
  • Identificación y reducción de sesgos en algoritmos diseñados para detectar fraudes.
  • Incorporación de técnicas de IA explicable (XAI) dentro del entorno regulatorio.

Ética, normativa aplicable y gestión de riesgos asociados a modelos

  • Cumplimiento estricto con requisitos normativos contra el lavado de dinero y verificación de la identidad de clientes (KYC), como los marcos reguladores impuestos por FATF, FinCEN o EBA.
  • Consideraciones éticas vinculadas al uso de IA en labores de vigilancia y control sobre el comportamiento financiero del cliente.
  • Establecimiento de protocolos coherentes para la elaboración e interpretación de informes exigidos por las autoridades reguladoras.

Estrategias de despliegue y tendencias futuras

  • Integración adecuada de modelos inteligentes en sistemas transaccionales actualmente operativos.
  • Implementación de mecanismos continuos para la recolección de retroalimentación y actualización periódica de los modelos.
  • Perspectivas futuras relacionadas al aprovechamiento de IA generativa en el análisis de posibles fraudes y elaboración automática de informes indicativos del tipo SAR (informes sobre actividades sospechosas).

Resumen final y próximos pasos

Requerimientos

  • Conocimiento básico sobre los riesgos de fraude y procedimientos anti-lavado de dinero.
  • Experiencia previa en análisis de datos o elaboración de informes relacionados con el cumplimiento normativo.
  • Familiaridad básica con Python o plataformas de análisis de datos.

Público objetivo

  • Profesionales especializados en gestión del riesgo de fraude.
  • Equipos encargados del cumplimiento normativo contra el lavado de dinero.
  • Responsables de seguridad informática y operativa.
 14 Horas

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