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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
- Casos de estudio desde Mastercard, JPMorgan y bancos globales
Machine Learning para el Monitoreo de Transacciones
- Aprendizaje supervisado para la puntuación de riesgos 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 de Redes
- Modelado de relaciones entre entidades y transacciones
- Detección de esquemas complejos de fraude usando IA de grafos
- Prácticas con Neo4j u otras herramientas similares
Procesamiento del Lenguaje Natural para AML
- Mining de texto en el debido diligenciamiento del cliente (CDD)
- Búsqueda de listas vigiladas usando reconocimiento de entidades nombradas (NER)
- Revisión documental basada en prompts y informes de actividad sospechosa (SARs)
Gobernanza del Modelo Go y Explicabilidad
- Cómo construir modelos explicables y auditable
- Detección y mitigación de sesgos en los algoritmos de detección de fraudes
- Uso de técnicas XAI en entornos de cumplimiento normativo
Eticidad, Regulación y Riesgo del Modelo
- Cumplimiento con los marcos AML y KYC (ej. FATF, FinCEN, EBA)
- Ética de la IA en vigilancia y monitoreo de clientes
- Normas de informe y audibilidad regulatoria
Estrategias de Implementación y Tendencias Futuras
- Integrar modelos de IA en sistemas de transacciones existentes
- Ciclos de retroalimentación y mecanismos para actualizar los modelos
- Futuro de la IA generativa en la investigación de fraudes y 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
- Familiaridad básica con Python u otras plataformas analíticas
Audiencia
- Profesionales de riesgos de fraude
- Equipos de cumplimiento AML
- Gestores de seguridad
14 Horas
