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
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Modelado de relaciones entre entidades y transacciones.
- Identificación de esquemas complejos de fraude mediante herramientas de IA basadas en grafos.
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Práctica directa con Neo4j o herramientas similares.
Procesamiento del lenguaje natural aplicado al cumplimiento normativo contra el lavado de dinero
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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.
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Revisión automática de documentos a partir de instrucciones específicas, así como generación eficiente de informes sobre actividades sospechosas.
Gobernanza y explicabilidad de los modelos
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Elaboración de modelos que sean comprensibles y fáciles de auditar.
- Identificación y reducción de sesgos en algoritmos diseñados para detectar fraudes.
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Incorporación de técnicas de IA explicable (XAI) dentro del entorno regulatorio.
Ética, normativa aplicable y gestión de riesgos asociados a modelos
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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.
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Consideraciones éticas vinculadas al uso de IA en labores de vigilancia y control sobre el comportamiento financiero del cliente.
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Establecimiento de protocolos coherentes para la elaboración e interpretación de informes exigidos por las autoridades reguladoras.
Estrategias de despliegue y tendencias futuras
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Integración adecuada de modelos inteligentes en sistemas transaccionales actualmente operativos.
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Implementación de mecanismos continuos para la recolección de retroalimentación y actualización periódica de los modelos.
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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.
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Reseñas (1)
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