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Temario del curso

Introducción a la IA en los delitos financieros

  • Visión general del fraude y el lavado de dinero (AML) en la era de las finanzas digitales
  • Enfoques tradicionales frente a los basados en IA
  • Estudios de caso de Mastercard, JPMorgan y bancos globales

Aprendizaje automático para la supervisión transaccional

  • Aprendizaje supervisado para la puntuación y clasificación de riesgos
  • Aprendizaje no supervisado para la detección de anomalías
  • Generación de alertas en tiempo real y procesamiento de flujos de datos

Análisis de grafos y detección de riesgos de red

  • Modelado de relaciones entre entidades y transacciones
  • Detección de esquemas complejos de fraude utilizando IA en grafos
  • Práctica con Neo4j o herramientas similares

Procesamiento del lenguaje natural para AML

  • Minería de texto en la debida diligencia del cliente (CDD)
  • Escaneo de listas de vigilancia utilizando reconocimiento de entidades nombradas (NER)
  • Revisión de documentos mediante prompts e informes de actividades sospechosas (SAR)

Gobernanza y explicabilidad de modelos

  • Construcción de modelos explicables y auditable
  • Detección y mitigación del sesgo en algoritmos de detección de fraude
  • Uso de técnicas XAI en entornos de cumplimiento normativo

Ética, regulación y riesgo del modelo

  • Cumplimiento con los marcos AML y KYC (p. ej., GAFI, FinCEN, EBA)
  • Ética de la IA en la vigilancia y el monitoreo del cliente
  • Estándares de informes y auditoría regulatoria

Estrategias de implementación y tendencias futuras

  • Integración de modelos de IA en sistemas transaccionales existentes
  • Bucles de retroalimentación y mecanismos de actualización de modelos
  • El futuro de la IA generativa en la investigación de fraudes y la automatización de SAR

Resumen y siguientes pasos

Requerimientos

  • Comprensión de los riesgos de fraude y los procedimientos AML
  • Experiencia en análisis de datos o informes de cumplimiento normativo
  • Conocimientos básicos de Python o plataformas analíticas

Audiencia objetivo

  • Profesionales de riesgos de fraude
  • Equipos de cumplimiento AML
  • Gerentes de seguridad
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Reseñas (1)

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