آموزش هوش مصنوعی برای تشخیص کلاهبرداری و پایش تراکنش‌های مشکوک - آخرین آپدیت

دانلود AI for Fraud Detection and Suspicious Transaction Monitoring

نکته: ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره:

هوش مصنوعی در امنیت بانکداری: راهکارهای نوین کشف تقلب و مبارزه با پولشویی

این دوره جامع، ۱۰ بانک مطرح و ۸ راهکار فناوری هوش مصنوعی را در زمینه امنیت بانکداری پوشش می‌دهد.

موضوعات کلیدی دوره:

  • درک اهمیت پایش تراکنش‌ها و شناسایی فعالیت‌های مشکوک در بانکداری.
  • بررسی چگونگی بهبود سیستم‌های نظارت بر تراکنش‌ها توسط هوش مصنوعی در مؤسسات مالی.
  • شاخص‌های ریسک، مقررات و انطباق.
  • آشنایی با نقش مقررات شناخت مشتری (KYC) و مبارزه با پولشویی (AML) در پایش تراکنش‌ها.
  • هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در کشف تقلب (کلاهبرداری).
  • کسب بینش عملی در پیاده‌سازی مدل‌های کشف تقلب مبتنی بر شبکه‌های عصبی.
  • انواع تراکنش‌ها و راهکارهای هوش مصنوعی مرتبط.
  • مطالعه نمونه‌های کاربردی موفق هوش مصنوعی از بانک‌های پیشرو مانند HSBC، JPMorgan Chase، Standard Chartered Bank، Danske Bank، ING Bank، DBS Bank، ICICI Bank، China Construction Bank (CCB) و غیره.

پیش‌نیازها:

  • دانش پایه مالی و بانکداری

مقدمه و اهمیت پایش تراکنش‌ها

صنعت مالی با چالش فزاینده‌ای در شناسایی و پیشگیری از تراکنش‌های تقلبی و فعالیت‌های پولشویی مواجه است. با پیشرفت‌های سریع در هوش مصنوعی (AI)، بانک‌ها و مؤسسات مالی اکنون از راهکارهای مبتنی بر هوش مصنوعی برای افزایش پایش تراکنش‌ها، کشف فعالیت‌های مشکوک و انطباق با چارچوب‌های نظارتی بهره می‌برند. این دوره با عنوان "هوش مصنوعی برای کشف تقلب و پایش تراکنش‌های مشکوک در بانکداری"، با هدف ارائه درکی جامع از کاربردهای هوش مصنوعی در کشف تقلب مالی، شامل مفاهیم کلیدی، متدولوژی‌ها و مطالعات موردی واقعی از بانک‌های برجسته جهانی طراحی شده است.

دوره با یک مقدمه آغاز می‌شود و مروری بر کشف تقلب و اهمیت پایش تراکنش‌ها و فعالیت‌های مشکوک در بانکداری ارائه می‌دهد. این بخش به بررسی چالش‌ها در شناسایی سنتی فعالیت‌های مشکوک می‌پردازد و محدودیت‌های سیستم‌های متعارف کشف تقلب و نیاز به راه‌حل‌های مبتنی بر هوش مصنوعی را برجسته می‌کند. فراگیران بینشی عمیق در مورد اینکه چگونه هوش مصنوعی سیستم‌های پایش تراکنش را بهبود می‌بخشد، دقت را افزایش داده و هشدارهای کاذب را کاهش می‌دهد، کسب خواهند کرد.

شاخص‌های ریسک و مقررات انطباق

تمرکز اصلی این دوره بر شاخص‌های کلیدی ریسک (KRIs) و نشانه‌های هشداردهنده در تراکنش‌ها است که به مؤسسات مالی کمک می‌کند تا فعالیت‌های تقلبی بالقوه را شناسایی کنند. دوره همچنین به بررسی نقش مقررات شناخت مشتری (KYC) و مبارزه با پولشویی (AML)، با نگاهی دقیق به چارچوب‌های نظارتی مانند FATF، FinCEN و GDPR می‌پردازد. فراگیران با راهکارهای KYC و AML مبتنی بر هوش مصنوعی در مؤسسات مالی و نمونه‌های موفق پیاده‌سازی آن‌ها در صنعت آشنا خواهند شد.

تکنیک‌های پیشرفته هوش مصنوعی در کشف تقلب

این دوره همچنین تکنیک‌های کلیدی NLP (پردازش زبان طبیعی) در پایش تراکنش‌های مالی، الگوریتم‌های تشخیص ناهنجاری (یادگیری نظارت شده در مقابل یادگیری نظارت نشده) و شبکه‌های عصبی و مدل‌های هوش مصنوعی برای کشف تقلب را پوشش می‌دهد. پیاده‌سازی عملی از طریق یک راهنمای پیاده‌سازی برای استقرار مدل کشف تقلب مبتنی بر شبکه عصبی و جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده برای مدل‌های هوش مصنوعی تأکید شده است.

انواع تراکنش‌ها و نقش هوش مصنوعی

بخشی تخصصی در مورد انواع تراکنش‌ها در بانک‌ها و نقش هوش مصنوعی توضیح می‌دهد که چرا تراکنش‌های تجاری به دقت پایش می‌شوند و چگونه هوش مصنوعی نظارت را افزایش می‌دهد. این بخش به بررسی حجم بالای تراکنش‌ها و راهکارهای هوش مصنوعی، پیچیدگی ابزارهای مالی و راهکارهای هوش مصنوعی، و چگونگی کمک AI در کشف جرایم مالی نوظهور می‌پردازد.

چالش‌های پیاده‌سازی هوش مصنوعی در بانکداری

این دوره همچنین به پیچیدگی‌های نظارتی و راهکارهای هوش مصنوعی، سازگاری با سیستم‌های قدیمی (Legacy) موجود، و مسائل امنیتی و حریم خصوصی داده‌ها می‌پردازد. با توجه به توسعه سریع فناوری‌های هوش مصنوعی، بانک‌ها با چالش‌هایی در پیاده‌سازی روبرو هستند و این دوره به محدودیت‌های منابع و راهکارهای هوش مصنوعی برای غلبه بر این مسائل می‌پردازد.

مطالعات موردی واقعی از بانک‌های جهانی

این دوره شامل مطالعات موردی واقعی و عمیق است که راهکارهای کشف تقلب مبتنی بر هوش مصنوعی را در بانک‌های پیشرو جهانی، از جمله HSBC، JPMorgan Chase، Standard Chartered Bank، Danske Bank، ING Bank، DBS Bank، ICICI Bank، China Construction Bank (CCB)، Mitsubishi UFJ Financial Group (MUFG) و Hang Seng Bank به نمایش می‌گذارد. این مطالعات موردی نشان می‌دهند که چگونه این مؤسسات مالی با موفقیت هوش مصنوعی را در مبارزه با تقلب مالی، پولشویی و پولشویی مبتنی بر تجارت (TBML) به کار می‌گیرند.

نتیجه‌گیری و مخاطبان دوره

در پایان این دوره، فراگیران درک عمیقی از نقش هوش مصنوعی در کشف تقلب و پایش تراکنش‌ها کسب کرده و با دانش لازم برای پیاده‌سازی راهکارهای مبتنی بر هوش مصنوعی در بانکداری و مالی تجهیز خواهند شد. این دوره برای متخصصان بانکداری، افسران انطباق، دانشمندان داده و علاقه‌مندان به هوش مصنوعی که به دنبال ارتقاء تخصص خود در کشف تقلب با استفاده از هوش مصنوعی هستند، ایده‌آل است.


سرفصل ها و درس ها

مقدمه بر هوش مصنوعی در بانکداری و امور مالی Introduction to AI in Banking & Finance

  • مقدمه Introduction

  • اهمیت نظارت بر تراکنش‌ها و فعالیت‌های مشکوک Importance of transaction monitoring & suspicious activity

  • چالش‌ها در تشخیص سنتی فعالیت‌های مشکوک Challenges in traditional suspicious activity detection

  • چگونه هوش مصنوعی سیستم‌های نظارت بر تراکنش را در بانکداری و امور مالی بهبود می‌بخشد How Al Enhances Transaction Monitoring Systems in Banking & Finance

مبانی نظارت بر تراکنش‌های مشکوک Fundamentals of Suspicious Transaction Monitoring

  • شاخص‌های کلیدی ریسک (KRIs) و نشانه‌های هشداردهنده در تراکنش‌ها Key risk indicators (KRIs) and red flags in transactions

  • نقش احراز هویت مشتری (KYC) و مقررات مبارزه با پولشویی (AML) Role of Know Your Customer (KYC) and Anti-Money Laundering (AML) Regulations

  • مطالعات موردی: راهکارهای KYC و AML مبتنی بر هوش مصنوعی در موسسات مالی Case Studies: AI-Driven KYC and AML Solutions in Financial Institutions

  • چارچوب‌های نظارتی (FATF، FinCEN، GDPR و غیره) Regulatory frameworks (FATF, FinCEN, GDPR, etc.)

فناوری‌های هوش مصنوعی برای نظارت بر فعالیت‌های مشکوک AI Technologies for Suspicious Activity Monitoring

  • تکنیک‌های کلیدی NLP در نظارت بر تراکنش‌های مالی Key NLP Techniques in Financial Transaction Monitoring

  • مدل‌های NLP مورد استفاده در تشخیص کلاهبرداری بانکی NLP Models Used in Banking Fraud Detection

  • الگوریتم‌های تشخیص ناهنجاری (یادگیری نظارت‌شده در برابر یادگیری بدون نظارت) Anomaly detection algorithms (Supervised vs. Unsupervised Learning)

  • شبکه‌های عصبی و مدل‌های هوش مصنوعی برای تشخیص کلاهبرداری Neural networks and Al models for fraud detection

  • راهنمای پیاده‌سازی برای استقرار یک مدل تشخیص کلاهبرداری مبتنی بر شبکه عصبی Implementation Guide for Deploying a Neural Network Fraud Detection Model

  • جمع‌آوری و پیش‌پردازش داده برای مدل‌های هوش مصنوعی در تشخیص کلاهبرداری Data Collection and Preprocessing for AI Models in Fraud Detection

انواع تراکنش‌ها در بانک‌ها و ردیابی آنها Types of Transactions in Banks & tracking

  • انواع تراکنش‌ها در بانک‌ها و نقش هوش مصنوعی Types of Transactions in Banks and the Role of Al

  • چرا تراکنش‌های تجاری ردیابی می‌شوند Why Are Trade Transactions Tracked

نظارت بر تراکنش و راهکارهای مختلف هوش مصنوعی برای بانک‌ها Transaction Monitoring & Different AI Solutions for Banks

  • حجم بالای تراکنش‌ها و راهکار هوش مصنوعی High Volume of Transactions & Al Solution

  • پیچیدگی ابزارهای مالی و راهکار هوش مصنوعی The Complexity of Financial Instruments & Al Solution

  • تاکتیک‌های در حال توسعه کلاهبرداری و چگونه هوش مصنوعی جرایم مالی نوظهور را تشخیص می‌دهد Developing Fraud Tactics and How Al Detects Emerging Financial Crimes

  • پیچیدگی نظارتی، واقعیت‌های حوزه قضایی و راهکار هوش مصنوعی Regulatory Complexity Jurisdiction Realities & Al Solution

  • قابلیت انطباق با سیستم‌های قدیمی موجود و راهکار هوش مصنوعی Adaptability to the existing legacy systems & Al Solution

  • مسائل امنیت و حریم خصوصی داده و راهکار هوش مصنوعی Security and Data Privacy Issues & Al Solution

  • فناوری‌های در حال توسعه سریع و راهکار هوش مصنوعی Rapidly developing technologies & Al Solution

  • محدودیت‌های منابع و راهکار هوش مصنوعی Restrictions on Resources & Al Solution

بانک‌ها و راهکارهای هوش مصنوعی آنها مورد بحث Banks & Their AI solutions Discussed

  • HSBC HSBC

  • JPMorgan Chase JPMorgan Chase

  • Standard Chartered Bank Standard Chartered Bank

  • Danske Bank Danske Bank

  • ING Bank ING Bank

  • DBS Bank DBS Bank

  • ICICI Bank (هند) ICICI Bank (India)

  • China Construction Bank (CCB) China Construction Bank (CCB)

  • Mitsubishi UFJ Financial Group (MUFG) Mitsubishi UFJ Financial Group (MUFG)

  • Hang Seng Bank Hang Seng Bank

نمایش نظرات

آموزش هوش مصنوعی برای تشخیص کلاهبرداری و پایش تراکنش‌های مشکوک
جزییات دوره
4.5 hours
34
Udemy (یودمی) Udemy (یودمی)
(آخرین آپدیت)
149
4.3 از 5
ندارد
ندارد
ندارد
جهت دریافت آخرین اخبار و آپدیت ها در کانال تلگرام عضو شوید.

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

Edcorner Learning Edcorner Learning

دوره های آموزش آنلاین Edcorner گزینه های آموزشی متمرکز بر مشتری را در قالب های مختلف و روش های تحویل ارائه می دهد ، و به افراد و سازمان ها آموزش با کیفیت بالا ارائه می دهد که می تواند متناسب با سبک های یادگیری فردی و نیازهای خاص باشد ، مانند آموزش آنلاین ، آموزش سفارشی ، آموزش خود گام ، محل آموزش. مدرسان ما از سراسر حوزه دارای مهارت و تخصص بالایی هستند. Edcorner آموزش مهارت های زیر را ارائه می دهد: 1. HR و HR Analytics ، روز کاری HCM. 2. برنامه نویسی - C ، C ++ ، C Sharp ، JAVA ، JS ، Angular ، Python ، HTML CSS. PHP ، Flutter ، vb.net ، .net ، Unity و موارد دیگر. 3. امنیت سایبری. 4. بلاکچین. 5. SAP