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Plan du cours

Introduction à l'IA dans les crimes financiers

  • Vue d'ensemble de la fraude et de la lutte contre le blanchiment d'argent à l'ère de la finance numérique
  • Approches traditionnelles vs approches basées sur l'IA
  • Études de cas de Mastercard, JPMorgan et de banques mondiales

Apprentissage automatique pour le suivi des transactions

  • Apprentissage supervisé pour le scoring des risques et la classification
  • Apprentissage non supervisé pour la détection d'anomalies
  • Génération d'alertes en temps réel et traitement de flux

Analyse de graphes et détection des risques réseau

  • Modélisation des relations entre entités et transactions
  • Détection de schémas de fraude complexes à l'aide de l'IA graphique
  • Manipulation pratique avec Neo4j ou des outils similaires

Traitement du langage naturel pour la LCB/FT

  • Extraction de texte dans la diligence raisonnable des clients (CDD)
  • Balayage de listes de surveillance à l'aide de la reconnaissance d'entités nommées (NER)
  • Examen de documents basé sur des prompts et rapports d'activités suspectes (RAS)

Gouvernance des modèles et explicabilité

  • Construction de modèles explicables et auditables
  • Détection et atténuation des biais dans les algorithmes de détection de la fraude
  • Utilisation des techniques d'IA explicable (XAI) dans le contexte de la conformité

Éthique, réglementation et risque des modèles

  • Conformité aux cadres LCB/FT et KYC (p. ex. GAFI, FinCEN, ABE)
  • Éthique de l'IA dans la surveillance et le suivi des clients
  • Normes de déclaration et auditabilité réglementaire

Stratégies de déploiement et tendances futures

  • Intégration des modèles d'IA dans les systèmes de transactions existants
  • Boucles de rétroaction et mécanismes de mise à jour des modèles
  • Avenir de l'IA générative dans l'enquête sur les fraudes et l'automatisation des RAS

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Compréhension des risques de fraude et des procédures de lutte contre le blanchiment d'argent
  • Expérience en analyse de données ou en reporting de conformité
  • Connaissance de base de Python ou des plateformes analytiques

Public cible

  • Professionnels des risques de fraude
  • Équipes de conformité LCB/FT
  • Responsables de la sécurité
 14 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

Cours à partir de 4 + personnes. Pour un entraînement individuel ou en petit groupe, veuillez demander un devis.

Nos clients témoignent (1)

J'ai déjà quelques rapports dont je me souviens, et j'utiliserai certains des invites examinées aujourd'hui.

Kelly Cotham
Formation - Copilot for Finance and Accounting Professionals

Traduction automatique

Cours à venir

IA pour la détection de la fraude et la lutte contre le blanchiment d'argent

2026-10-16 09:30
14 heures
Saskatoon-HOME INN & SUITES SASKATOON SOUTH
CA$ 6,420 (En ligne)
CA$ 8,420 (Salle de Classe)

IA pour la détection de la fraude et la lutte contre le blanchiment d'argent

2026-10-30 09:30
14 heures
Regina - Édifice de la Banque Royale
CA$ 6,420 (En ligne)
CA$ 8,420 (Salle de Classe)

IA pour la détection de la fraude et la lutte contre le blanchiment d'argent

2026-11-13 09:30
14 heures
Calgary - Macleod Place II
CA$ 6,420 (En ligne)
CA$ 8,420 (Salle de Classe)

IA pour la détection de la fraude et la lutte contre le blanchiment d'argent

2026-11-27 09:30
14 heures
Calgary – Centre Altius
CA$ 6,420 (En ligne)
CA$ 8,420 (Salle de Classe)

IA pour la détection de la fraude et la lutte contre le blanchiment d'argent

2026-12-11 09:30
14 heures
Edmonton-First Edmonton Place
CA$ 6,420 (En ligne)
CA$ 8,420 (Salle de Classe)

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