Operational Management of AI-Based Anti-Fraud Projects

• Znajomość procesów związanych z ryzykiem finansowym i zapobieganiem oszustwom
• Podstawowa wiedza na temat cyfrowej transformacji w bankowości
• Doświadczenie w zarządzaniu inicjatywami napędzanymi technologią

Grupa docelowa

• Dyrektorzy i decydenci w bankowości
• Liderzy ds. ryzyka operacyjnego i zgodności
• Menadżerowie ds. cyfrowej transformacji i innowacji

AI dla inicjatyw antyoszustwych jest strategicznym podejściem do wykorzystania sztucznej inteligencji w celu wzmocnienia wykrywania i zapobiegania oszustwom w instytucjach finansowych.

Ten prowadzony przez instruktora kurs (online lub stacjonarnie) jest skierowany do profesjonalistów na poziomie dyrektorskim, którzy chcą kierować, strukturować i zarządzać projektami AI skoncentrowanymi na zapobieganiu oszustwom w sektorze bankowym.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Określić i ocenić operacyjne możliwości AI w zapobieganiu oszustwom.
• Strukturyzować skuteczne przypadki biznesowe dla wdrażania AI.
• Ustawić skalowalne ramy projektowe i przypisać kluczowe role.
• Monitorować, utrzymywać i optymalizować modele AI dla trwałego wpływu.

Format kursu

• Interaktywne wykłady i dyskusje.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Ręczne wdrażanie w środowisku laboratorium na żywo.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zażądać dostosowanego szkolenia dla tego kursu, prosimy o kontakt z nami w celu uzgodnienia.

Sesja 1: Przygotowanie gruntów dla AI w zakresie ryzyka

1. Strategiczna diagnoza wdrożenia AI

• Identyfikacja luk w wiedzy i zdolnościach w zakresie AI w organizacji.
• Mapowanie bieżących procesów zapobiegania oszustwom: Gdzie AI może optymalizować i transformować.
• Wspólne wyzwania związane z wdrażaniem AI w bankowości i sposoby ich pokonania.
• Wizja wykonawcza AI: Określenie realnych oczekiwań i wskaźników wpływu.

2. Operacyjne fundamenty AI w bankowości

• Typy AI stosowane do wykrywania oszustw: Nadzorowane i nienadzorowane uczenie maszynowe, Natural Language Processing (NLP).
• Znaczenie jakości i objętości danych: Zbieranie, czyszczenie i przygotowywanie danych dla modeli AI.
• Architektury danych dla AI: Infrastruktura wymagana do przetwarzania dużych ilości informacji w czasie rzeczywistym.
• Ryzyko i Mitigacja: Bezpieczeństwo i Prywatność w Erze AI Data Governance

3. Tworzenie operacyjnego przypadku Business

• Definicja kluczowych wskaźników operacyjnych dla AI (np. redukcja fałszywych pozytywnych, czas reakcji).
• Obliczanie operacyjnej i finansowej zwrotu z inwestycji (ROI) AI w zapobieganiu przestępstwom.
• Prezentacja biznesowego przypadku dla kluczowych interesariuszy: Strategie uzyskania wewnętrznego poparcia.
• AI jako wzmocnienie operacyjnej wydajności i odporności.

Sesja 2: Planowanie i Wdrażanie Projektów AI

1. Struktura i Role w Projektach AI

• Identyfikacja kluczowych profili: Naukowcy danych, inżynierowie ML, eksperci biznesowi, specjaliści ds. ryzyka.
• Modele zespołów AI: Zespoły wewnętrzne vs. hybrydowe zespoły z partnerami zewnętrznymi.
• Management oczekiwań i skuteczna komunikacja między zespołami technicznymi i biznesowymi.
• Projektowanie skalowalnego i dostosowywalnego planu wdrożenia.

2. Narzędzia i Metodologie dla Projektów AI

• Platformy AI i ML (MLOps): Kluczowe koncepcje dla menedżerów (automatyzacja, monitorowanie, wdrażanie).
• Użycie narzędzi wizualizacji i analizy do podejmowania decyzji opartych na danych.
• Metodologie Agile (Scrum, Kanban) stosowane do rozwoju i wdrażania modeli AI.
• Rozmowy o integracji AI z istniejącymi systemami dziedzicznymi.

3. Ciągłe Monitorowanie i Dostrajanie Modeli AI

• Cykl życia modelu AI: Od rozwoju do produkcji i utrzymania.
• Automatyczne monitorowanie modelu: Wykrywanie degradacji wydajności i zmiany danych.
• Strategie ponownego szkolenia i ponownego wdrożenia w celu utrzymania skuteczności AI w obliczu nowych zagrożeń.
• Znaczenie mocnego ramy zarządzania AI Go.

Sesja 3: Optymalizacja i Długoterminowa Wizja AI w Bankowości

1. Ocena Wyników i Pomiar Wpływu

• Wskaźniki wydajności AI: Dokładność, odzysk, redukcja strat, stopa fałszywych pozytywnych.
• Wykonawcze Panela Sterowania: Jak interpretować wyniki bez bycia ekspertem technicznym.
• Audyt i Walidacja Modelu: Zapewnienie odporności i niezawodności decyzji AI.
• Raportowanie dla kierownictwa i regulatorów: Przejrzystość i uzasadnienie wydajności AI.

2. Zaawansowane Wyzwania i Przyszłość AI w Zapobieganiu Przestępstwom

• Generative AI i Deepfakes: Nowe zagrożenia i jak AI może z nimi walczyć.
• Współpraca międzybankowa i wymiana informacji o oszustwach.
• AI w kontekście przeciwdziałania praniu pieniędzy (AML) i przestępczości zorganizowanej.
• Budowanie organizacji pro-AI i opierającej się na danych.

3. Strategie Nabywania Możliwości AI: Optymalizacja Ścieżki

• Wewnętrzny Rozvoj vs. Strategiczne Alianse: Kluczowa Decyzja dla Szybkości i Wydajności.
• Wyzwania związane z budowaniem możliwości AI od podstaw: czas, koszty, rzadkie talenty.
• Korzyści wynikające z partnerstwa z dostawcami specjalistycznych platform: Natychmiastowy dostęp do zaawansowanej technologii, przeszkolone modele, szerokie doświadczenie w bankowych oszustwach, niższe ryzyko i czas wdrożenia, a także skupienie się na konkretnych wynikach, które uwalniają zasoby wewnętrzne dla kluczowych inicjatyw.
• Giętkość i Dostosowywalność: Jak platformy zewnętrzne umożliwiają szybką reakcję na nowe zagrożenia i zmiany regulacyjne.
• Długoterminowa Strategia: Maksymalizowanie wartości AI dla kompleksowego i ciągłego ochrony instytucji i jej klientów.