Descriere

Cursul Unmasking the Hidden: AI Detection in Financial Crime & Compliance este conceput pentru a-ți oferi cele mai noi instrumente și tehnici bazate pe inteligență artificială, esențiale în lupta cu frauda modernă. Vei explora cum AI transformă detectarea, prevenirea și investigarea fraudei, dar și cum reglementările europene modelează viitorul conformității.

Cui se adresează

Cursul este destinat profesioniștilor care lucrează sau interacționează cu date, riscuri și procese de conformitate, printre care:

• specialiști în antifraudă, conformitate, audit și control intern;
• analiști din bănci, asigurări, energie, telecom și sector public;
• investigatori și experți în prevenirea criminalității financiare și a spălării banilor;
• coordonatori de proiecte și manageri care doresc să înțeleagă aplicarea practică a AI în domeniul riscului și conformității;
• persoane interesate de învățarea instrumentelor moderne de analiză a datelor fără investiții software complexe.

Conținutul cursului:

1. Introducere practică

Programul debutează cu o demonstrație interactivă care arată potențialul AI în generarea de conținut vizual și analitic.
Pornind de la această introducere, participanții descoperă cum pot folosi AI-ul pentru a analiza și înțelege tiparele comportamentale care preced fraudele sau abaterile de conformitate.
Accentul este pus pe dezvoltarea abilităților analitice, nu pe utilizarea unor aplicații comerciale.

2. Detectarea anomaliilor și pattern recognition în Python

Această secțiune oferă participanților o privire practică asupra modului în care pot fi identificate comportamentele neobișnuite în datele operaționale sau tranzacționale.

Vor fi utilizate librării Python ușor de înțeles, cu explicații pas cu pas:

• pandas – filtrare, curățare și transformare de date, echivalent cu tabele Excel;
• numpy – calcule și operațiuni numerice simple;
• matplotlib / plotly – graficarea și reprezentarea vizuală a rezultatelor;
• scikit-learn – aplicarea de modele de tip anomaly detection (Isolation Forest, One-Class SVM, LOF);
• regex / fuzzywuzzy – identificarea de potriviri sau similarități între texte, nume, adrese.

Exercițiile practice simulează scenarii reale de fraudă:

• detecția tranzacțiilor suspecte pe baza abaterilor statistice;
• recunoașterea pattern-urilor atipice în serii de plăți sau rapoarte;
• construirea unor funcții simple de calcul al scorului de risc.

Totul este gândit astfel încât participanții să poată repeta ulterior exercițiile fără ajutor IT.

3. De la analiză la decizie: dashboard-uri Power BI

Cursanții vor învăța cum pot transforma rezultatele analizelor într-un dashboard Power BI intuitiv și interactiv.
Vor înțelege cum se structurează indicatorii vizual, cum se urmăresc trendurile și cum se interpretează scorurile de risc în timp real.

Activitățile includ:

• import și modelare de date în Power BI;
• utilizarea Power Query pentru curățare și normalizare;
• calcul de indicatori și scoruri prin DAX;
• realizarea de heatmaps, tabele și grafice dinamice;
• segmentarea entităților în funcție de nivelul de risc (scăzut, mediu, ridicat).

Rezultatul este un tablou de bord antifraudă complet, care poate fi reutilizat sau extins în procesele proprii de analiză.

4. Prevenție, compliance și cadre normative

Ultima parte a cursului leagă analiza tehnică de cadrul reglementărilor europene și bunele practici de conformitate.
Sunt abordate:

• principiile de etică, transparență și responsabilitate în utilizarea AI;
• provocările actuale în aplicarea AI în procese de audit și control;
• standardul ISO/IEC 42001 – structura, cerințele și aplicabilitatea lui în antifraudă;
• cum poate fi aliniată o organizație la principiile de guvernanță AI și compliance prin metodologii și documentație.

Invitatul special va oferi o perspectivă practică asupra integrării standardului în activitatea curentă a departamentelor de risc și conformitate.

Competențe dobândite

• Înțelegerea metodelor moderne de detectare a fraudei bazate pe AI.
• Capacitatea de a utiliza Python pentru curățarea și analiza datelor.
• Crearea de dashboard-uri Power BI pentru raportare și monitorizare.
• Interpretarea vizuală a scorurilor de risc și a pattern-urilor comportamentale.
• Cunoașterea cadrului legal și a cerințelor ISO/IEC 42001 privind guvernanța AI.
• Dezvoltarea unei gândiri analitice bazate pe dovezi și interpretări de date.