Obiettivi formativi
Il corso ha l'obiettivo di fornire le conoscenze di applicazione dei modelli di machine learning che consentono di aiutare le banche nel processo di verifica di Antiriciclaggio e prevenzione frodi. In particolare verranno analizzati i principali problemi che in genere si incontrano nella gestione dei processi e come possono essere risolti attraverso delle applicazioni più innovative offerte dalla tecnologia Data Science e il Machine Learning.
Destinatari
Potenzialmente tutta la popolazione aziendale, in particolare le figure che si occupano Antiriciclaggio, Auditing, Legale, Organizzazione e chiunque all'interno del proprio istituto si occupi, direttamente e non, di antiriciclaggio
Contenuti del corso
Una vista di alto livello sul processo KYC
Ongoing Monitoring
Gestione degli esiti
L’approccio metodologico alla prevenzione del rischio di frode per le imprese
Il percorso progettuale
L’identificazione dell’evento target e la costruzione dei KPI
La distribuzione dell’evento target sul campione a sistema
La network analysis tra cliente e fornitore su due livelli di legame
Gestione e ottimizzazione degli esiti in output al modello
Le skill che maturerai
Categorie
Dettagli sul corso
| Avvio | Sempre disponibile | |
|---|---|---|
| Termine | Sempre disponibile | |
| Prezzo | Contattaci per un pricing riservato! | |
| Modalità | E-learning | |
| Durata | 30 minuti per ogni E-Learning | |
| Lingua | Italiano | |
| Livello | Intermedio | |
Profilo |
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