Описание
Аудитория бизнес-тренинга
Владельцы бизнеса
Совет директоров
Руководители высшего звена
Руководитель Службы безопасности
Руководитель департамента ИТ
Руководители службы внутреннего контроля
Руководитель службы внутреннего аудита
Руководитель службы управления рисками
Директор по HR
Специалисты подразделений
Бизнес-тренинг по применению искусственного интеллекта (AI) при построении комплексной системы противодействия мошенничеству в компании поможет решить практические задачи:
Изучить технологии искусственного интеллекта (AI) и машинного обучения (ML) и их влияние на корпоративные системы противодействия мошенничеству, проактивное выявление рисков
Научиться использовать AI для формирования риск-ориентированной Anti-Fraud системы, интегрированной в процессы внутреннего контроля, комплаенса и аудита
Понять, как AI усиливает систему противодействия мошенничеству
Освоить принципы построения AI-моделей выявления фрода
Научиться применять AI для анализа транзакций, контрагентов и поведения сотрудников
Изучить стратегию внедрения AI в Anti-Fraud систему компании
Получить практические инструменты и кейсы ведущих компаний
Основные темы бизнес-тренинга:
Цифровая трансформация и эволюция корпоративных систем Anti-Fraud
Цель: понять, как AI меняет подход к противодействию корпоративному мошенничеству.
Темы:
- Типология корпоративного мошенничества и современные тенденции
- Ограничения традиционных систем внутреннего контроля
- Роль данных и цифровых технологий в противодействии фроду
- Основные AI-технологии: машинное обучение, NLP, anomaly detection
- Стратегия перехода к интеллектуальной Anti-Fraud системе
Практикум: самооценка зрелости Anti-Fraud системы компании
Искусственный интеллект в выявлении и анализе мошенничества
Цель: освоить применение AI-моделей для выявления аномалий и подозрительных действий.
Темы:
- Построение AI-моделей для обнаружения аномалий
- Supervised и unsupervised learning в анализе фрода
- Использование кластеризации и паттерн-анализа в транзакциях
- AI-алгоритмы для оценки вероятности мошенничества
- Работа с большими данными и потоковой аналитикой (streaming data)
Практикум: разработка простой AI-модели для выявления аномалий в транзакциях
AI в управлении рисками и мониторинге операций
Цель: использовать предиктивную аналитику для оценки и предотвращения рисков.
Темы:
- Предиктивная аналитика и оценка вероятности фрода
- Мониторинг отклонений и поведенческих паттернов сотрудников
- Построение “карты рисков” на основе данных
- AI для непрерывного мониторинга операций (continuous controls monitoring)
- Обнаружение сложных мошеннических схем (collusion detection)
Практикум: разработка AI-дэшборда риск-индикаторов и поведенческих сигналов
Проверка контрагентов и транзакций с помощью AI
Цель: повысить качество комплаенс-проверок и due diligence процессов.
Темы:
- Использование AI для автоматизации проверки контрагентов
- Анализ цифрового следа, СМИ и открытых источников (OSINT)
- Обнаружение аффилированности и скрытых связей
- NLP для анализа документов и договоров
- Применение AI при санкционном и репутационном скрининге
Практикум: анализ базы контрагентов с помощью AI-инструментов
AI и внутренняя аналитика поведения сотрудников
Цель: научиться выявлять риски внутреннего мошенничества и нарушений.
Темы:
- Анализ поведения сотрудников (Behavioral Analytics)
- Использование AI для анализа коммуникаций и действий
- Построение профилей риска по подразделениям и ролям
- Сегрегация обязанностей (SoD) и контроль доступа с AI
- Мониторинг цифровых следов и выявление конфликтов интересов
Практикум: построение модели поведенческих рисков сотрудников
Внедрение AI в комплексную систему Anti-Fraud
Цель: выстроить стратегию интеграции AI в существующую систему внутреннего контроля.
Темы:
- Архитектура AI-ориентированной Anti-Fraud системы
- Интеграция с ERP, BI и системами мониторинга
- Этапы внедрения и управление изменениями
- Метрики эффективности и ROI от AI-инициатив
- Совместная работа AI и человека (“Human + AI” в противодействии фроду)
Практикум: разработка дорожной карты внедрения AI Anti-Fraud Framework
Этические и правовые аспекты использования AI в Anti-Fraud системах
Цель: сформировать безопасный и устойчивый подход к применению AI.
Темы:
- Этические риски и защита персональных данных
- Применение AI в соответствии с GDPR и локальными законами
- Прозрачность и интерпретируемость AI-моделей
- Управление предвзятостью (bias) и ошибками алгоритмов
- Best Practices: Compliance by Design в AI-системах
Практикум: анализ кейсов ошибок и этических рисков применения AI
Продолжительность тренинга: 2 дня
