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El cumplimiento y la prevención de los delitos financieros están sufriendo una nueva transformación tecnológica gracias al rápido desarrollo de la Inteligencia Artificial (IA). Los sujetos obligados de todos los sectores deben comprender qué son y cómo funcionan estos nuevos recursos, para aprovechar sus ventajas y, al mismo tiempo, mitigar los riesgos asociados. En este curso se revisa cómo la IA puede fortalecer las labores de las áreas de cumplimiento y gestión de riesgos, destacando los procesos de control que pueden verse fortalecidos y puntualizando los retos que se deben superar para hacer una implementación exitosa de la IA.

En este curso se abordan los siguientes temas:

Fundamentos de Inteligencia Artificial en el mundo empresarial.

  • Tendencia del combate al crimen financiero.
  • Conceptualización.
    • ¿Qué es Inteligencia?
    • ¿Qué es Inteligencia Artificial?
  • Tipos de Inteligencia Artificial:
    • Aprendizaje Automático (Machine Learning).
    • Aprendizaje Profundo (Deep Learning).
    • Procesamiento de Lenguaje Natural (Natural Language Processing).
    • Visión por Computadora (Computer Vision).
  • Ventajas de la inteligencia artificial.
  • Temores asociados a la Inteligencia Artificial en el mundo empresarial.
  • La importancia de los datos.

Inteligencia Artificial en la detección y prevención del lavado de activos

  • Aplicación de la Inteligencia Artificial.
  • Auditoría Forense Como Herramienta ALD/CFT a Través de la IA.
  • Principales Usos de la Inteligencia Artificial en la gestión de riesgos:
    • Análisis de Datos Masivos y Formación de Vínculos.
    • Detección de Patrones y Modelos Predictivos.
    • Clusterización / Segmentación de Contrapartes.
    • Automatización de Procesos de Debida Diligencia.
    • Análisis de Datos o Información no Estructurada.
    • Evaluación de Riesgos.
  • Ventajas de la IA en la Prevención del Lavado de Activos.

Futuro y Retos de la IA en la Prevención del Lavado de Activos:

  • Futuro y Retos de la IA en la Prevención del Lavado de Activos.
  • Aplicaciones Reales y el Futuro de la Inteligencia Artificial.
  • Riesgos Asociados a la Inteligencia Artificial.