الكشف عن الاحتيال في المصارف بواسطة تقنية الذكاء الاصطناعي

مع تزايد تعقيد المعاملات المصرفية الرقمية والتحول إلى الطرق الإلكترونية، تتطور أيضًا طرق استخدامها من قِبل المحتالين. لم تعد أنظمة الكشف التقليدية عن الاحتيال القائمة على القواعد كافية لمواجهة التهديدات المتطورة والمعقدة. تقدم الذكاء الاصطناعي (AI) نهجًا أكثر ذكاءً وسرعة وقابلية للتوسيع - باستخدام تحليل البيانات في الوقت الحقيقي والاعتراف بالأنماط والكشف عن الشذوذ لتحديد الأنشطة المشبوهة قبل أن تتسبب في الضرر.

يقدم هذا الدورة التدريبية للمشاركين تقنيات حديثة لاكتشاف الاحتيال بدعم من الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك التعلم الرقابي وغير الرقابي، والتعلم العميق، والنهج المعتمد على الرسوم البيانية. من خلال تمارين عملية ودراسات حالات من الحياة الواقعية، ومناقشات أخلاقية، سيتعلم المشاركون كيفية بناء ونشر نماذج لاكتشاف الاحتيال مصممة خصيصًا لبيئات البنوك.

Section 1: Fraud in the Digital Banking Era

• Types of financial fraud: identity theft, transaction fraud, phishing, synthetic accounts
• The evolving nature of fraud in online and mobile banking
• Limitations of traditional fraud detection systems
• How AI enhances fraud detection: speed, adaptability, and automation
• Industry case studies: AI catching fraud before it spreads

Section 2: Data for Fraud Detection

• Key data sources: transactions, login behavior, geolocation, device metadata
• Feature engineering for fraud: velocity, frequency, amount deviation
• Exploratory data analysis (EDA) on fraud patterns
• Data labeling, class imbalance, and synthetic data generation
• Lab: Prepare and explore fraud data using Python and Pandas

Section 3: Machine Learning Models for Fraud Detection

• Supervised learning: decision trees, random forests, gradient boosting
• Unsupervised learning: clustering and isolation forests for unknown fraud
• Deep learning for detecting complex fraud patterns in sequences
• Evaluation metrics: precision, recall, F1, cost of false positives
• Workshop: Train and validate a fraud detection model on transactional data

Section 4: Real-Time Detection, Alerts, and Anomaly Monitoring

• Stream processing for real-time detection: Kafka, Spark, and APIs
• Building real-time alerting systems using AI triggers
• Graph analytics for network-based fraud (e.g., money mule networks)
• Addressing adversarial attacks and evolving fraud behavior
• Integration with banking platforms and automated action systems

Section 5: Governance, Ethics, and Operationalization

• Regulatory considerations (e.g., PSD2, AML laws, GDPR compliance)
• Managing model drift and ensuring explainability in high-stakes contexts
• Balancing detection accuracy with customer experience
• Transparent reporting and audit trails in AI-driven systems
• Final project: Present a fraud detection strategy and model architecture

عند إتمام هذه الدورة التدريبية بنجاح، سيحصل المشاركون على شهادة إتمام التدريب من Holistique Training. وبالنسبة للذين يحضرون ويكملون الدورة التدريبية عبر الإنترنت، سيتم تزويدهم بشهادة إلكترونية (e-Certificate) من Holistique Training.  

شهادات Holistique Training معتمدة من المجلس البريطاني للتقييم (BAC) وخدمة اعتماد التطوير المهني المستمر (CPD)، كما أنها معتمدة وفق معايير ISO 9001 وISO 21001 وISO 29993.  

يتم منح نقاط التطوير المهني المستمر (CPD) لهذه الدورة من خلال شهاداتنا، وستظهر هذه النقاط على شهادة إتمام التدريب من Holistique Training. ووفقًا لمعايير خدمة اعتماد CPD، يتم منح نقطة CPD واحدة عن كل ساعة حضور في الدورة. ويمكن المطالبة بحد أقصى قدره 50 نقطة CPD لأي دورة واحدة نقدمها حاليًا.