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中國企業培訓講師
《反洗錢“第七感”:deepseek賦能銀行反洗錢業務開展》
2025-05-15 11:47:47
 
講師:周思聞 瀏覽次數:155

課程描述INTRODUCTION

· 高層管理者· 中層領導· 一線員工

培訓講師:周思聞(wen)    課程價格:¥元/人    培訓天數:1天   

日程安排(pai)SCHEDULE



課程大綱Syllabus

銀行反洗錢課程

【課程背景】
隨著《中華人民共和國反洗錢法(2024年修訂)》頒布,反洗錢工作開展從監管、要求到管理、實施都有了新的形勢。與此同時,隨著金融科技的快速發展和數字化轉型的深入推進,人工智能(AI)技術正在深刻改變銀行業的風控模式。
本課程(cheng)以(yi)“AI賦(fu)能反(fan)(fan)洗(xi)錢(qian)(qian)”為核心,聚焦(jiao)銀(yin)行(xing)反(fan)(fan)洗(xi)錢(qian)(qian)工作(zuo)(zuo)人(ren)員在實(shi)際工作(zuo)(zuo)中(zhong)面臨的(de)(de)痛點與(yu)需求,結合AI技術(shu)在反(fan)(fan)洗(xi)錢(qian)(qian)建模、流(liu)程(cheng)管理(li)等場景,幫助(zhu)銀(yin)行(xing)反(fan)(fan)洗(xi)錢(qian)(qian)業務人(ren)員借(jie)助(zhu)AI技術(shu)推動模型建立,制度建設(she)和(he)流(liu)程(cheng)設(she)置等工作(zuo)(zuo)開展。通過(guo)理(li)論(lun)與(yu)實(shi)踐相結合的(de)(de)方式(shi),助(zhu)力銀(yin)行(xing)反(fan)(fan)洗(xi)錢(qian)(qian)工作(zuo)(zuo)人(ren)員提升(sheng)反(fan)(fan)洗(xi)錢(qian)(qian)管理(li)的(de)(de)能力和(he)成效(xiao)。

【課程收益】
掌握AI在反洗錢監測中的核心應用場景
了解運用Deepseek協助業務人員建立模型的方法
熟練運用DeepSeek構建特征工程與規則引擎
通過Dify實現智能體快速部署與流程自動化
建立AI賦能的團隊協(xie)作與風險管(guan)理體系

【課程對象】
適合金融機(ji)構(gou)內部員(yuan)(yuan)工,包括(kuo)反洗錢專崗人員(yuan)(yuan)和(he)科技人員(yuan)(yuan)

【課程大綱】
第一講:AI技術的運用對于反洗錢的影響
問題思考:AI太火爆,是否會將人類代替?
一、AI時代的反洗錢變革
1、AI技術概覽:
1)國內主要AI工具:Deepseek、kimi、豆包等
2)國外主要AI工具:ChatGPT、Grox等
2、反洗錢開展面臨的挑戰和機遇:
挑戰:
1)中國即將參與第5輪FATF國際互評
2)《新反洗錢法》出臺,治理力度加強
3)AI在洗錢、上游經濟犯罪領域的超前運用
案例1:
“AI換臉”技術在電信詐騙和洗錢環節的運用。
1)“風險為本”的管理策略
2)保持反洗錢風控與客戶營銷、服務之間的平衡
機遇:
1)《新反洗錢》賦予銀行工作人員的權利以及“盡職盡責”的免責策略
2)“非銀金融機構”反洗錢要求帶來的新的崗位
3)AI、大數據技術為銀行風控體系帶來的賦能
3、反洗錢現有的“AI”技術賦能:
1)銀行內部:AML反洗錢系統、名單管理系統、可疑交易監測模型、客戶洗錢風險評級
2)銀行外部:線上查凍扣平臺、聯網核查、工商企業信息平臺等
4、AI在反洗錢工作開展的業務場景
問題思考:deepseek在每個場景的角色是什么?AI是服務人類的工具,避免成為被AI“統治”的“工具人”!
1)客戶洗錢風險評級模型運用:“定性+定量”智能評級模式
2)大額交易報送
3)可疑交易監測、識別及報送
案例2:
運用ChatGPT幫助建模團隊編輯SQLY代碼,10分鐘完成規則搭建。
4)可疑交易報告撰寫
5)反洗錢資料及交易(yi)記錄保(bao)存

第二講:數字時代轉型下的AI在反洗錢場景中的具體實施(理論開展+沙盤推演)
一、AI反洗錢監測基礎架構(理論鋪墊)
研究方案:為反洗錢的梁山上配置的最強協同衛士——“魯智深”
人工“智”能,“深”度求索,像魯智深一樣、協同銀行反洗錢工作人員開展反洗錢工作,守衛資金安全,保障經濟運行。
1、新一代AML監測體系特征
1)傳統規則引擎的局限性
2)機器學習與規則引擎的融合架構
3)動態風險閾值調整機制
2、AIGC技術賦能路徑
1)自然語言處理在可疑交易報告生成中的應用
2)知識圖譜在資金鏈路分析中的實現
3)動態模式識別技術演進
二、方案1深度實施 - 智能特征工程構建(實戰演練)
1、特征工程開發流程
2、智能體配置
3、工作流設計: 
4、關鍵組件配置:
1)特征計算API接入
2)規則版本控制模塊
3)誤報反饋學習回路
產出物:可即時部署的智能監測規則引擎原型
三、 智能排查體系搭建(沙盤推演)
案例3:
某股份制銀行團隊結構:
 DeepSeek輸出示例:
 Dify實現路徑:
1、搭建智能排班系統:
1)人員技能標簽管理
2)工單智能分配算法
3)響應時效監控看板
2、構建知識沉淀體系:
1)案例處置知識庫
2)*實踐推薦引擎
3)合(he)規更(geng)新自動同步

銀行反洗錢課程


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