Dieser Kurs, GenAI for Fraud Analysts: Improving Detection Efficiency" versetzt Betrugsanalysten und Compliance-Experten in die Lage, mit modernsten Techniken der Generativen KI (GenAI) raffinierten Betrugsversuchen einen Schritt voraus zu sein. Durch praktisches Lernen und reale Anwendungen beherrschen Sie die KI-gestützte Anomalie-Erkennung, die Generierung synthetischer Daten und automatisierte Compliance-Checks. Mithilfe von Tools wie Python, Scikit-learn, ChatGPT und Faker entwickeln Sie Pipelines zur Betrugserkennung, visualisieren verwertbare Erkenntnisse und verbessern Strategien für das Risikomanagement. Dieser Kurs richtet sich an Anfänger in der Betrugsanalyse, an Compliance-Beauftragte, Finanzfachleute, IT-Sicherheitsspezialisten und Datenanalysten, die ihre Strategien zur Betrugserkennung und Compliance mithilfe von Generative KI (GenAI) verbessern möchten. Es ist auch ideal für aufstrebende Fachleute, die sich mit KI-gesteuerter Anomalie-Erkennung, Risikomanagement und Betrugsprävention beschäftigen möchten. Ganz gleich, ob Sie die Erkennungsgenauigkeit verbessern oder Compliance-Workflows automatisieren möchten, dieser Kurs wird Sie mit den Fähigkeiten ausstatten, die Sie benötigen, um den sich entwickelnden Betrugstaktiken immer einen Schritt voraus zu sein. Um den größten Nutzen aus diesem Kurs zu ziehen, sollten die Teilnehmer über ein grundlegendes Verständnis von Betrugserkennungskonzepten verfügen, wie z. B. Transaktionsüberwachung, Anomalie-Erkennung, KYC (Know Your Customer) und AML (Anti-Money Laundering). Vertrautheit mit Datenanalyse-Tools wie Excel und Visualisierungssoftware ist empfehlenswert, ebenso wie ein Grundwissen über Generative KI-Tools wie ChatGPT und Python. Es sind keine fortgeschrittenen Programmiererfahrungen erforderlich, aber die Bereitschaft, KI-Anwendungen in der Betrugsbekämpfung zu erforschen, ist von Vorteil. Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein, die Rolle der Generativen KI in der Betrugserkennung und Compliance zu analysieren und sie effektiv in bestehende Workflows zu integrieren. Sie werden praktische Erfahrungen in der Anwendung von KI-gestützten Tools wie ChatGPT und Python sammeln, um Anomalien zu identifizieren, synthetische Daten zu erzeugen und die Genauigkeit der Betrugserkennung zu verbessern. Darüber hinaus lernen die Teilnehmer, KI-gesteuerte Workflows zu entwerfen, um Compliance-Aufgaben zu automatisieren, die betriebliche Effizienz zu verbessern und Betrugserkennungsmuster auszuwerten, um fundiertere, proaktive Entscheidungen bei der Betrugsbekämpfung zu treffen.