- التحديات التي تواجه أنظمة الامتثال التقليدية.
- لماذا الذكاء الاصطناعي وتحليل البيانات؟
- أنواع البيانات المالية (هيكلية / غير هيكلية).
- مصادر جمع البيانات واستخراجها.
- جودة البيانات وحوكمتها في مكافحة غسل الأموال وتمويل الارهاب.
- معالجة وتنظيف البيانات قبل التحليل.
- أساسيات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة.
- أنواع النماذج المستخدمة في الكشف عن الجرائم المالية.
- التعلم العميق (Neural Networks) والتطبيقات المتقدمة.
- تعريف الأنماط المالية المشبوهة.
- مؤشرات السلوك غير الطبيعي (Red Flags) .
- تحليل الشبكات المالية (Network Analysis).
- تقنيات الذكاء الاصطناعي في الامتثال للمعايير الدولية.
- (FATF) والتوصيات المتعلقة بالبيانات والتكنولوجيا.
- الامتثال الرقابي في بيئات الذكاء الاصطناعي.
- أنظمة المراقبة والتحقيق الذكية.
- أدوات ذكاء اصطناعي مفتوحة المصدر.
- حالات تطبيقية وعملية.