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Conceitos básicos de LAFT / AML / Segmentação de LAFT

Prevenção de Lavagem de Dinheiro e Financiamento ao Terrorismo, LAFT, AML, Fatores de Risco, Clientes

Neste curso, você terá a oportunidade de aprender os conceitos básicos de big data, ciência de dados, inteligência artificial, aprendizado de máquina, aprendizado profundo e algumas de suas principais aplicações. Além disso, você descobrirá como essas disciplinas podem ser aplicadas na segmentação e como são usadas em diversos setores, incluindo a gestão de riscos de lavagem de dinheiro e financiamento ao terrorismo (LAFT). A segmentação permite agrupar diferentes fatores de risco (clientes, produtos, canais e jurisdições) com base em características semelhantes para obter uma melhor compreensão deles. Você também obterá conhecimento sobre mineração de dados, qualidade de dados para o processo de segmentação e as diferentes medidas usadas em estatísticas descritivas (medidas de tendência central, dispersão, posição e frequência) e como elas são úteis para a segmentação de fatores de risco de LAFT. Por fim, no módulo final do curso, você aprenderá sobre validação de resultados em processos de segmentação, incluindo diferentes testes como testes de cotovelo e testes de silhueta, bem como os aspectos a serem considerados ao validar resultados na gestão de riscos de LAFT, como perfis de risco, comportamentos e padrões de cada grupo, entre outros.

O que você aprenderá

• Entender o que é segmentação, seus diferentes modelos e como aplicá-la no sistema de gestão de riscos de lavagem de dinheiro e financiamento ao terrorismo.
• Obter conhecimento sobre gestão de riscos LAFT.