El que trata sobre Señales y Detección

Una señal rara vez cuenta toda la historia. Entonces, ¿cómo puede la IA ayudar a conectar los puntos? Únete a los practicantes mientras comparten cómo se están utilizando la IA y el aprendizaje automático para descubrir patrones en datos complejos y apoyar lo que sucede a continuación. Desde detectar actividades de mula de dinero a través del comportamiento del cliente y explorar señales entre múltiples bancos hasta investigaciones de crimen financiero basadas en evidencia, escucha sobre los modelos, enfoques y desafíos del mundo real detrás de la construcción de estos sistemas en la práctica. Más sobre las presentaciones Yuge Zhang (Constructora de Productos de IA, OCBC AI Lab) compartirá sobre “Detección, Atribución, Narración: Un Pipeline de Extremo a Extremo para la Identificación Explicable de Mulas de Dinero”. La Dra. Renuga Kanagavelu (Científica Senior, ASTAR) compartirá sobre “Detección de Crímenes Financieros Multi-Banco”. Ivan Poon (Director de Investigación y Asociaciones de IA, Standard Chartered Bank) compartirá sobre “IA Basada en Evidencia para Investigaciones de Crímenes Financieros”. Más sobre los oradores Yuge Zhang es Constructora de Productos de IA en el AI Lab del Banco OCBC, donde convierte casos de uso de IA en productos funcionales para los equipos de negocio del banco. Pasó los últimos años como Científica de Datos y Científica de Datos Líder en el banco, construyendo sistemas de IA en producción en cumplimiento, detección de fraude y pagos, junto con flujos de trabajo operativos más amplios, aprovechando 8 años de experiencia abarcando banca, consultoría y analítica de manufactura. Yuge tiene un M.Sc. en Estadística de NUS, es una FRM certificada y presentó su trabajo sobre detección explicativa de mulas de dinero en el Taller KDD 2026 sobre Aprendizaje Automático en Finanzas. La Dra. Renuga Kanagavelu es una científica de IA que preserva la privacidad, especializada en aprendizaje federado de confianza cero para entornos FinTech de alto riesgo. Su trabajo permite la colaboración segura de datos entre instituciones para la prevención del lavado de dinero (AML), la detección de fraude y la evaluación de crédito sin exponer registros confidenciales de clientes. Al utilizar Privacidad Diferencial, desarrolla soluciones de IA compatibles con la normativa diseñadas específicamente para ecosistemas bancarios y financieros globales. Ivan Poon es Director de Investigación y Asociaciones de IA en Standard Chartered Bank, donde lidera la investigación aplicada en la intersección de IA, sistemas de conocimiento y flujos de trabajo financieros complejos. Su investigación explora cómo se pueden combinar sistemas aumentados de recuperación, razonamiento basado en ontologías, tecnologías de grafos, arquitecturas de IA especializadas y evaluación con humanos en el bucle para crear capacidades de IA confiables para industrias reguladas. Su trabajo ha cubierto investigaciones de crímenes financieros, evaluación de riesgos cibernéticos, revisión legal, análisis de clientes conectados y examen de documentos de financiamiento comercial. Ivan está particularmente interesado en sistemas adaptativos, tecnologías semánticas y en vincular la investigación de IA de frontera con el despliegue empresarial del mundo real. Más sobre la serie AI Wednesdays es el encuentro semanal de Lorong AI, que reúne a practicantes, investigadores e innovadores para discusiones técnicas sobre ideas de investigación, desarrollo de productos y prácticas de ingeniería. Involúcrate: Aprende más sobre Lorong AI | Inscripción para Oradores | Comunidad de WhatsApp | LinkedIn | X