То, о чем говорили сигналы и обнаружение

Один сигнал редко рассказывает всю историю. Как ИИ может помочь соединить точки? Присоединяйтесь к практика, которые поделятся тем, как ИИ и машинное обучение используются для выявления шаблонов в сложных данных и поддержки того, что произойдет дальше. От обнаружения активностей денежных мулов через поведение клиентов до исследования сигналов в нескольких банках и документирования основанных на доказательствах расследований финансовых преступлений, узнайте о моделях, подходах и реальных задачах, связанных с созданием этих систем на практике. Больше о выступлениях Юге Чжан (создатель продуктов ИИ, OCBC AI Lab) расскажет о “Обнаружении, атрибуции, наррации: конвейер end-to-end для объяснимой идентификации денежных мулов” Д-р Ренуга Канагавелу (старший научный сотрудник, ASTAR) поделится темой “Обнаружение финансовых преступлений в многобанковской среде”. Иван Пун (директор по исследованиям и партнерствам в области ИИ, Standard Chartered Bank) расскажет о “Искусственном Интеллекте, основанном на доказательствах, для расследования финансовых преступлений”. Больше о спикерах Юге Чжан является создателем продуктов ИИ в AI Lab банка OCBC, где она превращает примеры использования ИИ в работающие продукты для бизнес-команд банка. В последние несколько лет она работала как Data Scientist и ведущий Data Scientist в банке, создавая производственные системы ИИ в областях комплаенса, обнаружения мошенничества и платежей, наряду с более широкими операционными рабочими процессами, используя 8-летний опыт в банкинге, консалтинге и аналитике производства. Юге имеет степень магистра статистики из NUS, является сертифицированным FRM и представила свою работу по объяснимому обнаружению денежных мулов на семинаре KDD 2026 по машинному обучению в финансах. Д-р Ренуга Канагавелу является специалистом по ИИ с защитой конфиденциальности, специализирующимся на федеративном обучении с нулевым доверием для высокорисковых FinTech-окружений. Ее работа позволяет безопасное межучрежденческое сотрудничество данных для борьбы с отмыванием денег (AML), обнаружения мошенничества и кредитного рейтинга без раскрытия конфиденциальных записей клиентов. Используя дифференциальную конфиденциальность, она разрабатывает соответствующие регламентам ИИ-решения, специально предназначенные для глобальных банковских и финансовых экосистем. Иван Пун является директором по исследованиям и партнерствам в области ИИ в Standard Chartered Bank, где он руководит прикладными исследованиями на стыке ИИ, систем знаний и сложных финансовых рабочих процессов. Его исследования исследуют, как системы, дополненные извлечением, рассуждение на основе онтологии, графовые технологии, специализированные архитектуры ИИ и оценка с участием человека могут быть объединены для создания надежных возможностей ИИ для регулируемых отраслей. Его работа охватывает расследования финансовых преступлений, оценку киберрисков, юридические обзоры, анализ связанных клиентов и проверку документов по торговому финансированию. Иван особенно интересуется адаптивными агентными системами, семантическими технологиями и связью передовых исследований ИИ с развертыванием в реальных компаниях. Больше о серии AI Wednesdays – это еженедельная встреча Lorong AI, собирающая практиков, исследователей и новаторов для технических обсуждений о научных открытиях, разработке продуктов и инженерной практике. Присоединяйтесь: Узнайте больше о Lorong AI | Регистрация спикеров | Сообщество WhatsApp | LinkedIn | X