Це про сигнали та виявлення

Один сигнал рідко розповідає всю історію. Як штучний інтелект може допомогти з'єднати точки? Приєднуйтеся до практиків, які поділяться тим, як штучний інтелект і машинне навчання використовуються для виявлення шаблонів у складних даних та підтримки того, що відбувається далі. Від виявлення діяльності грошей-міул через поведінку клієнтів до вивчення сигналів у кількох банках та обґрунтованих доказах розслідувань фінансових злочинів, дізнайтеся про моделі, підходи та реальні виклики, що стоять за створенням цих систем на практиці. Більше про поділівся інформацію Юге Чжан (Створювач продуктів ШІ, AI Lab OCBC) поділиться темою "Виявлення, атрибуція, опис: повна схема для пояснювального виявлення грошей-міул" Доктор Ренуга Канагавелу (Старший вчений, ASTAR) поділиться темою "Виявлення фінансових злочинів у кількох банках". Іван Пун (Директор досліджень ШІ та партнерств, Standard Chartered Bank) поділиться темою "Обґрунтований доказами ШІ для розслідувань фінансових злочинів". Більше про доповідачів Юге Чжан є Створювачем продуктів ШІ у AI Lab банку OCBC, де вона перетворює випадки використання ШІ на робочі продукти для бізнес-команд банку. Вона витратила кілька років як науковець даних і провідний науковець даних у банку, створюючи виробничі системи ШІ у сферах відповідності, виявлення шахрайства та платежів, поряд з ширшими робочими процесами, спираючись на 8 років досвіду в банківській справі, консультуванні та аналітиці виробництв. Юге має ступінь магістра в галузі статистики від NUS, є сертифікованим FRM і представила свою роботу з пояснювального виявлення грошей-міул на Майстер-класі KDD 2026 з машинного навчання у фінансах. Доктор Ренуга Канагавелу є науковцем з штучного інтелекту, що забезпечує конфіденційність, спеціалізується на навчанні з нульовою довірою для високих ставок у фінансових технологіях. Її робота дозволяє безпечну, міжінституційну співпрацю з даними для боротьби з відмиванням грошей (AML), виявленням шахрайства та кредитного оцінювання без розкриття конфіденційних даних клієнтів. Використовуючи диференціальну конфіденційність, вона розробляє регуляторно відповідні рішення ШІ, створені спеціально для глобальних банківських і фінансових екосистем. Іван Пун є директором досліджень ШІ та партнерства в Standard Chartered Bank, де він керує прикладними дослідженнями на перетині ШІ, знань систем і складних фінансових робочих процесів. Його дослідження вивчають, як системи з доповненням збору даних, обґрунтоване на онтології мислення, технології графів, спеціалізовані архітектури ШІ та оцінка людини в петлі можуть бути поєднані для створення надійних можливостей ШІ для регульованих галузей. Його робота охоплювала розслідування фінансових злочинів, оцінку кіберризику, юридичний огляд, аналіз підключених клієнтів та перевірку документів торгового фінансування. Іван особливо зацікавлений у адаптивних агентних системах, семантичних технологіях і поєднанні передових досліджень ШІ з реальними підприємницькими впровадженнями. Більше про Серію AI Wednesdays - це щотижнева зустріч Lorong AI, що збирає практиків, дослідників та інноваторів для технічних обговорень про дослідницькі інсайти, розвиток продукції та інженерні практики. Приєднуйтеся: дізнайтеся більше про Lorong AI | Реєстрація спікерів | Спільнота WhatsApp | LinkedIn | X