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本课程属于：018-AML告警降噪、案件管理与模型验证 智能金融与金融工程 · 共 14 门相关课程，组合学习更完整。
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AML误报降噪与高风险告警保留实战

共计 30 章节
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01
课程导入
目标=学习目标 · 核心概念 · 整体框架
课程导入目标=学习目标
02
AML基础
目标=洗钱定义 · 三阶段 · 常见手法
AML目标=洗钱定义
03
误报与漏报
目标=定义 · 成因 · 业务影响
误报漏报
04
告警生命周期
目标=生成 · 分派 · 调查
告警生命周期目标=生成
05
数据基础
目标=交易数据 · 客户数据 · 外部数据
数据基础目标=交易数据
06
规则引擎
目标=阈值 · 聚合 · 名单
规则引擎目标=阈值
07
模型评分
目标=统计模型 · 机器学习 · 异常检测
模型评分目标=统计模型
08
网络分析
目标=关系图谱 · 社区发现 · 中心度
网络分析目标=关系图谱
09
行为基线
目标=客户画像 · 交易习惯 · 时间序列
行为基线目标=客户画像
10
名单筛查
目标=制裁名单 · PEP · 负面新闻
名单筛查目标=制裁名单
11
误报降噪方法
目标=规则优化 · 模型融合 · 白名单
误报降噪方法目标=规则优化
12
高风险告警保留
目标=风险信号 · 升级标准 · 保留策略
高风险告警保留目标=风险信号
13
案例实战一
目标=零售银行误报降噪项目
案例实战一目标=零售银行误…
14
案例实战二
目标=跨境支付高风险告警保留
案例实战二目标=跨境支付高…
15
案例实战三
目标=加密货币交易所链上分析
案例实战三目标=加密货币交…
16
案例实战四
目标=保险业AML误报治理
案例实战四AML
17
案例实战五
目标=证券业可疑交易报告优化
案例实战五目标=证券业可疑…
18
工具平台
目标=规则引擎 · 机器学习平台 · 图数据库
工具平台目标=规则引擎
19
评估指标
目标=准确率 · 召回率 · 误报率
评估指标目标=准确率
20
A/B测试
目标=实验设计 · 指标对比 · 统计显著性
A/B测试
21
模型可解释性
目标=SHAP · LIME · 规则提取
模型可解释性SHAP
22
合规与伦理
目标=隐私保护 · 公平性 · 可审计性
合规伦理
23
常见问题一
目标=规则太严导致告警泛滥怎么办
常见问题一目标=规则太严导…
24
常见问题二
目标=模型黑箱如何向监管解释
常见问题二目标=模型黑箱如…
25
常见问题三
目标=降噪后漏报风险如何控制
常见问题三目标=降噪后漏报…
26
常见问题四
目标=数据孤岛与标签缺失如何解决
常见问题四目标=数据孤岛
27
综合提升一
目标=构建端到端AML智能监控体系
综合提升一AML
28
综合提升二
目标=从误报降噪到风险洞察的转型
综合提升二目标=从误报降噪…
29
综合提升三
目标=团队协作与调查流程优化
综合提升三目标=团队协作
30
课程总结
目标=关键要点 · 最佳实践 · 持续改进
课程总结目标=关键要点