Pelatihan Fraud Detection menggunakan Graph Neural Networks & Model Hybrid Deep Learning ini dirancang untuk memberikan pemahaman mendalam mengenai penerapan kecerdasan buatan (AI) dalam mendeteksi pola kecurangan yang kompleks di sektor keuangan.
Seiring meningkatnya volume dan kompleksitas data transaksi, pendekatan tradisional tidak lagi cukup efektif untuk mengenali pola anomali yang tersembunyi.
Oleh karena itu, pelatihan ini memperkenalkan konsep Graph Neural Networks (GNN) dan model hybrid deep learning sebagai solusi modern dalam membangun sistem deteksi fraud yang adaptif, presisi tinggi, dan scalable.
Peserta akan mempelajari cara memetakan relasi antarentitas (nasabah, rekening, transaksi) dalam bentuk graph, kemudian menggunakan GNN untuk menganalisis hubungan dan pola interaksi yang tidak terlihat dengan pendekatan analitik konvensional.
Selain itu, pelatihan ini juga membahas model hybrid seperti Autoencoders untuk deteksi anomali dan Mixture of Experts (MoE) untuk meningkatkan kinerja klasifikasi fraud pada data besar dan kompleks.
Dengan kombinasi teori, demonstrasi, dan studi kasus nyata, pelatihan ini sangat relevan bagi tim anti-fraud, analis data, dan auditor teknologi yang ingin mengoptimalkan sistem pengawasan digital berbasis AI.
OBJECTIVE
- Memahami konsep dasar Graph Neural Networks (GNN) dan perannya dalam deteksi fraud.
- Mengetahui prinsip kerja model hybrid deep learning seperti Autoencoders dan Mixture of Experts (MoE).
- Mampu membangun sistem deteksi fraud berbasis pemodelan jaringan transaksi.
- Mendeteksi pola anomali dalam data keuangan menggunakan pendekatan AI.
- Meningkatkan akurasi prediksi fraud dengan integrasi model berbasis data real-time.
- Mengoptimalkan penerapan model AI dalam sistem pengawasan dan audit perbankan.
- Mendukung transformasi digital dalam fungsi fraud risk management dan kepatuhan.
COURSE OUTLINE
- Fundamentals of Fraud Analytics
- Pengenalan konsep dasar deteksi fraud berbasis data.
- Jenis dan karakteristik data transaksi keuangan.
- Pola umum dan tantangan dalam deteksi anomali tradisional.
- Graph Theory & Data Representation
- Konsep dasar teori graf: node, edge, dan relasi antarentitas.
- Transformasi data transaksi menjadi struktur graf.
- Pemanfaatan graf untuk representasi hubungan antar rekening dan entitas finansial.
- Graph Neural Networks (GNN)
- Pengenalan arsitektur dan cara kerja GNN.
- Model populer: GCN, GraphSAGE, dan GAT.
- Penerapan GNN dalam deteksi hubungan mencurigakan antar node.
- Implementasi GNN pada data transaksi keuangan.
- Autoencoders dan Deteksi Anomali
- Konsep dan prinsip kerja Autoencoder.
- Rekonstruksi data dan pengukuran error untuk identifikasi anomali.
- Penerapan Autoencoder untuk mendeteksi transaksi tidak wajar.
- Model Hybrid Deep Learning
- Konsep Mixture of Experts (MoE) dan keunggulannya dalam klasifikasi kompleks.
- Integrasi antara GNN, Autoencoder, dan MoE untuk sistem deteksi hybrid.
- Strategi penggabungan model untuk meningkatkan akurasi prediksi fraud.
- Adaptive Fraud Detection System
- Desain arsitektur sistem deteksi fraud berbasis AI.
- Pipeline data untuk pelatihan dan prediksi real-time.
- Integrasi model AI ke dalam sistem perbankan dan audit digital.
- Case Study & Implementation
- Studi kasus penerapan GNN pada transaksi antar rekening.
- Simulasi deteksi fraud berbasis model hybrid.
- Evaluasi performa model dengan metrik presisi, recall, dan ROC-AUC.
- Future Trends & Best Practices
- Perkembangan terkini dalam AI-based fraud detection.
- Etika, privasi, dan keamanan data dalam penerapan AI.
- Strategi pengembangan berkelanjutan untuk sistem antifraud digital.
