Formation eCommerce Fraud Strategy for Managers

Public

Tous les cadres supérieurs de Management qui ont besoin d' une bonne connaissance de l' AML / CTF et leur prévention - et une prise de conscience des autres et pertinents actuels de la Financial Crime questions;

Format du cours

Une combinaison de:

• Discussions animées
• Présentations de diapositives
• Études de cas
• Exemples

Objectifs du cours

À la fin de ce cours, les délégués seront en mesure de:

• Expliquez comment on pourrait empêcher la LMA et la FCE
• Comprendre les principales facettes de la LBC et du FTF telles qu'elles s'appliquent à leurs entreprises et des efforts nationaux et internationaux déployés pour les combattre
• Définir les moyens par lesquels une entreprise et son personnel doivent se protéger contre les risques de blanchiment de capitaux et de financement du terrorisme
• Expliquez en détail comment une entreprise pourrait devenir une cible pour le blanchiment d’argent et le financement du terrorisme: et expliquer quels «signaux d’alerte» pourraient les aider à identifier, prévenir et dénoncer toute activité criminelle (suspecte ou réelle)
• Comprendre certains des autres «points chauds» de Financial Crime

The Common Reporting Standard (CRS) is an OECD standard which calls on international jurisdictions to obtain information from their financial institutions and automatically exchange that information with other jurisdictions on an annual basis. The Standard requires all reports to be sent electronically in a format known as CRS XML.

To resolve errors related to file preparation and incomplete or inaccurate record information, the CRS Status Message XML Schema was created to check for file and record errors in the CRS XML Schema file.

In this instructor-led, live training, participants will learn:

• the basic structure of the CRS XML Schema and CRS Status Message XML Schema.
• steps for processing these files.
• steps for converting Excel files to XML schema files.
• steps for filing with their respective jurisdiction.

Format of the course

• Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice

Cette formation en direct avec instructeur en France (en ligne ou sur place) s'adresse aux professionnels de la finance et du droit qui souhaitent apprendre les principes et les pratiques du recouvrement extrajudiciaire et judiciaire, leur permettant de gérer et de résoudre efficacement les problèmes de recouvrement.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les avantages et les inconvénients du recouvrement extrajudiciaire et judiciaire.
• Appliquer les principales méthodes et techniques de recouvrement extrajudiciaire et judiciaire.
• Évaluer l'efficacité et l'efficience du recouvrement extrajudiciaire et judiciaire.
• Traiter les questions juridiques et éthiques liées au recouvrement extrajudiciaire et judiciaire.
• Intégrer le recouvrement extrajudiciaire et judiciaire de manière globale et cohérente.

Le programme de mise à jour de conformité et MLRO examine les principaux problèmes et sujets de gestion des risques qui revêtent une importance vitale dans l’environnement hautement réglementé d’aujourd’hui. En plus de cibler les responsables de la conformité, les MLRO, les MLCO et autres professionnels de la gestion des risques, il s'adresse également aux membres de la direction et aux membres du conseil d'administration désireux de savoir plus à quoi s'attendre des fonctions de contrôle des risques au sein de leurs organisations. Le programme est présenté par un expert du Royaume-Uni.

L’objectif principal du programme consiste à doter les participants de connaissances suffisantes pour évaluer objectivement l’adéquation des contrôles et pratiques de gestion des risques existants de leur organisation et pour apporter les améliorations appropriées.

Public

Tous les employés ayant besoin d' une bonne connaissance de l' Corporate Go vernance pour leur organisation

Format du cours

Une combinaison hautement interactive de:

• Discussions animées
• Présentations de diapositives
• Exemples
• Des exercices
• Études de cas

Public

• Gestionnaires de prêts personnels nouvellement nommés
• Personnel de soutien chargé de la collecte et de l'interprétation des informations pour les gestionnaires de crédit
• Personnel responsable de la gestion des créances irrécouvrables et des créances douteuses ayant besoin d'une connaissance pratique du processus décisionnel ayant conduit à l'octroi du prêt

Prêter à des clients personnels - Prêt à la consommation - exige un haut niveau de compétence dans l'évaluation de propositions de prêt individuelles.

Dans de nombreux cas, il n’a aucune des sources d’information financière traditionnellement associées aux prêts aux entreprises - bilans, comptes de pertes et profits, etc. - et repose davantage sur la confiance et les relations établies entre le client et le prêteur.

À la fin de ce cours, les prêteurs aux particuliers seront en mesure de:

• Comprendre le processus d'évaluation des propositions de prêt des particuliers
• Utilisez ce processus pour prendre une décision logique d'accepter le prêt ou de le refuser avec des raisons solides
• Gérez et contrôlez un portefeuille de prêts personnels pour garantir, dans la mesure du possible, le remboursement intégral de tous les prêts. (Souvenez-vous qu'il n'y a pas de prêt totalement sans risque…!)
• Établissez une relation avec les clients pour (essayez!) De veiller à ce que tous leurs prêts soient entièrement remboursés

L'apprentissage automatique est une branche de l'intelligence artificielle dans laquelle les ordinateurs ont la capacité d'apprendre sans être explicitement programmé. L'apprentissage en profondeur est un sous-domaine de l'apprentissage automatique qui utilise des méthodes basées sur l'apprentissage de représentations de données et de structures telles que les réseaux de neurones. R est un langage de programmation populaire dans le secteur financier. Il est utilisé dans des applications financières allant des programmes de négociation principaux aux systèmes de gestion des risques.

Au cours de cette formation en direct animée par un instructeur, les participants apprendront comment mettre en œuvre des modèles d'apprentissage approfondi pour la finance en utilisant R lorsqu'ils créeront un modèle de prévision du prix des actions d'apprentissage approfondi.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:

• Comprendre les concepts fondamentaux de l'apprentissage en profondeur
• Apprenez les applications et les utilisations de l'apprentissage en profondeur en finance
• Utilisez R pour créer des modèles d'apprentissage en profondeur pour la finance
• Construire leur propre modèle de prévision du prix des actions d'apprentissage en profondeur en utilisant R

Public

• Développeurs
• Scientifiques de données

Format du cours

• Partie de conférence, partie de discussion, exercices et exercices intensifs

L'apprentissage automatique est une branche de l'intelligence artificielle dans laquelle les ordinateurs ont la capacité d'apprendre sans être explicitement programmé. L'apprentissage en profondeur est un sous-domaine de l'apprentissage automatique qui utilise des méthodes basées sur l'apprentissage de représentations de données et de structures telles que les réseaux de neurones. Python est un langage de programmation de haut niveau réputé pour sa syntaxe claire et sa lisibilité du code.

Au cours de cette formation en direct animée par un instructeur, les participants apprendront comment mettre en œuvre des modèles d'apprentissage en profondeur pour les opérations bancaires en utilisant Python au cours de la création d'un modèle de risque de crédit d'apprentissage en profondeur.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:

• Comprendre les concepts fondamentaux de l'apprentissage en profondeur
• Apprenez les applications et les utilisations de l'apprentissage en profondeur dans le secteur bancaire
• Utilisez Python , Keras et TensorFlow pour créer des modèles d’apprentissage approfondi du secteur bancaire.
• Construire leur propre modèle de risque de crédit pour l'apprentissage en profondeur en utilisant Python

Public

• Les développeurs
• Scientifiques de données

Format du cours

• Partie de conférence, partie de discussion, exercices et exercices intensifs

L'apprentissage automatique est une branche de l'intelligence artificielle dans laquelle les ordinateurs ont la capacité d'apprendre sans être explicitement programmé. L'apprentissage en profondeur est un sous-domaine de l'apprentissage automatique qui utilise des méthodes basées sur l'apprentissage de représentations de données et de structures telles que les réseaux de neurones. R est un langage de programmation populaire dans le secteur financier. Il est utilisé dans des applications financières allant des programmes de négociation principaux aux systèmes de gestion des risques.

Au cours de cette formation en direct animée par un instructeur, les participants apprendront comment mettre en œuvre des modèles d'apprentissage en profondeur pour les opérations bancaires en utilisant R au fur et à mesure de la création d'un modèle de risque de crédit d'apprentissage en profondeur.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de:

• Comprendre les concepts fondamentaux de l'apprentissage en profondeur
• Apprenez les applications et les utilisations de l'apprentissage en profondeur dans le secteur bancaire
• Utilisez R pour créer des modèles d'apprentissage en profondeur pour le secteur bancaire
• Construire leur propre modèle de risque de crédit d'apprentissage profond en utilisant R

Public

• Développeurs
• Scientifiques de données

Format du cours

• Partie de conférence, partie de discussion, exercices et exercices intensifs

L'apprentissage automatique est une branche de l'intelligence artificielle dans laquelle les ordinateurs ont la capacité d'apprendre sans être explicitement programmés L'apprentissage en profondeur est un sous-domaine de l'apprentissage automatique qui utilise des méthodes basées sur l'apprentissage de représentations de données et de structures telles que les réseaux de neurones Python est un langage de programmation de haut niveau connu pour sa syntaxe claire et sa lisibilité Dans cette formation en direct, les participants apprendront comment implémenter des modèles d'apprentissage en profondeur pour la finance en utilisant Python à mesure qu'ils franchissent la phase de création d'un modèle de prédiction du prix des actions d'apprentissage en profondeur À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de: Comprendre les concepts fondamentaux de l'apprentissage en profondeur Apprenez les applications et les utilisations de l'apprentissage en profondeur en finance Utilisez Python, Keras et TensorFlow pour créer des modèles d'apprentissage en profondeur pour la finance Construire son propre modèle de prédiction du prix des actions en profondeur en utilisant Python Public Développeurs Les scientifiques de données Format du cours Partie conférence, discussion en partie, exercices et pratique lourde de handson .

Au cours de la formation, présentera les problèmes de l'analyse financière en utilisant les fonctionnalités avancées d' Excel .

Ce cours est destiné aux analystes financiers, aux comptables et à tous ceux qui souhaitent développer leur tableur de compétences en analysant des questions d'analyse financière.

Cette formation en direct avec instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels de la finance des institutions américaines et non américaines qui souhaitent comprendre les aspects juridiques, de conformité et d'application de la FATCA afin de rester en conformité avec les autorités fiscales américaines (IRS).

A l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de comprendre :

• FATCA's impact on global tax compliance and financial transparency.
• Les exigences en matière de diligence raisonnable et de déclaration de la FATCA'
• Les aspects juridiques les plus importants de la FATCA'et comment assurer la conformité.

Ce cours d'introduction fournira aux participants une première classe et une connaissance pratique détaillée des principaux marchés financiers, de leur objectif, de leur fonction, de leurs activités principales et de leur réglementation. Il est destiné à être une partie de recyclage, une partie éducative et une partie difficile afin que tous les délégués en tirent le maximum d’avantages. Les commentaires et la discussion seront activement encouragés tout au long des sessions, qui se veulent interactives et non seulement réactives et factuelles.

La principale fonction est de veiller à ce que tous les participants au cours soient bien mieux équipés pour traiter les clients et leurs besoins actuels et pour mettre en contexte les services et les marchés sur lesquels ils négocient et participent.

Introduction aux produits structurés

Le but du cours est de fournir aux délégués une introduction aux produits structurés utilisés dans la banque d’investissement. À la fin du cours, tous les délégués auront une connaissance pratique du sujet et pourront y répondre.

1. Que sont les produits structurés?
2. Pourquoi les émettre?
3. Quels sont les avantages pour les émetteurs et les investisseurs?
4. Comment structurer et tarifer une gamme de produits dérivés?
5. Quels sont les risques et les coûts de production de produits financiers structurés?
6. Que sont les dérivés incorporés?
7. Quelles sont les options exotiques?
8. Quelles sont les considérations de prix et de couverture?

Cette formation en direct avec instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux managers qui souhaitent acquérir une compréhension pratique de la norme IFRS 17.

A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Identifier les principales exigences de l'IFRS 17.
• Connaître les différences entre l'IFRS 17 et l'IFRS 4.
• Comprendre les règles IFRS.
• Comprendre les modèles financiers et leurs chiffres.
• Dissocier et comprendre les différents types de contrats d'assurance et les modèles comptables.
• Préparer un plan et un calendrier de transition bien informés.
• Mettre en œuvre l'IFRS 17 au sein d'une organisation.
• Identifier et mesurer la performance des contrats d'assurance.