Outcomes
مع انتهاء هذه الدورة التدريبية، سيكون المتدربون قادرون على:
- تمييز المفهوم العام للأنظمة الآلية لمراقبة المعاملات ودورها في اكتشاف المؤشرات المرتبطة بغسل الأموال والجرائم المالية.
- تحليل سيناريوهات المراقبة المختلفة وتصميم سيناريوهات فعالة تعتمد على نهج قائم على المخاطر.
- تمييز أنواع المؤشرات (Indicators) والأنماط المشبوهة في مختلف القطاعات والمنتجات.
- فهم العلاقة بين القواعد التنظيمية مثل توصيات FATF) ) والأنظمة الآلية في تصميم سيناريوهات الرقابة.
- بناء سيناريوهات ديناميكية باستخدام معايير متعددة (Multi-criteria scenarios) تشمل المبالغ، التكرار، السلوك غير المعتاد، النشاط الجغرافي، والبيانات التاريخية.
- تقييم فعالية السيناريوهات (Scenario Effectiveness).
Target Group
- موظفو دوائر الامتثال ومكافحة غسل الأموال وتمويل الإرهاب.
- ضباط الارتباط الذين يتعاملون مباشرة مع وحدة مكافحة غسل الأموال وتمويل الإرهاب والجهات الرقابية المحلية.
- موظفو التحقيق الداخلي والتدقيق في المؤسسات المالية الذين يشاركون في تحليل الحالات المشبوهة.
- محللو العمليات المالية المشبوهة ومعدّو التقارير الرقابية.
- مسؤولو الإبلاغ عن العمليات المشبوهة (MLROs) والموظفون المكلفون بإعداد وتجميع تقارير الاشتباه.
- موظفو شركات التكنولوجيا المالية (FinTech) وأنظمة الدفع.
Contents
- مقدمة في أنظمة مراقبة المعاملات الآلية.
- مفهوم السيناريوهات وأنواعها.
- سيناريوهات قائمة على القواعد (Rule-Based).
- سيناريوهات سلوكية (Behavioral).
- هيكل بناء السيناريو الفعال.
- مؤشرات غسل الأموال والجرائم المالية في الأنظمة الآلية.
- ربط السيناريوهات بتقييم المخاطر.
- تحليل التنبيهات الصادرة عن النظام.
- فعالية النظام: التقييم والتحسين المستمر.
- التصميم الفني والتقني لنظام المراقبة الآلية.
- التحول من الأنظمة التقليدية إلى أنظمة RegTech.
- دراسات حالة (Case Studies) وتحليل عملي.