Data Science pour la Détection de la Fraude Financière




Objectifs

Un certificat est une formation diplômante courte, centrée sur une problématique métier, et qui donne lieu à la délivrance d’un Diplôme d’Université (DU), à l’issue d’une évaluation.

Le certificat « Data Science pour la Détection de la Fraude Financière » a pour objectif de former les participants aux méthodes économétriques et d’apprentissage automatique supervisée et non-supervisée dans le contexte spécifique de la détection de la fraude financière et la lutte contre le blanchiment d’argent.

Ces techniques peuvent être appliquées pour la détection d’une grande variété de fraudes, telles que la fraude à la carte, la fraude à l’assurance, la fraude dans le secteur de la santé, la fraude fiscale, le blanchiment d’argent, etc. Le cours présente à la fois les fondements théoriques des méthodes ainsi que des illustrations pratiques sous différents logiciels statistiques.

La formation sera complétée par la réalisation et la présentation d’un projet de mise en œuvre des techniques acquises pendant le cours en lien avec les problématiques de l’entreprise dans laquelle travaillent les participants.

Programme 

Responsables de la formation

Sandie Lacroix-De Sousa : maître de conférences à l’université d’Orléans et membre du Centre de Recherche Juridique Pothier (CRJP, EA 1212).

Spécialisée en droit des affaires, ses recherches portent principalement sur les obligations et responsabilités du banquier, la lutte contre le blanchiment d’argent et le droit de l’ingénierie sociétaire. Elle est par ailleurs codirectrice du Master 2 Droit et ingénierie du patrimoine et enseigne le droit bancaire et financier à l’Université Jagelonne de Cracovie. Membre du Cercle de la Compliance, sa thèse a reçu le prix de la Fondation Varennes dans la catégorie droit des activités économiques (2011).

Denisa Banulescu-Radu : maître de conférences à l’université d’Orléans et membre de l’équipe économétrie du Laboratoire d’Économie d’Orléans (LEO, FRE CNRS 2014).

Spécialisée en économétrie financière, ses recherches portent principalement sur la détection de la fraude financière et la lutte contre le blanchiment d’argent, la modélisation de la volatilité financière et la validation des modèles de risque. Denisa est par ailleurs membre du Cercle de la Compliance et lauréate du prix Jeune Chercheur de l’Autorité des Marchés Financiers (2016) et du prix de Thèse de la Fondation Banque de France (2015).

Intervenants

La formation est assurée par des professionnels et des universitaires spécialisés dans la détection de la fraude, les méthodes de machine learning et la réglementation.

Admission

Public visé

Ce certificat s’adresse à un public de professionnels qui souhaitent acquérir une spécialisation dans les méthodes économétriques et de machine learning spécifiquement adaptées au contexte de détection de la fraude financière.

Le public ciblé est constitué de professionnels (Data Scientists, ingénieurs statisticiens, chargés d’études statistiques, consultants, compliance officers, etc.) travaillant au sein de directions des risques de banques ou de sociétés d’assurances, ou au sein de cabinets de conseil spécialisés dans la détection de la fraude et la lutte contre le blanchiment d’argent.

Modalités de candidature

Pour candidater à la formation, veuillez envoyer un email à 

certificat.fraude@univ-orleans.fr 

avec un CV ou un profil LinkedIn joint. Le nombre de participants sera limité à 10 par session. Les compétences acquises en entreprise, la qualité des études et/ou l’adéquation de l’expérience professionnelle au programme du certificat constituent les principaux critères de sélection.

Informations pratiques

Organisation

Le Diplôme universitaire "Data Science pour la détection de la fraude financière" s'inscrit dans le cadre de la formation continueL’organisation des cours permet la continuité de votre activité professionnelle. La durée de la formation est de 9 jours.

La formation se déroulera sur 4 mois et comportera 8 jours de formation (6 heures par jour) répartis en 4 sessions de 2 jours consécutifs, à raison d’une session toutes les 3 à 4 semaines. Le dernier jour de formation est consacré à la présentation des projets réalisés par les participants et à une conférence.

Cette formation est dispensée en français. Les supports utilisés seront rédigés en français et/ou en anglais.

Agenda de la formation

Fin août : fin des candidatures 
Du 1er septembre au 1er octobre : montage des dossiers de financement
Mi-octobre : début de la formation

Tarif de la formation

Le tarif de la formation est de 4300€ net de taxe et le Service de la Formation Continue (SEFCO) peut vous accompagner dans le montage du dossier de financement. L'Université d’Orléans n'est pas assujettie à la TVA pour ses actions de formation. Ce tarif comprend la mise à disposition du matériel pédagogique.

Lieu de la formation

De manière exceptionnelle pour la prochaine session d'automne, les enseignements seront exclusivement dispensés en distanciel en raison des contraintes liées à la crise sanitaire. 


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