Seminario web
Lunch and Learn - The AI Risk Stack: Real-World Fraud Strategies for Financial Institutions



3 mar 2026
12:00-1:00 PM PT
Las reglas de gestión de riesgos han cambiado fundamentalmente. La IA ha transformado cómo operan el fraude, las estafas y el crimen financiero. Los atacantes ahora se adaptan, aprenden y mimetizan a clientes legítimos en tiempo real, a menudo más rápido de lo que los sistemas de riesgo tradicionales pueden responder.
La mayoría de las instituciones financieras no fracasan porque carecen de herramientas. Tienen dificultades porque su infraestructura de riesgo fue construida para un mundo donde los atacantes eran predecibles, las señales eran estables y las decisiones de riesgo podían manejarse en silos. Ese mundo ya no existe.
En esta sesión interactiva, líderes de riesgo de bancos y fintechs empresariales se unirán al Director de Producto de Oscilar, Saurabh Bajaj, y sus amigos para explorar cómo la IA está remodelando el campo de batalla y qué se necesita para construir una estructura de riesgo moderna que pueda seguir el ritmo.
Discutiremos:
Cómo la IA ha cambiado el comportamiento de los atacantes y por qué las defensas tradicionales están fallando
Los costos ocultos de los modelos de riesgo fragmentados y dónde muere el contexto entre equipos
Avanzar más allá de las soluciones puntuales: cómo se ve realmente una infraestructura de riesgo unificada, nativa de IA
Estrategias del mundo real para implementar modelos de IA adaptativos, ideas generativas de IA y flujos de trabajo agentivos
Dónde el juicio humano todavía es importante y dónde la IA ofrece el mayor valor
Esto no es una demostración de producto. Es una conversación de trabajo entre profesionales sobre qué supuestos ya no son válidos, dónde las operaciones de riesgo están fallando en silencio y cómo las instituciones líderes están replanteándose su enfoque hacia el fraude, AML, cumplimiento y toma de decisiones en la era de la IA.
Los participantes calificados recibirán una tarjeta de regalo de Doordash para disfrutar de un almuerzo durante la sesión en vivo. El espacio es limitado. El registro está sujeto a la aprobación de participantes calificados.
Ideal para: CROs, Jefes de Fraude, AML, Cumplimiento y Operaciones de Riesgo en bancos y fintechs empresariales que están listos para desafiar el status quo.
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Participantes
Saurabh Bajaj
Chief Product officer
Oscilar
Durante casi dos décadas, Saurabh ha desarrollado y escalado plataformas de riesgo impulsadas por IA para bancos, fintechs, comerciantes, gobiernos e instituciones financieras disruptivas. Desde detener estafas y apropiaciones de cuentas hasta modernizar infraestructuras de AML, fraude y crédito, ha ayudado a los ecosistemas financieros más complejos del mundo a transformar sus operaciones con IA, y ahora con GenAI.
Seth Sattler
ex-CCO
Payments & Crypto firm
Seth Sattler es un líder experimentado en cumplimiento con una profunda experiencia en prevención de lavado de dinero, fraude y riesgos regulatorios. Ha liderado y expandido programas de cumplimiento en instituciones financieras tradicionales y plataformas de activos digitales, y contribuye a múltiples grupos de trabajo y fuerzas de tarea de la industria enfocadas en delitos financieros y amenazas emergentes. Regularmente colabora con reguladores, bancos y partes interesadas de la industria en desafíos complejos de cumplimiento.
Seshu Bommineni, CAMS
Senior Solutions Engineer: Fraud & Compliance Transformation
Oscilar
Seshu aporta más de 20 años de experiencia en el diseño e implementación de soluciones de gestión de riesgos empresariales para instituciones financieras globales. Desde la prevención de fraudes en múltiples canales y el cumplimiento de AML hasta la inteligencia de identidad y la seguridad de pagos en tiempo real, ha ayudado a bancos y fintechs a proteger la confianza y adelantarse a las amenazas emergentes. Su experiencia abarca la detección de fraudes impulsada por IA/ML, la vigilancia de transacciones, la revisión de sanciones y la automatización del cumplimiento.
Pronto se anunciarán más ponentes.
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