Pelatihan ini dirancang untuk memberikan pemahaman yang komprehensif, mendalam, dan aplikatif mengenai tantangan tingginya tingkat false positive dalam sistem Anti-Money Laundering (AML) monitoring serta dampaknya terhadap efektivitas fungsi kepatuhan di industri perbankan. Seiring dengan meningkatnya volume transaksi digital, kompleksitas pola transaksi, serta penerapan sistem monitoring berbasis aturan (rule-based system), banyak institusi keuangan menghadapi permasalahan tingginya jumlah alert yang tidak relevan, sehingga membebani sumber daya manusia, memperlambat proses investigasi, dan berpotensi mengaburkan deteksi terhadap aktivitas yang benar-benar mencurigakan. Dalam konteks ini, pengelolaan false positive menjadi isu strategis yang memerlukan pendekatan yang lebih cerdas, berbasis risiko, dan didukung oleh pemanfaatan data serta teknologi yang tepat.

Lebih lanjut, pelatihan ini akan mengupas berbagai strategi dan teknik praktis untuk mengurangi false positive secara signifikan tanpa mengurangi sensitivitas sistem dalam mendeteksi transaksi mencurigakan, termasuk melalui optimalisasi parameter monitoring, penerapan risk-based approach, pemanfaatan data analytics, serta integrasi teknologi seperti machine learning. Peserta akan diajak untuk memahami akar penyebab munculnya false positive, mengevaluasi efektivitas skenario monitoring yang ada, serta mengembangkan pendekatan yang lebih presisi dalam menyaring alert yang relevan. Dengan pendekatan yang berbasis studi kasus dan praktik terbaik, pelatihan ini diharapkan mampu meningkatkan efisiensi operasional, kualitas investigasi, serta efektivitas program AML secara keseluruhan.