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Temario del curso

IA en el Riesgo Crediticio: Fundamentos y Oportunidades

  • Modelos tradicionales versus modelos de riesgo crediticio potenciados por IA.
  • Desafíos en la evaluación crediticia: sesgo, explicabilidad y equidad.
  • Estudios de caso reales sobre IA aplicada al otorgamiento de créditos.

Datos para Modelos de Puntaje Crediticio

  • Fuentes: datos transaccionales, conductuales y alternativos.
  • Limpieza de datos e ingeniería de características para decisiones de crédito.
  • Manejo del desbalance de clases y la escasez de datos en la predicción de riesgos.

Aprendizaje Automático para Puntaje Crediticio

  • Regresión logística, árboles de decisión y bosques aleatorios.
  • Boosting de gradiente (LightGBM, XGBoost) para mejorar la precisión del puntaje.
  • Técnicas de entrenamiento, validación y ajuste de modelos.

Flujos de Trabajo de Crédito Impulsados por IA

  • Automatización de la segmentación de solicitantes y la evaluación de riesgos.
  • Procesos de suscripción y aprobación mejorados con IA.
  • Fijación dinámica de precios y optimización de tasas de interés mediante aprendizaje automático.

Interpretabilidad de Modelos e IA Responsable

  • Explicación de predicciones mediante SHAP y LIME.
  • Equidad en modelos crediticios: detección y mitigación de sesgos.
  • Cumplimiento de marcos regulatorios (por ejemplo, ECOA, GDPR).

IA Generativa en Escenarios de Crédito

  • Uso de LLM para revisión de solicitudes y análisis de documentos.
  • Ingeniería de prompts para comunicación con solicitantes y generación de insights.
  • Generación de datos sintéticos para pruebas de modelos.

Estrategia y Gobernanza de IA en Crédito

  • Desarrollo de capacidades internas de IA versus soluciones externas.
  • Gestión del ciclo de vida de modelos y mejores prácticas de gobernanza.
  • Tendencias futuras: puntaje crediticio en tiempo real e integración con open banking.

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Conocimiento de los fundamentos del riesgo crediticio.
  • Experiencia en análisis de datos o con herramientas de inteligencia de negocios.
  • Familiaridad con Python o disposición para aprender su sintaxis básica.

Público Objetivo

  • Gerentes de crédito.
  • Analistas crediticios.
  • Innovadores en fintech.
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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