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Temario del curso

Inteligencia artificial en el riesgo crediticio: fundamentos y oportunidades

  • Modelos tradicionales vs. modelos de riesgo crediticio potenciados por inteligencia artificial
  • Desafíos en la evaluación crediticia: sesgo, explicabilidad e equidad
  • Estudios de casos reales sobre inteligencia artificial en el otorgamiento de préstamos

Datos para modelos de puntuación crediticia

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

Aprendizaje automático para la puntuación crediticia

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

Flujos de trabajo de préstamos impulsados por inteligencia artificial

  • Automatización de la segmentación de prestatarios y evaluación del riesgo de préstamo
  • Procesos de suscripción y aprobación mejorados con inteligencia artificial
  • Tarificación dinámica y optimización de tasas de interés mediante aprendizaje automático

Interpretabilidad de modelos e inteligencia artificial responsable

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

Inteligencia artificial generativa en escenarios de préstamos

  • Uso de modelos de lenguaje grandes (LLM) para la revisión de aplicaciones y análisis documental
  • Ingeniería de prompts para la comunicación con prestatarios y obtención de conocimientos clave
  • Generación de datos sintéticos para pruebas de modelos

Estrategia y gobernanza de la inteligencia artificial en el ámbito crediticio

  • Desarrollo de capacidades internas de IA frente a soluciones externas
  • Gestión del ciclo de vida de los modelos y mejores prácticas de gobernanza
  • Tendencias futuras: puntuación crediticia en tiempo real e integración con banca abierta

Resumen y siguientes pasos

Requerimientos

  • Comprensión de los fundamentos del riesgo crediticio
  • Experiencia con herramientas de análisis de datos o inteligencia empresarial
  • Conocimiento básico de Python o disposición para aprender su sintaxis básica

Público objetivo

  • Gerentes de otorgamiento de créditos
  • Analistas de crédito
  • Innovadores en fintech
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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