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Programa del Curso
Sesión 1: La Inteligencia Artificial como Pilar Estratégico en Risk Management
1. Panorama actual del riesgo financiero y el papel de la IA.
- La evolución del fraude y los delitos financieros: desafíos para el banca moderna en América Latina.
- Por qué la IA es esencial hoy: más allá de la automatización —detectando patrones complejos y anomalías.
- Casos exitosos y lecciones aprendidas con la adopción temprana de AI en banca global.
2. Fundamentos de IA para Ejecutivos: Conceptos Clave e Implementaciones
- Inteligencia Artificial y Machine Learning: qué son y cómo transforman la detección de riesgos.
- Procesamiento de datos en tiempo real: velocidad como ventaja competitiva para combatir el fraude.
- El valor de los datos: identificación y preparación de fuentes críticas de datos para aplicaciones de IA bancaria.
- AI responsable y ética: garantizar equidad, transparencia y cumplimiento regulatorio en la implementación del modelo.
3. Iniciando la Adopción de AI: Estrategias y Pasos Críticos
- Identificar problemas y oportunidades: dónde la IA puede tener el mayor impacto en su organización.
- Evaluación de la madurez de datos e infraestructura tecnológica institucional.
- Definir objetivos claros y métricas de éxito para proyectos de riesgo basados en IA.
- La importancia de una visión 360° del riesgo: integración de datos desde múltiples canales y dimensiones.
Sesión 2: Generando Valor y Liderando la Transformación con AI
1. Construyendo el caso de negocios para AI en la gestión del riesgo.
- Análisis costo-beneficio: medir ROI desde AI en prevención de fraude (reducción de pérdidas, menos falsos positivos, optimización de recursos).
- Impacto en la experiencia del cliente: equilibrando seguridad y fluidez transaccional.
- Beneficios estratégicos: mejorar agilidad, escalabilidad e imagen institucional.
- Cómo cuantificar el valor intangible: protección de la marca y cumplimiento regulatorio.
2. Leadership de Proyectos de AI y Evaluación de Resultados
- Equipos multifuncionales: roles clave e perfiles (negocio, datos, tecnología).
- Agile metodologías para la implementación de AI en entornos bancarios.
- Monitoreo y ajuste continuos: herramientas y procesos para evaluar el rendimiento del modelo de IA post-implantación.
- Golernance de informes e interpretabilidad (XAI): comprender las decisiones de AI sin experticia técnica.
3. Optimizando la Adopción de AI: Estrategias Avanzadas de Implementación
- Construir o Comprar: evaluación estratégica de opciones de implementación de soluciones de IA.
- Ventajas del desarrollo interno de capacidad (control completo, adaptación a medida).
- Beneficios de asociaciones con expertos externos (experiencia probada, rápida implementación, innovación continua, reducción de la carga operativa).
- Agilidad como pilar: cómo plataformas especializadas aceleran respuestas a nuevas tipologías de fraude y amenazas emergentes (por ejemplo, IA generativa en fraude).
- Más allá del fraude: el potencial multidimensional de AI para prevenir los crímenes financieros y garantizar cumplimiento regulatorio.
- Pasos siguientes: desarrollo de una hoja de ruta para la transformación impulsada por IA en su institución.
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Familiaridad con los marcos de gestión del riesgo bancario
- Comprensión de los conceptos de transformación digital en finanzas
- Interés por las aplicaciones estratégicas de tecnologías emergentes
Directorio
- Ejecutivos bancarios
- Gerentes de riesgo y cumplimiento
- Tomadores de decisiones involucrados en la prevención del fraude y la transformación digital
7 Horas
