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Temario del curso

Sesión 1: La IA como Pilar Estratégico en la Gestión de Riesgos

1. Panorama actual del riesgo financiero y el papel de la IA.

  • La evolución del fraude y la criminalidad financiera: desafíos para la banca moderna en Latinoamérica.
  • Por qué la IA es esencial hoy: más allá de la automatización, detección de patrones complejos y anomalías.
  • Casos de éxito y lecciones aprendidas de la adopción temprana de IA en la banca global.

2. Fundamentos de la IA para Ejecutivos: Conceptos Clave y Aplicaciones

  • Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático (Machine Learning): qué son y cómo transforman la detección de riesgos.
  • Procesamiento de datos en tiempo real: la velocidad como ventaja competitiva contra el fraude.
  • El valor de los datos: identificar y preparar fuentes de datos críticas para aplicaciones de IA bancaria.
  • IA responsable y ética: garantizar equidad, transparencia y cumplimiento normativo en el despliegue de modelos.

3. Inicio de la Adopción de IA: Estrategias y Pasos Críticos

  • Identificación de problemas y oportunidades: dónde la IA puede tener mayor impacto en su organización.
  • Evaluación de la madurez institucional en datos y tecnología.
  • Definición de objetivos claros y métricas de éxito para proyectos de riesgo con IA.
  • La importancia de una visión integral (360°) del riesgo: integración de datos de múltiples canales y dimensiones.

Sesión 2: Generación de Valor y Liderazgo en la Transformación con IA

1. Construcción del caso de negocio para la IA en la gestión de riesgos.

  • Análisis costo-beneficio: medición del retorno de inversión (ROI) de la IA en la prevención de fraudes (reducción de pérdidas, menos falsos positivos, optimización de recursos).
  • Impacto en la experiencia del cliente: equilibrio entre seguridad y fluidez transaccional.
  • Beneficios estratégicos: mejora de la agilidad, escalabilidad y reputación institucional.
  • Cómo cuantificar el valor intangible: protección de la marca y cumplimiento regulatorio.

2. Liderazgo de Proyectos de IA y Evaluación de Resultados

  • Equipos multifuncionales: roles y perfiles clave (negocio, datos, tecnología).
  • Metodologías ágiles para la implementación de IA en entornos bancarios.
  • Monitoreo continuo y ajuste: herramientas y procesos para evaluar el rendimiento de los modelos de IA post-despliegue.
  • Gobernanza, reporte e interpretabilidad (XAI): comprender las decisiones de la IA sin necesidad de expertise técnico.

3. Optimización de la Adopción de IA: Estrategias de Implementación Avanzada

  • Desarrollar vs. Comprar: evaluación estratégica de las opciones de implementación de soluciones de IA.
  • Ventajas del desarrollo de capacidades internas (control total, adaptación personalizada).
  • Beneficios de la colaboración con expertos externos (experiencia comprobada, implementación rápida, innovación continua, reducción de carga operativa).
  • La agilidad como pilar: cómo las plataformas especializadas aceleran la respuesta ante nuevas tipologías de fraude y amenazas emergentes (ej. IA generativa en el fraude).
  • Más allá del fraude: el potencial multidimensional de la IA para prevenir delitos financieros y garantizar el cumplimiento normativo.
  • Próximos pasos: desarrollo de una hoja de ruta para la transformación de riesgos impulsada por IA en su institución.

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Conocimiento de los marcos de gestión de riesgos bancarios.
  • Comprensión de los conceptos de transformación digital en finanzas.
  • Interés por las aplicaciones estratégicas de tecnologías emergentes.

Audiencia Objetivo

  • Ejecutivos bancarios.
  • Gerentes de riesgos y cumplimiento normativo (compliance).
  • Tomadores de decisiones involucrados en la prevención de fraudes y la transformación digital.
 7 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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