Temario del curso

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

1. Panorama actual de los riesgos financieros y el papel de la IA.

  • La evolución del fraude y del crimen financiero: desafíos para la banca moderna en América Latina.
  • ¿Por qué la IA es esencial hoy? Más allá de la automatización — detección de patrones y anomalías complejas.
  • Casos de éxito y lecciones aprendidas de las primeras adopciones de IA en el sector bancario global.

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

  • Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático: qué son y cómo transforman la detección de riesgos.
  • Procesamiento de datos en tiempo real: la velocidad como ventaja competitiva en la lucha contra el fraude.
  • El valor de los datos: identificación y preparación de fuentes críticas de datos para aplicaciones de IA bancaria.
  • IA responsable y ética: garantía de 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 el mayor impacto en su organización.
  • Evaluación de la madurez tecnológica e institucional de los datos.
  • Definición de objetivos claros y métricas de éxito para proyectos de IA en riesgos.
  • La importancia de una visión 360° del riesgo: integración de datos de múltiples canales y dimensiones.

Sesión 2: Generando Valor y Liderando la Transformación con IA

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

  • Análisis costo-beneficio: medición del 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 de las transacciones.
  • Beneficios estratégicos: mejora de la agilidad, escalabilidad y reputación institucional.
  • Cómo cuantificar el valor intangible: protección de marca y cumplimiento normativo.

2. Liderazgo en Proyectos de IA y Evaluación de Resultados

  • Equipos multifuncionales: roles clave y perfiles (negocio, datos, tecnología).
  • Metodologías ágiles para la implementación de IA en entornos bancarios.
  • Monitoreo y ajuste continuos: herramientas y procesos para evaluar el rendimiento del modelo de IA post-despliegue.
  • Informes de gobernanza y explicabilidad (XAI): comprensión de decisiones de IA sin expertise técnico.

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

  • Construir o Comprar: evaluación estratégica de opciones de implementación de soluciones de IA.
  • Ventajas del desarrollo interno de capacidades (control total, adaptación a medida).
  • Beneficios de la asociación con expertos externos (experiencia probada, implementación rápida, innovación continua, reducción de la carga operativa).
  • Agilidad como pilar: cómo las plataformas especializadas aceleran las respuestas a nuevas tipologías de fraude y amenazas emergentes (e.g., IA generativa en el fraude).
  • Más allá del fraude: el potencial multidimensional de la IA para prevenir el crimen financiero y garantizar el cumplimiento normativo.
  • Pasos siguientes: desarrollo de un plan de ruta para una transformación de riesgos impulsada por IA en su institución.

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Familiaridad con los marcos de gestión de riesgos bancarios
  • Comprensión de los conceptos de transformación digital en finanzas
  • Interés en las aplicaciones estratégicas de tecnologías emergentes

Público Objetivo

  • Ejecutivos bancarios
  • Gerentes de riesgo y cumplimiento normativo
  • Tomadores de decisiones involucrados en la prevención de fraudes y la transformación digital
 7 horas

Número de participantes


Precio por participante

Testimonios (3)

Próximos cursos

Categorías Relacionadas