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
Testimonios (3)
La estrategia a trabajar de cada elemento
Edgar Gonzalez - Feedzai - Consultadoria e Inovacao Tecnologica, S.A.
Curso - IA estratégica en prevención de riesgos bancarios
El tema y la forma de comunicarlo
David Herrerias - Feedzai - Consultadoria e Inovacao Tecnologica, S.A.
Curso - IA estratégica en prevención de riesgos bancarios
la claridad y el conocimiento del instructor