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Programa del Curso
Sesión 1: Preparación del Terreno para la IA en el Manejo de Riesgos
1. Diagnóstico Estratégico para la Adopción de IA
- Identificación de brechas en conocimientos y capacidades de IA dentro de la organización.
- Mapeo de los procesos actuales de prevención de fraudes: dónde la IA puede optimizar y transformar.
- Desafíos comunes en la adopción de IA en el sector bancario y cómo superarlos.
- La visión ejecutiva sobre la IA: Definición de expectativas realistas e indicadores de impacto.
2. Fundamentos Operativos de la IA en el Sector Bancario
- Tipos de IA aplicados a la detección de fraudes: Aprendizaje supervisado y no supervisado, Natural Language Processing (NLP).
- La importancia de la calidad y cantidad de datos: recolección, limpieza y preparación de los datos para modelos de IA.
- Arquitecturas de datos para la IA: infraestructura necesaria para procesar grandes volúmenes de información en tiempo real.
- Riesgo y Mitigación: Data Governance, Seguridad y Privacidad en la Era de la IA
3. Creación del Caso Operativo Business
- Definición de métricas operativas clave para la IA (por ejemplo, reducción de falsos positivos, tiempo de respuesta).
- Cálculo del retorno sobre la inversión (ROI) operativo y financiero de la IA en la prevención de crímenes.
- Presentación del caso de negocios a los interesados clave: estrategias para obtener el apoyo interno.
- La IA como habilitadora de la eficiencia y resiliencia operativas.
Sesión 2: Leadership y Ejecución de Proyectos de IA
1. Estructura y Roles en un Proyecto de IA
- Identificación de perfiles clave: científicos de datos, ingenieros ML, expertos en negocios, especialistas en riesgos.
- Modelos de equipos de IA: equipos internos vs. híbridos con socios externos.
- Management de expectativas y comunicación efectiva entre equipos técnicos y de negocios.
- Diseño de una hoja de ruta escalable y adaptable para la implementación.
2. Herramientas y Metodologías para Proyectos de IA
- Plataformas de IA y ML (MLOps): conceptos clave para gerentes (automatización, monitoreo, despliegue).
- Uso de herramientas de visualización y análisis para la toma de decisiones basadas en datos.
- Metodologías Agile (Scrum, Kanban) aplicadas al desarrollo y despliegue de modelos de IA.
- Consideraciones para integrar la IA con sistemas legados existentes.
3. Monitoreo Continuo y Afinación de Modelos de IA
- El ciclo de vida de un modelo de IA: desde el desarrollo hasta la producción y mantenimiento.
- Monitoreo automático de modelos: detección del deterioro del rendimiento y desvío de datos.
- Estrategias de reentrenamiento y redespliegue para mantener la efectividad de la IA frente a nuevas amenazas.
- La importancia de un robusto marco de gobernanza de IA Go.
Sesión 3: Optimización y Visión a Largo Plazo de la IA en el Sector Bancario
1. Evaluación de Resultados y Medición del Impacto
- Métricas de rendimiento de AI: precisión, recall, reducción de pérdidas, tasa de falsos positivos.
- Tableros ejecutivos: cómo interpretar los resultados sin ser un experto técnico.
- Auditoría y validación del modelo: garantizando la robustez y fiabilidad de las decisiones de AI.
- Informe a la alta dirección y reguladores: transparencia y justificación del rendimiento de AI.
2. Desafíos Avanzados y Futuro de la IA en la Prevención de Crímenes
- Generative AI y deepfakes: nuevas amenazas y cómo la AI puede combatirlas.
- Colaboración interbancaria y compartición de inteligencia sobre fraudes.
- IA en el contexto del blanqueo de capitales (AML) y crimen organizado.
- Construcción de una cultura organizacional favorable a la AI y basada en datos.
3. Estrategias para la Adquisición de Capacidad de IA: Optimización del Camino
- Desarrollo Interno vs. Alianzas Estratégicas: una decisión clave para la velocidad y eficiencia.
- Desafíos de construir capacidades de AI desde cero: tiempo, costo, talento escaso.
- Beneficios de asociarse con proveedores especializados en plataformas: acceso inmediato a tecnología puntera, modelos preentrenados, experiencia extensa en fraude bancario, menor riesgo y tiempo de implementación, y foco en resultados tangibles que liberan recursos internos para iniciativas principales.
- Agilidad y Adaptabilidad: cómo las plataformas externas habilitan una respuesta rápida a amenazas emergentes y desarrollos regulatorios.
- Estrategia a Largo Plazo: maximizar el valor de la IA para protección completa y continua de su institución y sus clientes.
Requerimientos
- Familiaridad con los procesos de gestión del riesgo financiero y prevención del fraude
- Comprensión básica de la transformación digital en el sector bancario
- Experiencia en la gestión de iniciativas impulsadas por tecnología
Publico Objetivo
- Ejecutivos y tomadores de decisiones del sector bancario
- Líderes en gestión de riesgos operativos y cumplimiento normativo
- Gestores de transformación digital e innovación
9 Horas
