Temario del curso

Sesión 1: Preparando el Terreno para la IA en Riesgo

1. Diagnóstico Estratégico para la Adopción de IA

  • Identificación de brechas de conocimiento y capacidad en IA dentro de la organización.
  • Mapeo de procesos actuales de prevención del fraude: Dónde la IA puede optimizar y transformar.
  • Desafíos comunes en la adopción de IA en el sector bancario y cómo superarlos.
  • La visión ejecutiva de la IA: Definición de expectativas realistas y métricas de impacto.

2. Fundamentos Operativos de la IA en el Sector Bancario

  • Tipos de IA aplicados a la detección del fraude: Aprendizaje supervisado y no supervisado, Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP).
  • La importancia de la calidad y el volumen de datos: Recolección, limpieza y preparación de datos para modelos de IA.
  • Arquitecturas de datos para IA: Infraestructura requerida para procesar grandes volúmenes de información en tiempo real.
  • Riesgo y Mitigación: Gobierno de Datos, Seguridad y Privacidad en la Era de la IA

3. Creación del Caso de Negocio Operativo

  • 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 del crimen.
  • Presentación del caso de negocio a los stakeholders clave: Estrategias para obtener el apoyo interno.
  • La IA como habilitadora de la eficiencia y resiliencia operativa.

Sesión 2: Liderazgo y Ejecución de Proyectos de IA

1. Estructura y Roles en un Proyecto de IA

  • Identificación de perfiles clave: Científicos de datos, ingenieros de ML, expertos en negocio, especialistas en riesgo.
  • Modelos de equipos de IA: Equipos internos vs. equipos híbridos con socios externos.
  • Gestión de expectativas y comunicación efectiva entre los equipos técnicos y de negocio.
  • Diseño de un camino de implementación escalable y adaptable.

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 ágiles (Scrum, Kanban) aplicadas al desarrollo y despliegue de modelos de IA.
  • Consideraciones para la integración de IA con sistemas legados existentes.

3. Monitoreo y Ajuste Continuo 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 de degradación del rendimiento y desviación de datos.
  • Estrategias de reentrenamiento y redepliegue para mantener la efectividad de IA frente a nuevas amenazas.
  • La importancia de un marco robusto de Gobierno de IA.

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 IA: Precisión, recuperación, reducción de pérdidas, tasa de falsos positivos.
  • Tableros Ejecutivos: Cómo interpretar resultados sin ser un experto técnico.
  • Auditoría y Validación del Modelo: Garantizar la robustez y confiabilidad de las decisiones de IA.
  • Informes para la alta dirección y reguladores: Transparencia y justificación del rendimiento de IA.

2. Desafíos Avanzados y el Futuro de la IA en la Prevención del Crimen

  • IA Generativa y Deepfakes: Nuevas amenazas y cómo la IA puede combatirlas.
  • Colaboración interbancaria y compartir inteligencia de fraude.
  • IA en el contexto de la lucha contra el lavado de dinero (AML) y el crimen organizado.
  • Construcción de una cultura organizacional pro-IA y basada en datos.

3. Estrategias para la Adquisición de Capacidades de IA: Optimizando el Camino

  • Desarrollo Interno vs. Alianzas Estratégicas: Una decisión clave para la velocidad y eficiencia.
  • Desafíos de construir capacidades de IA desde cero: Tiempo, costo, escasez de talento.
  • Beneficios de asociarse con proveedores especializados de plataformas: Acceso inmediato a tecnología de vanguardia, modelos pre-entrenados, amplia experiencia en fraude bancario, menor riesgo y tiempo de implementación, y un enfoque en resultados tangibles que liberan recursos internos para iniciativas clave.
  • Agilidad y Adaptabilidad: Cómo las plataformas externas permiten una respuesta rápida a amenazas emergentes y desarrollos regulatorios.
  • Estrategia a Largo Plazo: Maximizar el valor de la IA para la protección integral y continua de su institución y clientes.

Requerimientos

  • Familiaridad con el riesgo financiero y los procesos de prevención del fraude
  • Comprensión básica de la transformación digital en el sector bancario
  • Experiencia en la gestión de iniciativas tecnológicas

Público Objetivo

  • Ejecutivos y tomadores de decisiones bancarios
  • Líderes en riesgo operativo y cumplimiento normativo
  • Gerentes de transformación digital e innovación
 9 horas

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