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
Testimonios (2)
Que combinaba teoría con práctica
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Curso - Gestión operacional de proyectos de IA antifraude
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