Temario del curso
IA en el riesgo de crédito: Fundamentos y oportunidades
- Modelos tradicionales de riesgo de crédito frente a los impulsados por IA
- Desafíos en la evaluación crediticia: sesgo, explicabilidad y equidad
- Estudios de casos reales de IA en la concesión de préstamos
Datos para modelos de puntuación de crédito
- Fuentes: datos transaccionales, conductuales y alternativos
- Limpieza de datos e ingeniería de características para la toma de decisiones de crédito
- Gestión del desequilibrio de clases y la escasez de datos en la predicción de riesgos
Aprendizaje automático para la puntuación de crédito
- Regresión logística, árboles de decisión y bosques aleatorios
- Boosting de gradientes (LightGBM, XGBoost) para la precisión de la puntuación
- Técnicas de entrenamiento, validación y ajuste de modelos
Flujos de trabajo de concesión de préstamos impulsados por IA
- Automatización de la segmentación de prestatarios y la evaluación del riesgo de préstamo
- Procesos de subcontratación (underwriting) y aprobación mejorados con IA
- Precios dinámicos y optimización de tipos de interés mediante aprendizaje automático
Interpretabilidad de modelos e IA responsable
- Explicación de predicciones con SHAP y LIME
- Equidad en los modelos de crédito: detección y mitigación de sesgos
- Cumplimiento de marcos regulatorios (p. ej., ECOA, RGPD)
IA generativa en escenarios de concesión de préstamos
- Uso de LLM para la revisión de solicitudes y el análisis de documentos
- Ingeniería de prompts para la comunicación con prestatarios y la obtención de conocimientos
- Generación de datos sintéticos para la prueba de modelos
Estrategia y gobernanza de la IA en el crédito
- Construcción de capacidades internas de IA frente a soluciones externas
- Gestión del ciclo de vida del modelo y mejores prácticas de gobernanza
- Tendencias futuras: puntuación de crédito en tiempo real, integración con banca abierta
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de los fundamentos del riesgo de crédito
- Experiencia con herramientas de análisis de datos o inteligencia de negocios
- Familiaridad con Python o disposición para aprender la sintaxis básica
Público objetivo
- Gerentes de concesión de créditos
- Analistas de crédito
- Innovadores en fintech
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Reseñas (1)
Ya cuento con algunos informes que conozco; utilizaré algunas de las indicaciones que revisamos hoy.
Kelly Cotham
Curso - Copilot for Finance and Accounting Professionals
Traducción Automática
