Temario del curso
La inteligencia artificial y el riesgo crediticio: fundamentos y oportunidades
- Comparativa entre los modelos tradicionales de evaluación del riesgo crediticio y aquellos impulsados por IA
- Principales desafíos en la evaluación crediticia: sesgos, falta de explicabilidad y equidad
- Estudios de caso reales acerca del uso de IA en el sector préstamo
Datos para la creación de modelos de puntuación crediticia
- Tipos de fuentes de datos: transaccionales, conductuales y alternativas
- Procesos de limpieza de datos e ingeniería de características para la toma de decisiones crediticias
- Estrategias para abordar el desequilibrio en las clases y la escasez de información a la hora de predecir riesgos
Aprendizaje automático aplicado a la puntuación crediticia
- Regresión logística, árboles de decisión y bosques aleatorios
- Uso del boosting por gradiente (LightGBM, XGBoost) para incrementar la precisión de los modelos crediticios
- Técnicas de entrenamiento, validación y ajuste fino de los modelos
Flujos de trabajo crediticios impulsados por la IA
- Automatización en la segmentación de solicitantes y la evaluación del riesgo crediticio
- Optimización mediante inteligencia artificial de los procesos de suscripción crediticia y aprobación de préstamos
- Establecimiento dinámico del precio de los créditos y optimización de tasas de interés mediante algoritmos de ML
Interpretabilidad de modelos e inteligencia artificial responsable
- Explicación detallada de las predicciones generadas por los modelos utilizando herramientas como SHAP y LIME
- Garantía de equidad en la elaboración de modelos crediticios: detección y corrección de sesgos
- Cumplimiento normativo: requisitos impuestos por legislaciones como ECOA o el RGPD
La inteligencia artificial generativa en contextos crediticios
- Aplicación de modelos de lenguaje de gran escala (LLM) para el análisis de solicitudes y documentos relacionados con préstamos
- Uso del diseño de prompts adecuados para mejorar la comunicación y obtener información útil acerca de los solicitantes
- Generación automática de datos sintéticos con el fin de someter a prueba los modelos creados
Estrategias y gobernanza de la IA en materia crediticia
- Decisión entre el desarrollo interno de capacidades en IA o la contratación de soluciones externas
- Prácticas óptimas para gestionar el ciclo vital de los modelos y garantizar su control adecuado
- Tendencias futuras: evaluación crediticia en tiempo real e integración con servicios bancarios abiertos
Resumen y próximos pasos a seguir
Requerimientos
- Conocimientos básicos sobre los principios fundamentales del riesgo crediticio
- Experiencia previa en análisis de datos o uso de herramientas de inteligencia empresarial
- Familiaridad con Python o disposición para aprender la sintaxis básica del lenguaje
Público objetivo
- Directores de préstamos
- Analistas crediticios
- Innovadores del sector fintech
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Reseñas (1)
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