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Temario del curso

IA en el Riesgo Crediticio: Fundamentos y Oportunidades

  • Modelos tradicionales vs. modelos de riesgo crediticio impulsados por IA
  • Desafíos en la evaluación crediticia: sesgo, explicabilidad e imparcialidad
  • Casos de estudio reales de IA para préstamos

Datos para los Modelos de Puntuación Crediticia

  • Fuentes: datos transaccionales, conductuales y alternativos
  • Limpieza de datos e ingeniería de características para las decisiones de préstamo
  • Manejo del desequilibrio de clases y escasez de datos en la predicción de riesgos

Aprendizaje Automático para la Puntuación Crediticia

  • Regresión logística, árboles de decisión y bosques aleatorios
  • Impulso gradual (LightGBM, XGBoost) para la precisión de la puntuación
  • Entrenamiento del modelo, validación y técnicas de ajuste

Procesos de Préstimo Impulsados por IA

  • Automatización de la segmentación de prestatarios y evaluación del riesgo de préstamos
  • Suscripción y procesos de aprobación mejorados con IA
  • Fijación de precios dinámica y optimización de tasas de interés utilizando aprendizaje automático

Interpretabilidad del Modelo e IA Responsable

  • Explicar las predicciones con SHAP y LIME
  • Imparcialidad en los modelos crediticios: detección y mitigación de sesgos
  • Cumplimiento de marcos regulatorios (por ejemplo, ECOA, GDPR)

IA Generativa en Escenarios de Préstamo

  • Uso de LLM para revisión de aplicaciones y análisis documental
  • Ingeniería de prompts para la comunicación con prestatarios e insights
  • Generación de datos sintéticos para pruebas de modelos

Estrategia y Gobernanza para IA en Crédito

  • Construcción de capacidades internas de IA vs. soluciones externas
  • Gestión del ciclo de vida del modelo y mejores prácticas de gobernanza
  • Tendencias futuras: puntuación crediticia en tiempo real, integración con banca abierta

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Una comprensión de los fundamentos del riesgo crediticio
  • Experiencia con herramientas de análisis de datos o inteligencia empresarial
  • Familiaridad con Python o disposición para aprender la sintaxis básica

Audiencia

  • Directores de préstamos
  • Analistas crediticios
  • Innovadores en tecnología financiera
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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