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Temario del curso
IA en el riesgo crediticio: Fundamentos y oportunidades
- Modelos de riesgo crediticio tradicionales vs. modelos potenciados por IA.
- Desafíos en la evaluación crediticia: sesgo, interpretabilidad y equidad.
- Estudios de casos reales de IA en la concesión de préstamos.
Datos para modelos de scoring crediticio
- Fuentes: datos transaccionales, conductuales y alternativos.
- Limpieza de datos e ingeniería de características para decisiones de crédito.
- Manejo del desequilibrio de clases y la escasez de datos en la predicción de riesgos.
Aprendizaje automático para el scoring crediticio
- Regresión logística, árboles de decisión y bosques aleatorios.
- Gradient boosting (LightGBM, XGBoost) para la precisión del scoring.
- Técnicas de entrenamiento, validación y ajuste de modelos.
Flujos de trabajo de crédito impulsados por IA
- Automatización de la segmentación de prestatarios y evaluación de riesgo del préstamo.
- Procesos de concesión de créditos y aprobación mejorados con IA.
- Precificación dinámica y optimización de tasas de interés utilizando ML.
Interpretabilidad de modelos e IA responsable
- Explicación de predicciones con SHAP y LIME.
- Equidad en los modelos crediticios: detección y mitigación de sesgos.
- Cumplimiento de marcos regulatorios (p. ej., ECOA, GDPR).
IA generativa en escenarios de crédito
- Uso de LLMs para la revisión de solicitudes y análisis de documentos.
- Ingeniería de prompts para la comunicación con prestatarios y generación de insights.
- Generación de datos sintéticos para la prueba de modelos.
Estrategia y gobernanza de la IA en el crédito
- Construcción de capacidades de IA internas vs. soluciones externas.
- Gestión del ciclo de vida de los modelos y mejores prácticas de gobernanza.
- Tendencias futuras: scoring crediticio en tiempo real, integración con banca abierta.
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Conocimiento de los fundamentos del riesgo crediticio.
- Experiencia en análisis de datos o herramientas de inteligencia de negocios.
- Familiaridad con Python o disposición para aprender la sintaxis básica.
Público objetivo
- Gerentes de crédito.
- Analistas crediticios.
- Innovadores de la fintech.
14 Horas
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
