Modelos de AI para mitigación de Fraude y otorgamiento de crédito
Capacitar a los participantes en el uso de modelos de Inteligencia Artificial
para la identificación y mitigación de fraudes en el otorgamiento de crédito,
proporcionando herramientas prácticas y conocimientos teóricos sobre
técnicas de análisis de datos, machine learning y mejores prácticas en la
implementación de soluciones efectivas.
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Horas:
12
12
Sesiones:
4
4
Fechas:
2025-02-18
2025-02-18
Horario:
Martes y Miercoles de 19:00-22:00 hrs
Martes y Miercoles de 19:00-22:00 hrs
Descripción
Capacitar a los participantes en el uso de modelos de Inteligencia Artificial
para la identificación y mitigación de fraudes en el otorgamiento de crédito,
proporcionando herramientas prácticas y conocimientos teóricos sobre
técnicas de análisis de datos, machine learning y mejores prácticas en la
implementación de soluciones efectivas.
Dirigido A:
- Analistas de Riesgo y Profesionales de Fraude
- Científicos de Datos y Desarrolladores de Modelos Predictivos
- Ejecutivos de Banca y Fintech
- Gestores de Riesgo Crediticio y Compliance Officers
- Cualquier profesional interesado en aplicar AI en la mitigación de fraudes y riesgos financieros
¿Cuáles son los beneficios?
- Modelos Predictivos para Mitigación de Fraude: Aprende a implementar técnicas como regresión logística y árboles de decisión para detectar patrones fraudulentos.
- Scoring de Crédito: Desarrolla modelos de Scoring Crediticio utilizando herramientas como Python para calcular la probabilidad de crédito.
- Evaluación de Modelos de AI: Utiliza métodos avanzados de validación, como la Validación Cruzada y Curvas ROC, para garantizar la robustez y precisión de los modelos.
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Conoce a nuestro profesorado
Frida Ruiz
Data Scientist
Frida Ruiz es Data Scientist para Jüsto, un supermercado en línea que elimina intermediarios y que a través de
la tecnología logra condiciones más justas con los clientes, proveedores y el planeta. Su rol radica en el desarrollo
del área de Inteligencia Artificial y Machine Learning para la personalización de la experiencia de los usuarios.
Anteriormente se desempeñó como Gerente Data Planner para banco Santander México donde desarrollaba
modelos de Machine Learning para resolver tareas de optimización, detección de patrones y anomalías y sistemas
de recomendación para las mesas de trabajo de PYME, Crédito Hipotecario, Santander Universidades, Banca
Privada, Tarjeta de Crédito y el proyecto de Prevención y Protección del Fraude.
Es Licenciada en Actuaría y Licenciada en Finanzas Corporativas y Banca por la Universidad Anáhuac México,
cuenta con un diplomado en FinTech Business Model por la Universidad Anahuac y Grupo Expansión, además de
un Diplomado en Transformación Digital y Analytics con especialidad en Big Data y Data Science por el Instituto
Tecnológico de Estudios Superiores de Monterrey.
Es fundadora del podcast AI The New Sexy, que se transmite en múltiples plataformas de streaming, abordando
las implicaciones de la Inteligencia Artificial en diversas industrias y contextos.
De manera independiente imparte talleres y conferencias a empresas y comunidades sobre Inteligencia Artificial,
Machine Learning, Futuro del Trabajo y Python
