Advanced Risk Analytics & AI Lab

Temario

Qué vas a dominar.

Laboratorio aplicado de analytics de riesgo con IA: pipelines de datos, credit scoring interpretable y avanzado, early warning, anomaly detection y market risk analytics · con gobernanza incorporada desde el diseño.

Contenidos

01Pipeline de datos y Exploratory Data Analysis (EDA).
02Caso 1: credit scoring interpretable (regresión logística).
03Caso 1b: modelo avanzado (Random Forest / Gradient Boosting) y comparativo.
04Caso 2: Early Warning System (señales tempranas).
05Caso 3: anomaly detection (reglas + Isolation Forest, triage).
06Caso 4: market risk analytics (series de precios, volatilidad).
07Explicabilidad (SHAP/LIME) y fairness; MLOps y monitoreo (PSI/drift).
08Del prototipo a producción con gobernanza.

Capstone del módulo

“AI Risk Lab Sprint”

un modelo end-to-end (dato a modelo a explicación a monitoreo) presentado como producto de riesgo. Dinámica paso a paso: 1) (Organizacional) Equipos rotados eligen un caso (scoring, EWS, anomaly, market). 2) (Técnico) Construyen el pipeline y el modelo. 3) (Integración) Agregan explicabilidad y un plan de monitoreo (drift). 4) (Defensa) Pitch ante “Comité” como producto listo para producción.

¿Para quién?

Data Science de riesgo y equipos de analytics.
Model developers y quants.
CROs tech-forward que quieren ver qué es posible.
Fintechs y áreas de innovación.
Reguladores interesados en supervisión data-driven.

Por qué importaEl futuro de la función de riesgos es data-driven. Este lab convierte teoría en código: construir, validar y gobernar modelos reales. Es donde el CRO ve qué es posible · y qué es peligroso · con la IA, para liderar con criterio y no por moda.

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