Modern AI Credit Risk Framework

Temario

Qué vas a dominar.

Construir y gobernar un marco moderno de riesgo de crédito potenciado por IA: originación y scoring, parámetros PD/LGD/EAD, IFRS 9/ECL, early warning y model governance de machine learning · a lo largo del ciclo de crédito y aplicado a los 9 sectores.

Contenidos

01Ciclo de crédito y originación; políticas y facultades.
02Scoring interpretable (regresión logística) vs modelos ML (Random Forest / Gradient Boosting): comparativo.
03Parámetros: PD, LGD (recuperación, colateral, cure rates, downturn), EAD, CCF.
04IFRS 9 y Expected Credit Loss (ECL): staging, SICR, forward-looking.
05Early Warning Systems: EWI, DPD, NPL, señales tempranas.
06IA/ML en crédito: XAI (SHAP, LIME), fairness & bias, PSI y drift detection.
07MLOps y model governance del ciclo de vida.
08Sector lens: fintech, SOFOM, corporativo y consumo.

Capstone del módulo

“AI Credit Engine + Fairness Audit”

un motor de scoring (logística + ML) documentado + una auditoría de sesgo y explicabilidad. Dinámica paso a paso: 1) (Organizacional) Equipos rotados reciben un dataset de crédito. 2) (Técnico) Construyen scoring interpretable y ML, y comparan poder predictivo. 3) (Integración) Otro equipo audita fairness/bias, SHAP y PSI/drift. 4) (Defensa) Ambos exponen ante el “Comité de Modelos”; se evalúa poder + gobernanza.

¿Para quién?

Riesgo de Crédito, originación, admisión y cobranza.
Model developers y validators de scoring/rating.
CROs y Heads que gobiernan el uso de IA en crédito.
Fintech lending, SOFOMs y financieras corporativas.
Reguladores y supervisores de crédito y modelos.

Por qué importaEl crédito es el mayor riesgo del sistema; la IA transforma la originación pero introduce riesgo de modelo, sesgo y opacidad. El CRO debe capturar el upside de la IA sin perder gobernanza ni caer en cajas negras que el regulador no acepte.

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