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Analítica Avanzada y Decisiones en Tiempo Real para la Banca de Desarrollo
Analítica Avanzada y Decisiones en Tiempo Real para la Banca de Desarrollo
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Analítica Avanzada y Decisiones en Tiempo Real para la Banca de Desarrollo

Módulo 4 — Aplicaciones Avanzadas en Banca
Módulo 5 — Inteligencia Continua y Analítica en Tiempo Real
Material elaborado por
Jorge Pérez Colín
⁠
de
Business Data Scientists
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Este documento concentra el contenido de los Módulos 4 y 5 del programa Del Big Data Tradicional a la Inteligencia Cuántica: Transformando la Banca de Desarrollo con Ciencia de Datos. Integrando conceptos, frameworks, casos prácticos, diagramas y plantillas listas para implementación en las áreas clave del SHF:
fraude,
riesgo,
subsidios,
crédito puente,
monitoreo técnico
y operación continua.

⁠

Ground rules

megaphone
La cámara siempre prendida
Aportar al grupo de manera verbal durante cada sesión. Tu experiencia es muy valiosa.
Las equivocaciones son bienvenidas. Este es un proceso vivencial.
Pregunten, pregunten, pregunten. La pregunta es más importante que la respuesta.

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1. 🧩 Módulo 4 — Aplicaciones Avanzadas en Banca
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Contenido:

Analítica de fraude
Modelos avanzados de riesgo (XGBoost, SHAP, Random Forest), scoring con datos alternativos
Marketing analítico: segmentación, modelos de propensión, personalización.
Automatización y eficiencia operativa: bots, RPA, Reconocimiento Óptico de Caracteres (OCR) apoyado con IA.
RegTech: prevención de lavado de dinero, alertas automatizadas para cumplimiento normativo y mejora en la transparencia.
Uso de analítica para decisiones de crédito puente, subsidios, evaluación de proyectos

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👉 Ir al Módulo 4
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2. ⚡ Módulo 5 — Inteligencia Continua y Analítica en Tiempo Real
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Contenido incluido en esta sección:
Qué es la Continuous Intelligence
Arquitectura base: Kafka, Spark Streaming, APIs
Modelos que responden en segundos
Diseños de dashboards en vivo
Casos aplicados al SIF
Ejercicio de reflexión + plantillas operativas
Botón (estilo Coda): 👉 Ir al Módulo 5

⁠

📊 Diagramas Ejecutivos (Vista Rápida)

(Estos se muestran como imágenes o ASCII en Coda)

Fraude – Red de colusión

Beneficiario A ─┐
Beneficiario B ─┼── Desarrollador X ── Valuador K
Beneficiario C ─┘

Riesgo — Explicabilidad SHAP

variable_obra +++++++
liquidez_dev +++++
avance_reportado -----
morosidad_hist ---

Inteligencia Continua (CI)

Evento → Stream → Modelo → Alerta → Acción → Aprendizaje

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🛠 Plantillas para Implementación Rápida

Incluye:
Matriz de variables para scoring
Checklist de fraude documental
Flujo de automatización OCR → IA → RPA
Dashboard mínimo viable para monitoreo de crédito puente
Árbol de decisión para alertas PLD
Botón: 👉 Ver Plantillas
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🤝 Cómo llevarlo a la operación del SIF

Tabla de adopción por área:
Table 1
Área
Caso de uso
Herramienta sugerida
Beneficio
Crédito
Scoring desarrolladores
XGBoost + SHAP
Decisiones auditables
Subsidios
Fraude
Grafos + Anomalías
Reducción de desvíos
PLD
Alertas
Modelos híbridos
Menos falsos positivos
Proyectos
Monitoreo obra
Series de tiempo + CV
Visión preventiva
TI
CI
Kafka + Spark
Tiempo real
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💬 Contacto del instructor

⁠
Jorge Pérez Colín
⁠
Director –
Business Data Scientists
⁠
Especialista en IA, ML, Agentes Inteligentes y Analítica Avanzada para Banca y Gobierno ​Disponible para sesiones técnicas, workshops y asesoría de implementación.
⁠

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