Modelado Inteligente de Riesgos, Scoring y Detección de Fraude con Python

Manipulación y Preparación Avanzada de Datos Financieros con Python (Pandas, NumPy)

• Construcción de pipelines de limpieza y transformación de grandes volúmenes de datos financieros.
• Manejo de precios históricos, series económicas, tasas, colocaciones y morosidad.
  Integración de múltiples fuentes: CSV, APIs, bases SQL, Excel corporativo, portales financieros.
• Feature engineering financiero: ratios clave, días de atraso, LGD/PD/EAD preliminar, volatilidades, retornos logarítmicos, medias móviles.

Evaluación de Inversiones, Proyectos & Decisiones de Riesgo con Python

• Flujo de caja financiero y económico.
• Cálculo de VPN, TIR, CAUE, análisis de escenarios y sensibilidad.
• Simulaciones de riesgo tipo Montecarlo aplicadas a decisiones bancarias.
• Modelos para precios de bonos, préstamos, leasing y derivados básicos.

Valoración de Activos Financieros y Estimaciones de Riesgo (CAPM, WACC, Betas, Costos de Capital)

• Estimación del costo de capital propio y costo de deuda con Python.
• Cálculo de betas de mercado y betas apalancadas.
• Determinación del WACC para análisis de portafolios y créditos corporativos.

Aplicación del CAPM para retornos esperados ajustados por riesgo

Modelos Predictivos para Precios, Demanda, Riesgo Crediticio y Riesgo Operacional

• Modelos para predicción de precios: regresión múltiple, regresión polinómica, Random Forest Regressor.
• Modelos para riesgo crediticio: regresión logística, árboles de decisión, Gradient Boosting, XGBoost.
• Predicción de probabilidad de default (PD) y segmentación de riesgo.
• Modelos de demanda de créditos y depósitos.
• Detección temprana de señales de morosidad mediante variables transaccionales.

Web Scraping Financiero y Económico (BCRP, SBS, Yahoo Finance, Bloomberg de acceso libre)

• Extracción automática de series de tipo de cambio, inflación, tasas.
• Descarga de precios históricos para portafolios y activos bursátiles.
• Limpieza y actualización automática de bases para dashboards y reportes.
• Construcción de datasets financieros dinámicos para forecasting.

Automatización Inteligente de Reportes & Workflows Financieros (Python + IA + APIs)

• Automatización de reportes diarios, semanales y mensuales.
• Generación automática de reportes ejecutivos (PDF, Excel, PPT).
• Integración con APIs bancarias y bots de análisis.
• Automatización de alertas de riesgo, morosidad, liquidez y cumplimiento.
• Uso de IA generativa para interpretar reportes financieros y redactar insights.

Caso Final Integrador: Construcción de un Sistema Predictivo End-to-End en Python

• Importación, transformación y modelamiento de datos reales bancarios.
• Entrenamiento y validación de modelos para:
  • Riesgo crediticio (PD)
  • Predicción de precios
  • Demanda de productos financieros
  • Construcción de un dashboard final + presentación ejecutiva.

Fundamentos del Machine Learning aplicado a Finanzas

• Conceptos clave: target, features, overfitting, regularización.
• Construcción del flujo de trabajo financiero: preparación → modelado → validación → monitoreo.
• Buenas prácticas de modelamiento regulado (BCP / SBS / Basilea).

Modelos Supervisados para Riesgo, Mora y Demanda Financiera

• Regresión lineal y Ridge/Lasso para estimaciones financieras continuas (ingresos, límites, tasas).
• Regresión logística para probabilidad de incumplimiento (PD).
• Clasificación multiclase para segmentación de riesgo crediticio.
• Modelos de predicción de churn (clientes que abandonan).

Modelos Árboles y Ensambles Avanzados

• Decision Trees: definición de reglas, umbrales y cortes de riesgo.
• Random Forest aplicado a riesgo: variables clave en morosidad.
• Gradient Boosting Machines (GBM).
• XGBoost y LightGBM para banca.
• Predicción de mora (DPD 30, 60, 90).
• Predicción de recuperación y castigo.
• Identificación de variables críticas que explican el default.

Modelos Profesionales de Riesgo Crediticio

• Construcción completa del Scoring Crediticio:
• Probabilidad de Default (PD).
• Pérdida Dada el Incumplimiento (LGD).
• Exposición al Incumplimiento (EAD).
• Modelos regulados bajo Normativa SBS / Basilea II y III.
• Construcción de matrices de transición crediticia.
• Identificación de drivers de riesgo (edad crediticia, ratios, históricos de pagos).

ML para Marketing Financiero Avanzado

• Modelos de churn bancario: predicción de abandono.
• Modelos de up-selling y cross-selling:
• Productos objetivo (tarjetas, créditos, seguros).
• Segmentación basada en comportamientos transaccionales.

Evaluación Avanzada de Modelos Financieros

• ROC – AUC, KS, Gini, Lift, Gain.
• Curvas de riesgo y cut-off optimization.
• Validación cruzada y backtesting financiero.
• Interpretabilidad:
• SHAP values (explicación del modelo).
• Importancia de características para justificar decisiones crediticias.

Fundamentos del Aprendizaje No Supervisado en Finanzas

• Diferencias entre modelos supervisados y no supervisados.
• Casos donde la banca usa modelos no supervisados: fraude, segmentación, anomalías.
• Concepto de rare events en transacciones financieras.

Clustering para Segmentación Estratégica de Clientes

• K-Means, DBSCAN y Modelos Basados en Densidad aplicados a banca.
• Segmentación por riesgo, rentabilidad, comportamiento y ciclo de vida.
• Identificación de clusters tóxicos: clientes con alto riesgo, baja permanencia o bajo valor.
• Construcción de microsegmentos para campañas específicas (upselling, cross-selling).

Detección de Transacciones Sospechosas con No Supervisado

• Identificación de patrones inusuales en movimientos bancarios.
• Detección temprana de actividades sospechosas antes de convertirse en fraude.
• Modelos de aislamiento:
  • Isolation Forest
  • One-Class SVM
  • Local Outlier Factor
• Detección de operaciones atípicas en tarjetas, transferencias y banca móvil.

Reducción de Dimensionalidad para Datos Financieros Complejos

• PCA (Principal Component Analysis): teoría y aplicación.
• Compresión de datos financieros sin perder información clave.
• Visualización de patrones escondidos en grandes volúmenes de transacciones.
• Uso de PCA para acelerar modelos de fraude y reducir ruido.

Algoritmos de Fraude Financiero Integrados

• Modelos híbridos supervisados + no supervisados.
• Reglas antifraude + Machine Learning para mejorar precisión.
• Sistemas antifraude en tiempo real:
  • scoring instantáneo
  • alertas tempranas
  • semaforización de riesgos

Cumplimiento Normativo: AML & KYC con Ciencia de Datos

• (Enfoque inspirado en GEM Educa, pero ampliado profesionalmente)
• Marco regulatorio AML/KYC y estándares internacionales (GAFI).
• Modelos de riesgo de lavado de activos.
• Identificación automática de clientes inusuales o inconsistentes.
• Detección de:
  • Operaciones sospechosas (ROS)
  • Estructuración y smurfing
  • Transferencias internacionales no justificadas
  • Dashboards de cumplimiento para auditores y oficiales de cumplimiento.

Casos Reales del Sector Bancario
✔ Caso 1: Fraude con Tarjetas
·Identificación de patrones irregulares en consumos.
·Modelo de detección de anomalías diario y semanal.
✔ Caso 2: Transacciones Inusuales en Banca Móvil
·Análisis de dispositivos, horarios y geolocalización.
·Señales de compromiso de cuenta (account takeover).
✔ Caso 3: Lavado de Activos y Movimientos Atípicos
·Técnicas para identificar movimientos relacionados a lavado.
·Perfilamiento dinámico de clientes.
✔ Caso 4: Segmentación de Clientes por Comportamiento Financiero
·Creación de clusters para campañas de retención y riesgo