Gestión del Riesgo de Crédito y Cobranzas
con Softwares e IA
Desarrolla habilidades para gestionar todo el ciclo del riesgo de crédito y las cobranzas en entornos de alta incertidumbre, aplicando softwares e Inteligencia Artificial para analizar carteras, construir modelos de riesgo y liderar decisiones estratégicas.
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Descripción del Programa
A través del uso aplicado de Excel, SQL, Python, Power BI e Inteligencia Artificial, los participantes desarrollan capacidades analíticas y estratégicas para analizar carteras, construir modelos de riesgo, diseñar tableros ejecutivos y liderar la transformación digital en las áreas de crédito y cobranzas.
Perfil del Alumno
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Profesionales
Economistas, contadores, administradores, ingenieros y profesionales que deseen fortalecer sus capacidades en la gestión del riesgo de crédito y cobranzas.
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Especialistas en Riesgos, Crédito y Cobranzas
Analistas y jefes de riesgo de crédito, crédito y cobranzas, profesionales de banca, retail, microfinancieras, telecomunicaciones y de servicios.
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Líderes de Créditos y Cobranzas
Gerentes, jefes y consultores que busquen aplicar metodologías modernas de evaluación crediticia y cobranzas.
Objetivos del Programa
Objetivo 01
Comprender y aplicar los fundamentos del riesgo de crédito y de las cobranzas a lo largo del ciclo integral del crédito (originación, evaluación, monitoreo y recuperación) para una gestión sostenible y rentable.
Objetivo 02
Utilizar Excel y SQL para organizar, describir y segmentar datos crediticios, calcular indicadores clave de riesgo y construir bases de datos robustas.
Objetivo 03
Diseñar y aplicar modelos de credit scoring, rating crediticio y medición de pérdidas esperadas (PD, LGD y EAD), utilizando Python y Machine Learning para la evaluación y predicción del riesgo de incumplimiento.
Objetivo 04
Analizar y gestionar portafolios de crédito mediante indicadores de concentración, morosidad y rentabilidad, aplicando técnicas de stress testing y optimización cuantitativa en Python.
Objetivo 05
Diseñar dashboards y sistemas de monitoreo del riesgo de crédito y cobranzas, integrando KPIs, alertas y visualizaciones ejecutivas con Power BI para la toma de decisiones gerenciales.
Objetivo 06
Implementar estrategias modernas de cobranzas y recuperación del crédito apoyadas en analítica e inteligencia artificial.
Beneficios Exclusivos
Sesiones en Vivo online
Clases en tiempo real por Google Meet, con interacción directa y enfoque práctico.
Campus Virtual
Materiales, grabaciones y recursos académicos disponibles las 24 horas.
Docentes Expertos
Profesionales con sólida trayectoria laboral y experiencia académica.
Networking Profesional
Conecta con participantes y especialistas de toda Latinoamérica.
Metodología Elite Progress
Enfoque formativo basado en tres pilares: Descubre, Aprende y Crea.
Programa Alumni ELITEED
Integra una comunidad con beneficios, oportunidades y desarrollo continuo.
Certificación del Programa
Certificados por módulo y un certificado final de especialización.
Eventos Académicos
Acceso a talleres, foros, conferencias y eventos académicos exclusivos.
Certificación del
Programa de Alta Especialización
Al finalizar el programa, recibirás una certificación que acredite tus competencias, con un total de 250 Horas académicas.
Certificados Modulares
Obtén credenciales por cada módulo aprobado para destacar tu progreso y conocimientos.
Detalles de Validación
Código QR único, nota mínima aprobatoria, contenido del curso y firmas de los representantes institucionales.
Estructura Curricular
Fundamentos y Estadística para la Gestión del Riesgo de Crédito con Excel
- Fundamentos del Riesgo de Crédito
- Introducción y descripción de datos crediticios con Excel
- Probabilidades y distribuciones aplicadas al riesgo.
- Muestreo e inferencia estadística para riesgo de crédito.
Marco Normativo y Regulación del Riesgo de Crédito
- Marcos internacionales para la gestión del riesgo crediticio
- Implementación de los marcos regulatorios en el riesgo crediticio.
Identificación y segmentación de carteras de crédito con SQL
- Presentación y Redacción de Resultados con IA.
- Segmentación de carteras y KPIs de riesgo con SQL.
- Segmentación y datasets para análisis
Interpretación y Segmentación de la Cartera de Crédito con SQL.
Evaluación y Medición del Riesgo de Crédito con Python e IA
- Credit Scoring y Pérdida Esperada con Python e IA
- Rating Crediticio y Decisión Estratégicas con Python
Gestión de Portafolio de Crédito con Python
- Evaluación y monitoreo del portafolio de crédito
- Stress Testing de portafolios de crédito con Python
- Optimización del portafolio de crédito con Python
Diseño y optimización de un portafolio de créditos con Stress Testing.
Monitoreo y Seguimiento de la Gestión de Crédito con Power BI
- Introducción a Power BI y modelado de datos de riesgo de crédito
- Diseño de tableros de control para riesgo de crédito
- Monitoreo y seguimiento de KPIs de riesgo de crédito
Dashboard integral de monitoreo del riesgo de crédito en Power BI.
Cobranzas Estratégicas y Recuperación del Crédito con Power BI
- Fundamentos estratégicos de la cobranza e indicadores clave
- Estrategias de cobranza por tramo de mora y perfil de riesgo
- Control, KPIs y productividad de la cobranza
- Transformación digital y toma de decisiones en cobranzas con IA
Diseño de un sistema estratégico de cobranzas con apoyo de analítica e IA.
Plana Docente del Programa
MBA. Rafael Cano Lequerica
Máster en Administración de Empresas (MBA) por el Centro Europeo de Posgrado – CEUPE, con doble certificación por la Universidad de Alcalá (España). Economista y Coach Profesional certificado por la AEApro (España), con más de 10 años de experiencia.
Coordinador de Administración y Finanzas, liderando planificación estratégica y evaluación de riesgos financieros. Consultor y expositor internacional en evaluación financiera, asesorando en estrategias sostenibles e identificación, análisis y mitigación de riesgos.
Mgt. Jean Taipe Chávez
Ingeniero Económico por la Universidad Nacional de Ingeniería (UNI) y Magíster en Gestión Cuantitativa del Riesgo Financiero. Cuenta con formación especializada en Finanzas Cuantitativas, Data Science, Econometría Aplicada y Business Intelligence – Analytics.
Especialista en modelamiento, simulación y validación cuantitativa del riesgo financiero. Ha sido Jefe de Práctica en la Unidad de Posgrado de la UNI y actualmente integra la Unidad Actuarial de MAPFRE, aplicando analítica avanzada y modelos predictivos en entornos reales.
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Confianza construida con resultados
Lo que dicen nuestros alumnos: experiencias reales, resultados concretos.
"Agradezco a ELITEED por brindarme la valiosa oportunidad de fortalecer mis habilidades. Fue una experiencia muy interesante. La calidad del contenido y la metodología de enseñanza fueron excelentes."
"Agradezco a ELITEED por este excelente programa. Me encantó la claridad de los docentes al explicar cada tema, haciendo que el aprendizaje fuera dinámico y muy enriquecedor. Valoro mucho su esfuerzo."
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"Agradezco a ELITEED por la oportunidad de participar en este curso. El contenido fue valioso y fortaleció conocimientos clave, y los docentes demostraron dominio técnico y buen manejo de herramientas"
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