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Return-Path: <tL8nSsd7@consensustrading.com> Delivered-To: rvasquez@ifprc.com.pe Received: from pyme129.pymedns.net by pyme129.pymedns.net with LMTP id OHqQOhE9zmWYnyMAPgXzzA (envelope-from <tL8nSsd7@consensustrading.com>) for <rvasquez@ifprc.com.pe>; Thu, 15 Feb 2024 13:34:25 -0300 Return-path: <tL8nSsd7@consensustrading.com> Envelope-to: rvasquez@ifprc.com.pe Delivery-date: Thu, 15 Feb 2024 13:34:26 -0300 Received: from vpn.consensustrading.com ([142.171.68.110]:55264) by pyme129.pymedns.net with esmtps (TLS1.2) tls TLS_ECDHE_RSA_WITH_AES_256_GCM_SHA384 (Exim 4.96) (envelope-from <tL8nSsd7@consensustrading.com>) id 1raegN-009n8C-2F for rvasquez@ifprc.com.pe; Thu, 15 Feb 2024 13:34:25 -0300 DKIM-Signature: v=1; a=rsa-sha1; c=relaxed/relaxed; s=mail; d=consensustrading.com; h=Message-ID:Reply-To:From:To:Subject:Date:MIME-Version:Content-Type; i=tL8nSsd7@consensustrading.com; bh=rjYRu/Ata140YKjYEvqqgrE45/I=; b=Gglja18mbXvR89B7uajMnBO9k/tuCazPyrVOmh0cYqgP/XU8tSxgJHlfv7KpIlkQ8KbsnEzLuL/O d1XtHrfMrLwY2PQqSte10ERvMZaF0jEfX9/L+/puDyJ+k10lslXMu+iceUHjdbCgmqMIef0ZLoZo XWho3IW9qIJ4yivIFjc= DomainKey-Signature: a=rsa-sha1; c=nofws; q=dns; s=mail; d=consensustrading.com; b=XR+vMhTg0HUUmBUjNJjoPZnjt3v6uZukNR3OJLnJESdxW1b/JE73Si7D89aFAH0uZFP/JbNSadem us31GLV7D5pa1KRBxJ/OWMn79lA46I+gZgkbk4KNkSS1p4pffJupRServRTlUDm1lHT/M4RDlYlJ CfN59L6WGIds22t5heU=; Message-ID: <5CA6EF878C587A499590D966C2CE4CD0@134.195.208.58> Reply-To: "Aprende de Experto" <creditos.ia@morbicom.com> From: "Aprende de Experto" <tL8nSsd7@consensustrading.com> To: "rvasquezifprccompe" <rvasquez@ifprc.com.pe> Subject: =?iso-8859-1?B?R2VzdGnzbiBkZSBDculkaXRvcyBhcGxpY2FuZG8g?= =?iso-8859-1?B?SUE=?= Date: Thu, 15 Feb 2024 16:32:55 +0000 MIME-Version: 1.0 Content-Type: multipart/alternative; boundary="----=_NextPart_000_0542_01DA602C.A0B00A50" X-Priority: 3 X-Spam-Status: No, score= X-Spam-Score: X-Spam-Bar: X-Ham-Report: X-Spam-Flag: NO This is a multi-part message in MIME format. ------=_NextPart_000_0542_01DA602C.A0B00A50 Content-Type: text/plain; charset="iso-8859-1" Content-Transfer-Encoding: quoted-printable GESTI=D3N CR=C9DITOS APLICANDO INTELIGENCIA ARTIFICIAL 27 y 28 de Febrero de 7:00 pm a 10:00 pm (horario GMT-5: Colombia, Ecuado= r, Panam=E1, Per=FA) V=EDa Zoom con consultas y ejercicios en vivo con el experto - Incluye gr= abaciones, materiales y certificado La Inteligencia Artificial puede analizar una amplia gama de datos credit= icios, eventos y noticias econ=F3micas de tendencia, vinculadas al tema c= omercial, crediticio y financiero, a fin de predecir movimientos de merca= do y fluctuaciones de tasas de inter=E9s. Se emplean algoritmos de aprend= izaje autom=E1tico, los cuales ayudan a tomar m=E1s eficientes decisiones= de cr=E9dito e identificar oportunidades de colocaci=F3n. Algunos modelo= s de evaluaci=F3n crediticia que hoy por hoy se han dise=F1ado y construi= do con una s=F3lida base de inteligencia artificial, son por ejemplo el m= odelo Carmel, el modelo Merton y el modelo de Simulaci=F3n Financiera, qu= e apreciamos en este Workshop digital. DIRIGIDO A: Gerentes, Sub gerentes, jefes, supervisores, asistentes y gestores de cr=E9= ditos y cobranzas y en general, a todo p=FAblico interesado en este impor= tante aspecto de la moderna gesti=F3n comercial, financiera y de negocios= . Se aplican profundos conceptos comerciales, crediticios y de cobranzas,= pero haciendo uso de un lenguaje sencillo y coloquial. CONTENIDO GENERAL - La pol=EDtica comercial y crediticia. - La gesti=F3n de colocaci=F3n de cr=E9ditos. - Teor=EDa, modelo y procesos de inteligencia artificial AI en la negocia= ci=F3n crediticia. - La gesti=F3n ordinaria y No ordinaria de cartera morosa. - Desarrollo de casos de gesti=F3n eficiente de cartera morosa. CONTENIDO ESPECIFICO M=F3dulo 01 : La pol=EDtica comercial y crediticia. - La pol=EDtica comercial: retos al enfrentar un mercado globalizado post= pandemia global. - La pol=EDtica crediticia: endeudar es una cuesti=F3n de necesidad, moda= o supervivencia a m=E9rito de la pandemia global? - Muy actual problem=E1tica del cr=E9dito en post pandemia global. - Gerencia del riesgo crediticio. - La tecnolog=EDa y el cruce de informaci=F3n no son garant=EDa suficient= e. - Cr=E9dito para personas naturales y para empresas; sectores MYPE y un p= oco m=E1s grande. - Un modelo de Gesti=F3n de Cr=E9ditos post pandemia y a base de AI M=F3dulo 02 : Teor=EDa, Modelos y Procesos de Inteligencia Artificial en = la Negociaci=F3n Crediticia - La Inteligencia Artificial en la Open Economy=20 - AI clave para una evaluaci=F3n crediticia exitosa y abarcativa. - Ventajas de aplicar AI a Credit Scoring. - Innovaci=F3n de AI en Retail. - Benchmarking e Inteligencia Artificial. - Algunos Modelos de Credit Scoring o Point Scoring sugeridos a base de A= I ....Carmel; Merton; Simulaci=F3n Financiera Artificial. M=F3dulo 03: La gesti=F3n ordinaria y No ordinaria de cartera morosa. - La administraci=F3n de riesgos: una mezcla de proactividad y seguimient= o. - Un poquito de historia romana: " manus injectio " - El gestor de cobranzas eficaz. Perfil de manejo de informaci=F3n y ries= gos. - El deudor involuntario. Perfil post pandemia global. - El deudor consuetudinario. Perfil post pandemia global. - Hacer que las objeciones en cobranzas agreguen valor a la gesti=F3n. - Un modelo de Matriz de Riesgos y de Gesti=F3n de Riesgos, a base de AI Si desea conocer el contenido completo presione aqui=20 Indique su datos para enviarle el contenido solicitado INFORMACION:=20 E L C E S C U E L A L A T I N O A M E R l C A N A D E C A P A C l T A C= l O N=20 9 6 0 4 0 8 7 1 7 Si no desea recibir mensajes responda este correo con el titulo No deseo = mensajes ------=_NextPart_000_0542_01DA602C.A0B00A50 Content-Type: text/html; charset="iso-8859-1" Content-Transfer-Encoding: quoted-printable <!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.0 Transitional//EN"> <HTML><HEAD> <META content=3D"text/html; charset=3Diso-8859-1" http-equiv=3DContent-Ty= pe> <META name=3DGENERATOR content=3D"MSHTML 11.00.9600.17105"></HEAD> <BODY> <P><B><FONT size=3D6 face=3DCalibri>GESTI=D3N CR=C9DITOS APLICANDO INTELI= GENCIA=20 ARTIFICIAL</FONT></B><FONT face=3DCalibri><B><FONT size=3D6><BR></FONT><F= ONT=20 style=3D"FONT-SIZE: 14pt"><BR>27 y 28 de Febrero de 7:00 pm a 10:00 pm (h= orario=20 GMT-5: Colombia, Ecuador, Panam=E1, Per=FA)</FONT></B><BR><B><FONT=20 style=3D"FONT-SIZE: 14pt">V=EDa Zoom con consultas y ejercicios en vivo c= on el=20 experto - Incluye grabaciones, materiales y certificado<BR></FONT></B><BR= >La=20 Inteligencia Artificial puede analizar una amplia gama de datos creditici= os,=20 eventos y noticias econ=F3micas de tendencia, vinculadas al tema comercia= l,=20 crediticio y financiero, a fin de predecir movimientos de mercado y=20 fluctuaciones de tasas de inter=E9s. Se emplean algoritmos de aprendizaje= =20 autom=E1tico, los cuales ayudan a tomar m=E1s eficientes decisiones de cr= =E9dito e=20 identificar oportunidades de colocaci=F3n. Algunos modelos de evaluaci=F3= n=20 crediticia que hoy por hoy se han dise=F1ado y construido con una s=F3lid= a base de=20 inteligencia artificial, son por ejemplo el modelo Carmel, el modelo Mert= on y el=20 modelo de Simulaci=F3n Financiera, que apreciamos en este Workshop=20 digital.<BR><BR><B>DIRIGIDO A:</B><BR>Gerentes, Sub gerentes, jefes,=20 supervisores, asistentes y gestores de cr=E9ditos y cobranzas y en genera= l, a todo=20 p=FAblico interesado en este importante aspecto de la moderna gesti=F3n c= omercial,=20 financiera y de negocios. Se aplican profundos conceptos comerciales,=20 crediticios y de cobranzas, pero haciendo uso de un lenguaje sencillo y=20 coloquial.<BR><BR><B>CONTENIDO GENERAL<BR></B><BR>- La pol=EDtica comerci= al y=20 crediticia.<BR>- La gesti=F3n de colocaci=F3n de cr=E9ditos.<BR>- Teor=ED= a, modelo y=20 procesos de inteligencia artificial AI en la negociaci=F3n crediticia.<BR= >- La=20 gesti=F3n ordinaria y No ordinaria de cartera morosa.<BR>- Desarrollo de = casos de=20 gesti=F3n eficiente de cartera morosa.<BR><BR><B>CONTENIDO=20 ESPECIFICO<BR><BR>M=F3dulo 01 : La pol=EDtica comercial y crediticia.<BR>= </B><BR>-=20 La pol=EDtica comercial: retos al enfrentar un mercado globalizado post p= andemia=20 global.<BR>- La pol=EDtica crediticia: endeudar es una cuesti=F3n de nece= sidad, moda=20 o supervivencia a m=E9rito de la pandemia global?<BR>- Muy actual problem= =E1tica del=20 cr=E9dito en post pandemia global.<BR>- Gerencia del riesgo crediticio.<B= R>- La=20 tecnolog=EDa y el cruce de informaci=F3n no son garant=EDa suficiente.<BR= >- Cr=E9dito=20 para personas naturales y para empresas; sectores MYPE y un poco m=E1s=20 grande.<BR>- Un modelo de Gesti=F3n de Cr=E9ditos post pandemia y a base = de=20 AI<BR><BR><B>M=F3dulo 02 : Teor=EDa, Modelos y Procesos de Inteligencia A= rtificial=20 en la Negociaci=F3n Crediticia<BR></B><BR>- La Inteligencia Artificial en= la Open=20 Economy <BR>- AI clave para una evaluaci=F3n crediticia exitosa y abarcat= iva.<BR>-=20 Ventajas de aplicar AI a Credit Scoring.<BR>- Innovaci=F3n de AI en Retai= l.<BR>-=20 Benchmarking e Inteligencia Artificial.<BR>- Algunos Modelos de Credit Sc= oring o=20 Point Scoring sugeridos a base de AI ....Carmel; Merton; Simulaci=F3n Fin= anciera=20 Artificial.<BR><BR><B>M=F3dulo 03: La gesti=F3n ordinaria y No ordinaria = de cartera=20 morosa.<BR></B><BR>- La administraci=F3n de riesgos: una mezcla de proact= ividad y=20 seguimiento.<BR>- Un poquito de historia romana: " manus injectio "<BR>- = El=20 gestor de cobranzas eficaz. 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