Cómo Usar Machine Learning en la Gestión de Riesgos

En este episodio conversamos con Orlando López, experto en Gestión Integral de Riesgos y Economía Financiera, quien nos cuenta sobre cómo podemos usar Machine Learning para la gestión de riesgos.

En este podcast tocamos los siguientes temas:

1. Cómo ha evolucionado la aplicación de Machine Learning en la gestión de riesgos en los últimos años.
2. Cuáles son los principales beneficios y desafíos de utilizar algoritmos de Machine Learning en la gestión de riesgos.
3. La importancia y papel tienen el cálculo, la estadística y la econometría en este campo.
4. Ejemplos concretos de cómo Machine Learning ha mejorado la gestión de riesgos.
5. Cuáles son las principales diferencias entre los algoritmos tradicionales y los algoritmos de Machine Learning.
6. Qué criterios se deben considerar al seleccionar un algoritmo de Machine Learning.
7. Cuáles son los riesgos asociados con el uso de Machine Learning en la gestión de riesgos.
8. Cómo se puede garantizar la transparencia y la interpretabilidad de los modelos de Machine Learning utilizados en la gestión de riesgos.
9. Qué papel juegan los datos de alta calidad en el éxito de las aplicaciones de Machine Learning en la gestión de riesgos.
10. Qué avances futuros se espera ver en la intersección de Machine Learning y la gestión de riesgos.

¡A darle play!

Aprende más de las tecnologías emergentes aquí: