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Diploma Experto de IA para Detección de Fraudes Bancarios + 29 Créditos ECTS
100% Online
3 Meses
Flexibilidad horaria
699€
594.15€
-15% (hasta el 30/04/2026)
* Becas y descuentos no aplicables a formación programada
Seguridad y confianza en tus pagos online.- Presentación
- Temario
- Metodología
- Titulación
Descripción
¿A quién va dirigido?
El Diploma experto de IA para Detección de Fraudes Bancarios está dirigido a profesionales y titulados del sector financiero interesados en el conocimiento sobre el uso de inteligencia artificial en la identificación de fraudes. Es ideal para aquellas personas que deseen entender el impacto del fraude, el manejo de datos financieros y la detección de anomalías bancarias.
Objetivos
- Entender el impacto del fraude bancario en la economía y sociedad.
- Explicar el rol de la IA en la detección de fraudes bancarios.
- Identificar tipos de fraude en entidades bancarias.
- Analizar datos bancarios para mejorar su calidad y protección.
- Aplicar técnicas de detección de anomalías en finanzas.
- Diseñar y evaluar modelos de IA para la detección de fraudes.
Salidas Profesionales
El Diploma experto de IA para Detección de Fraudes Bancarios te ayudará a desempeñarte en todos los cargos especializados y relacionados con la detección de fraudes bancarios y, sobre todo, en el uso de la IA para detectar dichos fraudes. Además, podrás asesorar en la protección de datos en el sector bancario, y desarrollar labores de procesamiento de estos datos.
Temario del Diploma Experto de IA para Detección de Fraudes Bancarios + 29 Créditos ECTS
MÓDULO 1. FUNDAMENTOS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
UNIDAD DIDÁCTICA 1. HISTORIA Y EVOLUCIÓN DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL
- Surgimiento de la inteligencia artificial
- Hitos clave en la evolución de la IA
- Principales investigadores y aportaciones
- Impacto histórico en el sector financiero
UNIDAD DIDÁCTICA 2. CONCEPTOS CLAVE DEL APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
- Definición de inteligencia artificial
- Diferencias entre IA débil y fuerte
- Concepto de aprendizaje automático
- Rol del aprendizaje automático en la IA
UNIDAD DIDÁCTICA 3. DIFERENCIAS ENTRE IA, MACHINE LEARNING Y DEEP LEARNING
- Definición de machine learning
- Características de machine learning
- Comparativa entre IA, ML y DL
- Casos de uso en el sector financiero
UNIDAD DIDÁCTICA 4. ALGORITMOS PRINCIPALES DE APRENDIZAJE SUPERVISADO Y NO SUPERVISADO
- Algoritmos supervisados más utilizados
- Algoritmos no supervisados relevantes
- Selección del algoritmo adecuado
- Aplicaciones prácticas en la banca
UNIDAD DIDÁCTICA 5. APLICACIONES DE IA EN EL SECTOR FINANCIERO
- Automatización de procesos bancarios
- Detección de fraudes financieros
- Gestión de riesgos mediante IA
- Personalización de servicios financieros
UNIDAD DIDÁCTICA 6. LIMITACIONES Y RETOS ACTUALES DE LA IA EN BANCA
- Desafíos técnicos en la implementación
- Limitaciones de los modelos actuales
- Barreras culturales y organizativas
- Riesgos asociados a la IA en banca
UNIDAD DIDÁCTICA 7. INTRODUCCIÓN A LA ÉTICA Y EL SESGO ALGORÍTMICO
- Principios éticos en IA
- Tipos de sesgo algorítmico
- Consecuencias del sesgo en banca
- Estrategias para mitigar el sesgo
UNIDAD DIDÁCTICA 8. TENDENCIAS FUTURAS EN IA FINANCIERA
- Avances tecnológicos emergentes
- IA explicable y transparente
- Integración de IA con blockchain
- Perspectivas de innovación en banca
MÓDULO 2. ECOSISTEMA BANCARIO Y TIPOLOGÍAS DE FRAUDE
UNIDAD DIDÁCTICA 1. ESTRUCTURA Y FUNCIONAMIENTO DEL SISTEMA BANCARIO
- Tipos de entidades bancarias
- Procesos internos clave
- Relación con organismos reguladores
- Importancia de la confianza en el sistema
UNIDAD DIDÁCTICA 2. PROCESOS FINANCIEROS CRÍTICOS EN BANCA
- Gestión de cuentas y depósitos
- Procesos de crédito y préstamos
- Transferencias y pagos electrónicos
- Control de operaciones y auditoría
UNIDAD DIDÁCTICA 3. PRINCIPALES ACTORES Y REGULADORES DEL SECTOR FINANCIERO
- Bancos y entidades financieras
- Organismos supervisores nacionales
- Reguladores internacionales
- Colaboración entre entidades y reguladores
UNIDAD DIDÁCTICA 4. MODALIDADES CLÁSICAS DE FRAUDE BANCARIO
- Fraude de identidad
- Falsificación de documentos
- Fraude en transferencias
- Suplantación de cuentas
UNIDAD DIDÁCTICA 5. NUEVAS TIPOLOGÍAS DE FRAUDE DIGITAL
- Phishing y ciberataques
- Fraude en banca online
- Malware y troyanos bancarios
- Amenazas emergentes en canales digitales
UNIDAD DIDÁCTICA 6. IMPACTO ECONÓMICO Y REPUTACIONAL DEL FRAUDE
- Costos directos del frade
- Pérdida de confianza del cliente
- Daños a la reputación institucional
- Estrategias de recuperación post-fraude
UNIDAD DIDÁCTICA 7. CASOS REALES Y ANÁLISIS DE INCIDENTES
- Estudio de casos emblemáticos
- Métodos de investigación de fraudes
- Lecciones aprendidas de incidentes
- Mejores prácticas tras un fraude
UNIDAD DIDÁCTICA 8. ESTRATEGIAS DE PREVENCIÓN Y CONTROL EN BANCA
- Políticas de prevención de fraude
- Herramientas tecnológicas de control
- Capacitación y concienciación del personal
- Evaluación continua de riesgos
MÓDULO 3. PROCESAMIENTO Y ANÁLISIS DE DATOS FINANCIEROS
UNIDAD DIDÁCTICA 1. FUENTES Y TIPOS DE DATOS FINANCIEROS
- Datos estructurados y no estructurados
- Bases de datos internas y externas
- Fuentes abiertas y privadas
- Relevancia de los datos en la detección de fraude
UNIDAD DIDÁCTICA 2. TÉCNICAS DE RECOLECCIÓN DE DATOS EN BANCA
- Extracción de datos de sistemas bancarios
- Integración de datos de múltiples fuentes
- Automatización en la recolección de datos
- Validación y verificación de datos
UNIDAD DIDÁCTICA 3. LIMPIEZA Y PREPROCESAMIENTO DE DATOS
- Identificación de datos inconsistentes
- Tratamiento de valores atípicos y nulos
- Normalización y estandarización
- Herramientas para el preprocesamiento
UNIDAD DIDÁCTICA 4. ANÁLISIS EXPLORATORIO DE DATOS FINANCIEROS
- Técnicas de visualización de datos
- Estadísticas descriptivas básicas
- Identificación de patrones y tendencias
- Detección de anomalías iniciales
UNIDAD DIDÁCTICA 5. DETECCIÓN DE ANOMALÍAS Y PATRONES SOSPECHOSOS
- Métodos estadísticos para detectar anomalías
- Algoritmos de clustering en detección de fraude
- Análisis de transacciones inusuales
- Evaluación de alertas generadas
UNIDAD DIDÁCTICA 6. VISUALIZACIÓN DE DATOS PARA LA TOMA DE DECISIONES
- Herramientas de visualización financiera
- Dashboards para monitoreo de fraude
- Interpretación de gráficos y reportes
- Presentación efectiva de resultados
UNIDAD DIDÁCTICA 7. HERRAMIENTAS Y PLATAFORMAS DE ANÁLISIS DE DATOS
- Plataformas de análisis financiero
- Herramientas opensource y comerciales
- Integración de herramientas con sistemas bancarios
- Ventajas y limitaciones de cada herramienta
UNIDAD DIDÁCTICA 8. CALIDAD DE DATOS Y GESTIÓN DE DATOS MAESTROS
- Definición de calidad de datos
- Estrategias para mejorar la calidad de los datos
- Gestión de datos maestros en banca
- Impacto de la calidad en la detección de fraude
MÓDULO 4. MODELOS DE MACHINE LEARNING PARA DETECCIÓN DE FRAUDES
UNIDAD DIDÁCTICA 1. SELECCIÓN DE VARIABLES Y CONSTRUCCIÓN DE DATASETS
- Identificación de variables relevantes
- Técnicas de selección de características
- Construcción y partición de datasets
- Importancia del muestreo en fraude
UNIDAD DIDÁCTICA 2. MODELOS SUPERVISADOS APLICADOS A FRAUDE BANCARIO
- Regresión logística en detección de fraude
- Árboles de decisión y Random Forest
- Redes neuronales básicas
- Evaluación de modelos
UNIDAD DIDÁCTICA 3. MODELOS NO SUPERVISADOS Y CLUSTERING DE ANOMALÍAS
- Algoritmos de clústering: DBSCAN, K-means
- Detección de outliers en datos financieros
- Aplicaciones de autoencoders
- Limitaciones de modelos no supervisados
UNIDAD DIDÁCTICA 4. VALIDACIÓN Y EVALUACIÓN DE MODELOS FRAUDE
- Métricas de rendimiento (precision, recall, F1)
- Validación cruzada y holdout
- Análisis de falsos positivos y negativos
- Selección del mejor modelo
UNIDAD DIDÁCTICA 5. TÉCNICAS DE REDUCCIÓN DE FALSOS POSITIVOS
- Ajuste de umbrales de decisión
- Uso de modelos ensemble
- Reentrenamiento con nuevos datos
- Revisión manual y automática de alertas
UNIDAD DIDÁCTICA 6. INTERPRETABILIDAD Y EXPLICABILIDAD DE MODELOS
- Herramientas de interpretabilidad (LIME, SHAP)
- Explicación de decisiones a usuarios
- Transparencia en modelos de IA
- Regulación y exigencias de explicabilidad
UNIDAD DIDÁCTICA 7. INTEGRACIÓN DE MODELOS EN SISTEMAS BANCARIOS
- Arquitectura de integración de modelos
- APIs y microservicios para IA
- Monitorización de modelos en producción
- Actualización y mantenimiento continuo
MÓDULO 5. IA GENERATIVA Y PROCESAMIENTO DE LENGUAJE NATURAL EN FRAUDES
UNIDAD DIDÁCTICA 1. FUENTES Y TIPOS DE DATOS FINANCIEROS
- Fundamentos de IA generativa en banca
- Modelos generativos más utilizados
- Aplicaciones en generación de datos sintéticos
- Beneficios y riesgos en el sector financiero
UNIDAD DIDÁCTICA 2. APLICACIONES DE PLN EN LA DETECCIÓN DE FRAUDE
- Introducción al procesamiento del lenguaje natural
- Análisis de texto en aplicaciones bancarias
- Análisis de comunicaciones y correos sospechosos
- Automatización de alertas mediante PLN
UNIDAD DIDÁCTICA 3. ANÁLISIS DE COMUNICACIONES Y CORREOS SOSPECHOSOS
- Técnicas de análisis de emails
- Detección de phishing con IA
- Clasificación automática de mensajes
- Herramientas para análisis de comunicaciones
UNIDAD DIDÁCTICA 4. DETECCIÓN DE FRAUDES EN DOCUMENTOS DIGITALES
- Procesamiento de documentos con IA
- Reconocimiento de patrones en documentos
- Verificación de autenticidad documental
- Integración con sistemas bancarios
UNIDAD DIDÁCTICA 5. MODELOS DE LENGUAJE Y GENERACIÓN DE ALERTAS
- Modelos de lenguaje preentrenados
- Generación automática de alertas
- Personalización de mensajes de advertencia
- Evaluación de la efectividad de alertas
UNIDAD DIDÁCTICA 6. TÉCNICAS DE ANÁLISIS SEMÁNTICO Y SINTÁCTICO
- Análisis semántico de transacciones
- Procesamiento sintáctico de textos
- Detección de intenciones fraudulentas
- Aplicaciones en monitoreo de comunicaciones
UNIDAD DIDÁCTICA 7. AUTOMATIZACIÓN DE REVISIÓN DOCUMENTAL CON IA
- Flujos automáticos de revisión
- Extracción de información relevante
- Validación de documentos en tiempo real
- Reducción de errores humanos con IA
UNIDAD DIDÁCTICA 8. LIMITACIONES Y RIESGOS DEL PLN EN BANCA
- Sesgos en modelos de lenguaje
- Riesgos de interpretaciones erróneas
- Limitaciones técnicas actuales
- Estrategias de mitigación de riesgos
Metodología
EDUCA LXP se basa en 6 pilares
Item
Distintiva
EDUCA EDTECH Group es proveedor de conocimiento. Respaldado por el expertise de nuestras instituciones educativas, el alumnado consigue una formación relevante y avalada por un sello de calidad como es el grupo EDUCA EDTECH.
Realista
La metodología EDUCA LXP prescinde de conocimientos excesivamente teóricos o de métodos prácticos poco eficientes. La combinación de contenidos en constante actualización y el seguimiento personalizado durante el proceso educativo hacen de EDUCA LXP una metodología única.
Student First
La metodología EDUCA LXP y la formación del grupo EDUCA EDTECH conciben al estudiante como el centro de la experiencia educativa, nutriéndose de su retroalimentación. Su feedback es nuestro motor del cambio.
Inteligencia Artificial
La personalización en el aprendizaje no sería posible sin una combinación precisa entre experiencia académica e investigación tecnológica, así como la Inteligencia Artificial. Por eso contamos con herramientas IA de desarrollo propio, adaptadas a cada institución educativa del grupo.
Profesionales en activo
Nuestro equipo de profesionales docentes, además de ser especialistas en su sector, cuentan con una formación específica en el manejo de herramientas tecnológicas que conforman el ecosistema EDUCA EDTECH.
Timeless Learning
La formación debe ser una experiencia de vida, concibiendo el e-learning como una excelente solución para los desafíos de la educación convencional. Entendemos el aprendizaje como un acompañamiento continuo del estudiante en cada momento de su vida.
Titulación del Diploma Experto de IA para Detección de Fraudes Bancarios + 29 Créditos ECTS
Titulación de Diploma Experto de IA para Detección de Fraudes Bancarios con 725 horas y 29 ECTS expedida por UTAMED-Universidad Tecnológica Atlántico Mediterráneo.
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