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Lima, Perú

Arequipa, Perú

Programa de especialización de ciencia de datos aplicado a Banca y Finanzas

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Introducción a la ciencia de datos y machine learning con PythonDiplomado en gestión de riesgos

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• Reportando a la Gerencia General.
• Definir el catálogo de servicios y/o productos de la Gerencia de data.
• Liderar la estrategia para la creación o implementación de nuevos servicios.
• Coordinar y revisar con GAF y GG la elaboración de las propuestas técnicas económicas (manejo de presupuesto)
• Establecer el flujo de preparación de los servicios (kick off) en coordinación con las gerencias involucradas y el cliente.
• Supervisar la ejecución de los diversos servicios (Estrategia y Gobierno de Datos, BI, Business Analitycs).

Business analyticsData miningMachine learningForescastDeep learning

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• Responsable de la generación de estrategias para la gestión efectiva del riesgo.
• Diseño de modelos predictivos para la admisión, seguimiento y cobranza de clientes.
• Supervisión de los análisis y resultados de las diferentes áreas de riesgos para la generación de valor del Comité Integral de Riesgos.
• Supervisión de la proyección de provisiones y su ejecución en el plan financiero.
• Liderar análisis preventivos para identificar proactivamente riesgos de crédito y no pago de clientes.
• Supervisión de la ejecución de las normativas internas y externas (SBS, COFIDE).

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• Responsable de la supervisión de estrategias de gestión de riesgo de crédito en admisión y seguimiento
• Responsable de la supervisión de las estrategias de la gestión de riesgo operacional, seguridad de información y continuidad de negocio
• Responsable de la estrategia para la creación o implementación de metodologías, herramientas y análisis del riesgo crediticio.
• Definición, implementación y Seguimiento del Plan Anual de Riesgos con los líderes correspondientes
• Gestionar con las áreas de Negocios, Planeamiento, Recuperaciones temas relacionados a la aprobación de excepciones, autonomías.

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• Gestionar la información de las áreas de Desarrollo de Clientes, Comercial, RRHH, entre otras, para su posterior explotación.
• Realizar estrategias de desarrollo de herramientas y metodologías tanto a nivel de cuadros de mandos como a nivel de informes.
• Definir especificaciones funcionales y de diseño, asegurando la calidad e integridad de los datos de los reportes que se mostrarán en la plataforma web.
• Diseñar e implementar modelos estadísticos predictivos y metodologías de segmentación orientados al cliente, productos o asesores de venta (People Analytics)
• Proponer y desarrollar análisis e indicadores de gestión para las áreas de Desarrollo de Clientes, Comercial, RRHH, entre otras.

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• Desarrollar, implementar y realizar el monitoreo de Modelos Score de Admisión, Cobranza, Seguimiento, entre otros.
• Establecer herramientas y metodologías para la identificación, medición y control del riesgo crediticio en todas sus etapas.
• Analizar, explotar y gestionar la información.

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• Colaborar con el cliente en la definición y concreción de los objetivos del proyecto.
• Planificar el proyecto, identificando actividades a realizar, recursos, plazos y costos previstos.
• Dirigir y coordinar los recursos empleados en el proyecto.

• Construcción de modelos estadísticos predictivos del comportamiento de uso o perfil del cliente (segmento VIP) que permitió una mejor gestión de los clientes más importantes en las campañas de fidelización, logrando un.
• Construcción de modelos estadísticos predictivos para la retención de clientes (producto hipotecario), dando como resultado una tasa de retención del 20% de los clientes con propensión a dejar el producto.
• Segmentación de clientes e identificación de nichos de mercados de nuevos clientes Premium y VIP, incrementando la efectividad de las campañas en un 30%.
• Elaboración de estrategias de gestión del universo Premium y VIP.
• Análisis de campañas y elaboración de informes.

• Construcción de modelos estadísticos predictivos del comportamiento de uso o perfil del cliente (clientes de tarjeta de crédito o débito), logrando un incremento del 5% en la efectividad de las campañas de fidelización.
• Modelamiento y Gestión de Base de Datos, logrando construir una matriz de base de datos para estudios de ventas, uso, cancelación, etc de tarjetas.
• Segmentación de clientes potenciales para la venta de tarjetas
• Análisis de campañas y elaboración de informes.

Master Of Business Administration (Mba), Administración Y Gestión De Empresas, General

Certificación En Gobierno Y Estrategia Del Dato, Gobierno De Datos

Certificación internacional en Gobierno y Estrategia del Dato brindado por el IE University y CDO Spain & LATAM

Diplomado, Finanzas Corporativas

Candidata A Máster, Artificial Intelligence

Diplomado En Customer Relationship Management, Marketing

Bachiller De La Especialidad De Ingeniería Estadística, Ingeniería Estadística