Fortalezca sus estrategias de identificación, monitoreo, investigación y seguimiento de operaciones fraudulentas

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Conozca cómo detectar y prevenir el fraude dentro de la organización para tomar mejores decisiones. En este curso se expondrán las capacidades básicas que su organización debe desarrollar para tener un sistema analítico para la detección y prevención del fraude, a través de conceptos de analítica y estrategias de negocio que le ayuden a identificar patrones atípicos y detectar posibles casos de fraude. Al final del curso usted podrá diseñar estrategias analíticas que tengan un impacto positivo y accionable en su organización.

Objetivo

Proporcionar estrategias analíticas que permitan detectar, prevenir el fraude y generar alertas.

Contenido

El contenido de este curso está conformado por los siguientes temas:

  1. Introducción: aspectos teóricos fundamentales de Detección del Fraude.
  2. Técnicas de predicción: árboles de decisión, redes neuronales.
  3. Ejercicios prácticos: Detección del Fraude.
  4. Estrategias de negocio a partir de los resultados y beneficios financieros.
Metodología

La metodología que utilizamos en nuestros cursos de capacitación presencial, involucran métodos expositivos, participativos y de análisis para la comprensión de cuándo y cómo utilizar técnicas analíticas, y de cómo generar estrategias a partir de sus resultados. Se combinarán los conceptos teóricos con el desarrollo de ejercicios prácticos, haciendo uso de tecnología analítica. Los participantes, tienen la posibilidad de realizar un laboratorio para resolver una problemática de negocio. Las bases de datos que se emplean para el desarrollo del curso son estándar y provistas por el instructor del curso.

Perfil de los asistentes

Ejecutivos responsables de la Detección y Prevención del Fraude, así como aquellos profesionales, investigadores y analistas de disciplinas relacionadas que deseen ampliar su conocimiento.

DURACIÓN

8 horas

NIVEL

Medio

REQUISITOS

Conocimiento en IBM SPSS Modeler.

Muestras Complejas con IBM SPSS Statistics

Analítica aplicada a cobranzas

Prevención del fraude

Perfilamiento analítico