Credit Risk Data Management
La gestión de datos para riesgo de crédito se ha convertido en un pilar estratégico y técnico para las instituciones financieras modernas. Tanto los reguladores como las áreas de negocio exigen información confiable y oportuna: tras la crisis financiera de 2008, el Comité de Basilea emitió BCBS 239, un marco transformador que obliga a los bancos –especialmente a los sistémicos– a mejorar la agregación y reporte de datos de riesgo para tomar decisiones informadas y mitigar pérdidas financieras . En paralelo, normas contables como IFRS 9 (NIIF 9) –y su equivalente en EE.UU. CECL– introdujeron el enfoque de pérdidas esperadas, dependiendo fuertemente de datos históricos de calidad para estimar adecuadamente las provisiones por riesgo de crédito . En México, por ejemplo, la adopción de IFRS 9 a partir de 2021 representó un gran desafío de datos para los bancos, evidenciando la necesidad de robustecer la infraestructura de información crediticia . En Estados Unidos, los supervisores también han reforzado los estándares: se ha llegado incluso a multar a grandes bancos por deficiencias persistentes en gobierno de datos y controles de riesgo . Este contexto regulatorio binacional demanda una gestión de datos de riesgo integral.
14
2
2025-08-22
Vie - Sab
Descripción
Al término de este workshop de dos días, los participantes obtendrán conocimientos
aplicables para elevar la gestión de datos de riesgo de crédito en sus organizaciones. En
particular, serán capaces de:
• Comprender el marco regulatorio y estratégico de los datos de riesgo de crédito:
identificar los principios de BCBS 239, los requerimientos de la CNBV/Banco de
México y estándares internacionales (BIS), así como las normas contables (IFRS 9 y
CECL) que impulsan una mejor agregación y gobernanza de datos en las áreas de
riesgo .
• Evaluar la calidad de los datos y su impacto en decisiones crediticias: reconocer
cómo la precisión, completitud y actualidad de los datos afectan la confianza
en el proceso de originación de créditos y el seguimiento de portafolios, evitando
decisiones erróneas o pérdidas por datos defectuosos . Desarrollarán criterios para
medir y mejorar la calidad de datos (p. ej., integridad, consistencia, exactitud) en sus
instituciones.
Dirigido a:
El taller está orientado a profesionales vinculados con el riesgo de crédito y la gestión de información en instituciones financieras. Esto incluye gerentes y analistas de riesgo de crédito, miembros de equipos de gobierno de datos o tecnología enfocados en riesgo, científicos de datos y analistas que desarrollen modelos crediticios, auditores internos y oficiales regulatorios que revisen datos de riesgo, arquitectos de datos involucrados en infraestructuras de información financiera, oficiales de crédito senior que necesiten entender la calidad de los datos en decisiones de originación, y quants/modeladores cuantitativos que dependan de datos confiables para sus metodologías. También puede aportar valor a consultores en riesgo financiero y cumplimiento regulatorio que asesoren bancos en estos temas. En general, el público objetivo son aquellos roles en que confluyen el conocimiento del negocio crediticio y el manejo/consumo de datos.
The Latest From The Best
Conoce a nuestro profesorado
Daniela Zenteno
DIRECTOR COLLATERAL RISK ANALYTICS
