Model Risk Management & AI/ML Governance

Temario

Qué vas a dominar.

Gobernar el riesgo de modelo y la IA/ML de punta a punta: inventario y tiering, validación independiente, ciclo de vida del modelo, y la gobernanza específica de modelos de IA (explicabilidad, sesgo, drift), satisfaciendo al supervisor.

Contenidos

01Definición de modelo y de riesgo de modelo; inventario y tiering.
02Validación independiente: conceptual, datos, outcome y benchmarking.
03Ciclo de vida del modelo y controles.
04Estándares: SR 11-7 y TRIM (ECB).
05Gobernanza de IA/ML: XAI, fairness & bias, drift/PSI, MLOps.
06LLMs y GenAI en riesgo: nuevos usos y nuevos riesgos.
07Reporting de MRM al Comité de Riesgos.
08Sector lens.

Capstone del módulo

“Model Validation & AI Governance”

dictamen de validación de un modelo de IA (aprobado / condicionado / rechazado) con evidencia. Dinámica paso a paso: 1) (Organizacional) Cada equipo rotado es la validación independiente. 2) (Técnico) Evalúan datos, desempeño, explicabilidad (SHAP) y sesgo. 3) (Integración) Emiten dictamen con condiciones y plan de remediación. 4) (Defensa) Defienden el dictamen ante el “Comité de Modelos”; el developer lo reta.

¿Para quién?

Model Risk Management y validación independiente.
Model developers y equipos de Data Science.
Riesgo cuantitativo.
CROs que responden por la gobernanza de modelos e IA.
Reguladores y validadores del supervisor.

Por qué importaCada decisión de riesgo depende de un modelo; un modelo malo bien usado es peor que ninguno. Con la IA, el riesgo de modelo se dispara. El CRO debe gobernar el ciclo de vida completo y demostrar control ante el supervisor (SR 11-7, TRIM).

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