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El crédito mueve economías, sostiene negocios y transforma vidas. Pero gestionar una cartera hoy, con clientes cada vez más digitales, ciclos de pago más complejos y márgenes de riesgo más estrechos, exige algo más que hojas de cálculo y experiencia acumulada. Exige datos, modelos y decisiones en tiempo real.
La inteligencia artificial ya no es una promesa lejana para el sector financiero: es la herramienta que está separando a las instituciones que recuperan cartera de las que la pierden. Desde el scoring automatizado hasta los chatbots de cobranza empática, pasando por la detección de impago temprano y los reportes predictivos, la IA ajusta cada etapa del ciclo crediticio con una velocidad que ningún proceso manual puede igualar.
Este diplomado nació de una pregunta concreta: ¿cómo formo a un profesional de crédito y cobranza para que use la IA como aliada estratégica, sin necesidad de convertirlo en programador? La respuesta es un programa de ocho módulos, 100% virtual, construido desde la práctica y orientado a resultados medibles. Los participantes aprenderán a evaluar riesgo con modelos inteligentes, automatizar el contacto con deudores, negociar con argumentos respaldados por datos, gestionar cobranza jurídica con LegalTech y tomar decisiones con tableros de control generados con IA, todo usando herramientas accesibles desde el primer día.
Metodología
Formación 100% virtual, con enfoque constructivista que permite al estudiante ser protagonista de su aprendizaje. Nuestro esquema de Aula Invertida permite que el estudiante adquiera el conocimiento a su ritmo, para desarrollar aspectos prácticos bajo la orientación de los conferencistas expertos en las Clases Presenciales Virtuales. El proceso se complementa con talleres, foros, pruebas formativas, actividades de retroalimentación y asesorías para garantizar un completo aprendizaje.
Dirigido a
Profesionales del sector financiero, bancario, cooperativo, asegurador y fintech que trabajan o aspiran a trabajar en áreas de crédito, cobranza, riesgo, cartera, cumplimiento o transformación digital. También es ideal para consultores independientes, emprendedores del sector financiero y líderes de equipos de recuperación que buscan modernizar sus procesos con herramientas de inteligencia artificial.
Se recomienda contar con conocimientos básicos de Excel o herramientas de oficina, y experiencia previa —aunque sea introductoria— en procesos de crédito o cobranza. No se requieren conocimientos de programación: el programa está diseñado para profesionales que quieren usar la IA, no para quienes quieran desarrollarla.
Objetivos
Optimizar los tiempos de respuesta y la precisión en la aprobación de solicitudes mediante el uso de herramientas de scoring inteligente y automatización no-code, permitiendo evaluar perfiles con variables alternativas sin necesidad de depender de desarrolladores tecnológicos.
Diseñar e implementar campañas de contacto automatizado multicanal y argumentarios de negociación asistidos por IA conversacional, logrando acuerdos de pago personalizados y empáticos adaptados a la propensión de pago de cada deudor.
Construir tableros de control predictivos y reportes ejecutivos automatizados para anticipar el deterioro de la cartera, identificar segmentos en riesgo antes del impago y priorizar las cuentas que deben escalarse a cobro jurídico.
nterpretar modelos analíticos de predicción de mora para anticipar el deterioro de la cartera, segmentando a los usuarios según su probabilidad de incumplimiento para activar acciones preventivas antes de que se consolide el impago.
Plan de Estudios
Módulo 1: Fundamentos de crédito y la Inteligencia Artificial como herramienta de gestión
Ciclo de vida del crédito: originación, seguimiento y recuperación.
Tipos de crédito: consumo, empresarial, hipotecario y microfinanzas.
Qué es la IA y cómo se aplica en servicios financieros: conceptos clave sin tecnicismos .
Herramientas de IA conversacional para el área de crédito: ChatGPT, Claude y Gemini…
Automatización de tareas repetitivas: reportes, resúmenes y comunicaciones con IA.
Panorama regulatorio y tendencias del crédito digital en América Latina.
Módulo 2: Evaluación y Scoring crediticio asistido por Inteligencia Artificial
Del scoring tradicional al scoring inteligente: qué cambia y por qué importa.
Cómo leer e interpretar los resultados de un modelo de riesgo crediticio.
Variables alternativas en la evaluación: comportamiento digital, geolocalización y open banking.
Machine Learning aplicado al crédito: conceptos clave para el decisor
Uso de IA generativa para analizar perfiles de clientes y generar recomendaciones de crédito.
Plataformas de scoring con IA accesibles: demos, dashboards e integraciones sin código.
Módulo 3: Automatización del proceso de originación de crédito
Captura y validación automática de documentos con IA: qué herramientas existen y cómo usarlas
Verificación de identidad digital: biometría facial, liveness y validación documental.
Onboarding digital sin fricción: buenas prácticas, flujos y cumplimiento KYC/AML.
Automatización de aprobaciones con plataformas no-code: Zapier, Make y similares.
IA para redactar condiciones, cartas de aprobación y comunicaciones al cliente.
Indicadores clave de un proceso de originación eficiente: qué medir y cómo mejorarlo.
Módulo 4: Modelos predictivos de riesgo e impago
Cómo funcionan los modelos predictivos de impago: lógica, variables e interpretación de resultados.
Alertas tempranas de deterioro de cartera: señales, umbrales y acciones preventivas.
Segmentación predictiva: identificar qué clientes están en riesgo antes de que fallen.
Uso de IA para analizar historial de pagos y detectar patrones de impago recurrente.
Reportes de riesgo generados con IA: cómo producirlos y presentarlos a dirección.
Casos prácticos: cómo bancos y fintechs usan modelos predictivos para reducir la mora.
Módulo 5: Modelos de propensión al pago y estrategias de negociación
Qué es un modelo de propensión al pago y cómo se interpreta en la operación diaria.
Segmentación de deudores: quién puede pagar, quién quiere pagar y quién necesita apoyo.
Diseño de ofertas de pago y planes de reestructura con apoyo de IA.
IA para preparar argumentarios de negociación según el perfil del deudor.
Técnicas de negociación asistida: simulación de escenarios y respuestas con IA conversacional.
Métricas de efectividad: tasa de acuerdo, cumplimiento del plan y recuperación por segmento.
Módulo 6: Cobranza conversacional: Automatización de contacto multicanal
Chatbots de cobranza: diseño de flujos conversacionales, tono empático y manejo de objeciones.
IA de voz: marcación predictiva, IVR inteligente y personalización del guión.
WhatsApp Business y mensajería automatizada: casos de uso reales en cobranza.
Mejores momentos de contacto: cómo la IA decide cuándo y por dónde comunicarse.
Omnicanalidad en cobranza: integración de SMS, correo, chat y llamada con coherencia.
Herramientas accesibles: Twilio, Landbot, Tidio y plataformas con plan gratuito.
Módulo 7: Cobranza Jurídica Inteligente y LegalTech
Cuando escalar a cobranza jurídica: criterios, umbrales y análisis costo-beneficio con IA.
IA para clasificar cuentas accionables y priorizar el portafolio jurídico.
Generación automática de documentos legales con IA: cartas de cobro, requerimientos y demandas tipo.
Herramientas LegalTech para el seguimiento de procesos judiciales y notificaciones.
IA conversacional para asistir al deudor en la comprensión de su situación jurídica.
Gestión de despachos de cobranza externa: supervisión, indicadores y reportes con IA.
Módulo 8: Analítica de cartera, reportes y estrategia de implementación
Indicadores clave de cartera: aging, roll rates, tasa de recuperación y costo por gestión.
Dashboards de cobranza con Power BI: construcción sin código.
Generación de reportes ejecutivos y análisis narrativos con IA (ChatGPT, Claude).
Ética en el uso de IA crediticia: sesgos algorítmicos, transparencia y normativa vigente.
Hoja de ruta de implementación: diagnóstico del área, prioridades y primeros pasos.
Proyecto integrador: propuesta de mejora del proceso de crédito o cobranza con IA.
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Información General
Duración: 14 Semanas
Dedicación de 8/10 horas por semana