Machine learning para equipos financieros que necesitan resultados, no teoría.
Data Pro construye y despliega sistemas de IA aplicada — scoring de riesgo de crédito, detección de fraude, pronósticos financieros, automatización de procesos — para empresas que necesitan un modelo funcionando, no una presentación.
Así se ve un proyecto por dentro: de tus datos crudos a un modelo que puedes usar todos los días.
Hecho para equipos de finanzas y operaciones
Cada proyecto parte de tus datos y tu decisión, no de una plantilla genérica. Diseñado para empresas medianas — rápido para arrancar, fácil de entregar a tu equipo.
Riesgo de crédito y detección de fraude
Modelos predictivos que califican riesgo y marcan anomalías antes de que te cuesten dinero — entrenados con tus datos de transacciones y crédito, ajustados a tu tolerancia al riesgo.
Pronósticos financieros
Modelos de series de tiempo y econometría para ingresos, flujo de efectivo y planeación de demanda — hechos para correr dentro de tu ciclo de reportes actual.
Automatización de procesos con IA
Procesos manuales de finanzas y reportes convertidos en flujos automatizados — menos tiempo cuadrando hojas de cálculo, más tiempo tomando decisiones.
Capacitación en IA para equipos y directivos
Entrenamiento práctico en IA y analítica para equipos de finanzas y liderazgo — el mismo formato aplicado que se construyó para colaboradores de Driscoll's.
Dónde se ha puesto en práctica
Colaboración en modelado financiero aplicado a estrategia de financiamiento corporativo, construida sobre casos corporativos reales.
Educación ejecutiva en inteligencia artificial aplicada y análisis financiero, entregada directamente a equipos corporativos.
Construcción y despliegue de proyectos de IA aplicada — predicción de bancarrota, detección de fraude, trading algorítmico, riesgo de crédito, pronósticos — en programas de finanzas de licenciatura y posgrado.
Dr. Arturo Bernal
Profesor de Finanzas + IA, investigador aplicado e innovador educativo con 12+ años en el Tecnológico de Monterrey. Introdujo Python, R y machine learning en los planes de estudio de finanzas en México, y capacitó a más de 20 profesores antes de la adopción generalizada de herramientas de IA.
Participante activo en los ecosistemas globales de fintech y finanzas digitales a través del MIT Digital Currency Initiative y la comunidad del MIT Bitcoin Expo. Construye sistemas de IA aplicada en trading algorítmico, detección de fraude, riesgo de crédito y analítica financiera — para el salón de clases y para empresas.
- Doctorado en Finanzas, EGADE Business School, Tecnológico de Monterrey
- Programa Posdoctoral Bridge en Data Analytics, University of Texas en San Antonio
- Investigador certificado por CONACYT, Nivel 1
- Publicaciones en revistas internacionales Q1/Q2 de finanzas y fintech
- Python · R · TensorFlow · SQL · Econometría · Modelado Financiero