Jueves 24 de marzo, 10:00 hora Ciudad de México (GMT -6)
Con el acelerado crecimiento de la transformación digital, la industria financiera ha tenido que adoptar nuevas herramientas analíticas en sus estrategias de datos. Una de ellas han sido los grafos que han ayudado a detectar más rápidamente fraudes y aumentar el conocimiento sobre sus clientes.
En este webinar dirigido al sector financiero, expertos de Neo4j y Rich it compartirán los retos, oportunidades y recomendaciones para alcanzar el máximo potencial a través de las relaciones de sus datos.
Únete al foro y descubre:
- ¿Por qué considerar grafos en su proceso de transformación digital?
- Ejemplos prácticos de la aplicación de grafos en la industria de servicios financieros.
- De datos a grafos: La tecnología ayudando a facilitar la capacidad para hallar entre redes.
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Licenciada en Informática por parte de la Universidad Nacional Autónoma de México, cuenta con una trayectoria profesional de 22 años que en su mayoría se ha dedicado al sector financiero.
Se especializa en soluciones tecnológicas que contribuyen al cumplimiento de las normativas en temas de prevención de lavado de dinero.
Hoy se dedica a impulsar el valor de los datos en la organización donde colabora con la finalidad de apoyar a los líderes de negocio para que puedan tomar decisiones asertivas con base a modelos que permitan prevenir y predecir eficazmente no sólo fraudes sino el comportamientos de los clientes.
Actualmente se encuentra liderando la implementación de Neo4j Community para realizar análisis de redes de lavado de dinero y fraude.
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León Palafox es Director de IA en Grupo Salinas, responsable por el diseño de la estrategia en las diferentes empresas del grupo y fue Director de Machine Learning en Banorte.
Estudió Ingeniería Eléctrica-Electrónica en la UNAM, obteniendo la medalla Gabino Barreda. Estudió su Maestría y Doctorado en Machine Learning en la Universidad de Tokio en Japón. Tiene dos estancias postdoctorales de ML aplicado a Neurociencias y Ciencias Planetarias en la UCLA y en la Universidad de Arizona, respectivamente.
Trabajó como Gerente de Data Science en Rich it, haciendo consultoría a empresas de Retail, Finanzas y Turismo. Posteriormente fue director del Centro de Data Science de la Universidad Panamericana coordinando planes académicos y consultoría a empresas del sector Financiero e Inmobiliario.
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