INNOSFERA #25 | Cómo Deciden los Bancos: Créditos, Hipotecas y ML | Jorge C. Rella @jyts__

Cuando pides una hipoteca o un préstamo, alguien decide si te lo dan. Y ese alguien, casi siempre, es un modelo.

Hablamos con Jorge C. Rella, Data Scientist en BNP Paribas y doctor en Estadística con Premio Extraordinario de Doctorado. Lleva más de seis años trabajando en riesgo de crédito, primero en ABANCA y ahora en BNP, además de dar clase en la universidad y divulgar ciencia de datos a más de 20.000 personas en Instagram.

Nos cuenta cómo funciona un banco por dentro: a quién se le presta, a qué precio y por qué el objetivo no es ganar dinero sino no perderlo. Entramos en qué cambió después de 2008, qué es el stress testing y por qué él dice que tiene más de arte que de ciencia.

También hablamos de cost-sensitive learning, el tema de su tesis: la idea de que no todos los errores cuestan lo mismo y de que un modelo con un 99,7% de acierto puede ser justo el que te arruine. Y de por qué en banca se sigue prefiriendo una regresión logística antes que un XGBoost, que no es ser antiguo, es tener criterio.

En la última parte, su faceta divulgadora: cómo nació JYTS, por qué se metió en esto y la comunidad que acaba de abrir para acompañar a gente que se forma en datos y luego no sabe por dónde tirar.

Un episodio para entender cómo decide un banco de verdad, contado desde dentro por alguien que construye esos modelos.

CAPÍTULOS

00:00 — Presentación

00:50 — De las matemáticas a la banca

02:04 — Por qué la estadística y no la teoría pura

04:41 — Qué es el riesgo de crédito

06:36 — El objetivo no es ganar dinero, es no perderlo

07:56 — Qué cambió después de 2008

08:35 — ¿Va la banca por detrás en IA?

14:05 — Por qué se prefiere un modelo interpretable

15:24 — Stress testing: simular que todo se rompe

19:32 — Qué pasa cuando el banco se equivoca

21:14 — ¿Se toman mejores decisiones que hace 10 años?

22:54 — El futuro de la banca y el nuevo consumidor

28:20 — Cost-sensitive learning: no todos los errores cuestan igual

32:22 — Backtesting: cuando el mundo cambia y tu modelo no

33:36 — Cuánto pesa la regulación

35:31 — Lo que más disfruta de su trabajo

39:22 — El origen de JYTS y la divulgación

45:47 — Ciencia de datos sin ser un genio

48:35 — Fundamentos, IA y perfiles híbridos

55:53 — La comunidad: el puente entre formarte y trabajar

01:03:56 — Recursos recomendados

RECURSOS MENCIONADOS

• An Introduction to Statistical Learning — disponible gratis en statlearning.com
• Kaggle — para practicar con datasets reales
• El curso y la comunidad de Jorge — enlaces en su Instagram

JORGE C. RELLA

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LinkedIn: Jorge C. Rella

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