¡Sedes del evento!
  • Viernes 10 de agosto: Universidad Nacional de Colombia Sede Bogotá
  • Sábado 11 de agosto: Universidad de los Andes

SESIÓN INDUSTRIA

Alejandro Correa
Vicepresidente de Investigación y AI

Detección de Phishing y TLS maliciosos utilizando Inteligencia Artificial (AI)
El movimiento de muchas aplicaciones y servicios de los canales comerciales tradicionales a los digitales ha traído muchos beneficios, pero también muchos problemas. La digitalización ha fomentado la creación de nuevas vulnerabilidades inherentes al comportamiento de Internet, como los ataques de man-in-the-middle o de phishing. En esta presentación contaremos las últimas tendencias en el uso de Inteligencia Artificial para la prevención de ataques de phishing y la detección de certificados TLS maliciosos. Por último contaremos como en el futuro no solamente nos defenderemos usando AI, sino que también los atacantes empezarán a usar AI para potenciar sus ataques.

Ricardo Restrepo
Líder Académico, MathDecision
Profesor Asistente, Universidad de Antioquia

Embedabble Markov chains and its applications to Credit risk estimation

Credit risk models are usually based on a Markov model taking in account the change of rating on a specific credit portfolio. Estimation procedures for these models use an observation window of a year or so in order to estimate the so called ‘credit transition matrix’. In order to use such a model in practice we must be able to calculate transition probabilities among different time periods, a task that can be achieve if the resulting matrix is embedabble in a one-parameter semigroup. In this talk we will give an account of some results about embeddabiity of Markov matrices and exhibit a well-known procedure for approximating a non-embeddable Markov matrix by an embeddable one. Such a procedure has permitted us to construct robust credit models for applications such as credit portfolio profitability, expected loss, liquidity risk and stress testing at MathDecision.

Alejandro Betancourt
Líder de Transformación Digital – Business Analytics

El rol de las matemáticas aplicadas en la Industria 4.0

Juan Pablo Acosta
Asociado

Matemáticas Financieras en el Sector Real. Ejemplos y aplicaciones

El campo de las matemáticas financieras ha presentado una expansión extraordinaria en los últimos 50 años, en gran parte debido al crecimiento y desarrollo de las instituciones y los mercados financieros. Sin embargo, el sector real, entendido como la parte de la economía que produce bienes y servicios, ha sido más reacio frente a la adopción y aplicación de las matemáticas financieras en sus operaciones. En esta charla se introduce el papel que juegan las matemáticas financieras en el sector real y los principales impactos que pueden generar en las organizaciones. La discusión se centra en el manejo y la gestión del riesgo de precios, apoyándose en algunos ejemplos de aplicación.

Camilo Enrique Torres Valencia
Gerente de Datos No Estructurados

Desarrollo de un Sistema de Estimación de Peso en Ganado Cebú:
La solución planteada contempla la adquisición de datos de imagen de los bovinos mediante la utilización de tecnología de cámaras RGB-D (imagen RGB (Red, Green, Blue y profundidad Depth). La información no estructurada de estos sensores será procesada para entrenar un sistema de aprendizaje de máquina basado en deep learning  que genera un modelo de estimación de peso para los bovinos.

Yohan Ricardo Cespedes
Coordinador de Bioingeniería

La teoría de la información en un mundo que demanda Big data
Vivimos en la era de la información, inmersos en un ambiente con gran cantidad de fuentes de datos aportando medidas todo el tiempo sobre el mundo que nos rodea. Disponer de tantas fuentes de datos ha generado la necesidad y, por ende, la alta demanda de poder computacional de alto desempeño, hoy en día cada vez más potente y a un menor costo. Disponer de grandes conjuntos de información y la capacidad de computo necesaria para su análisis, ha potenciado la proliferación de algoritmos de procesamiento de datos cada vez más robustos y confiables. Es por ello que sin importar si hablamos de física, comportamiento humano, inteligencia artificial o de cualquier otro tema, podemos concluir que todos llegan a un mismo punto de partida, idear metodologías para el procesamiento de la información. El concepto de la información nació de la necesidad de transmitir un mensaje de un lugar a otro sin que dicha información pudiese ser inteligible por terceros. Cuando las metodologías para descifrar estos mensajes se acopló con la termodinámica (el estudio de la interacción entre el calor y otras manifestaciones de la energía) se empezó a hablar de lo que hoy conocemos como Teoría de la información. Esta teoría fue una idea revolucionaria que transformó el campo de las comunicaciones, la medicina, y en general, dio inicio a lo que es hoy la era de las computadoras. En esta presentación se dará un breve introducción a la teoría de la información, sus aplicaciones actuales y el futuro del procesamiento de datos.

Juan David Betancur Jaramillo
Director Transferencia Alternativa Negocios Empresariales

Matemáticas y Analítica en una Compañía de Seguros

Diego Armando Mejía Quintero
Director de Analítica

Evolución de la telemática en el transporte aplicando Analítica y Bigdata
Satrack como empresa que aplica tecnologías en telemática para la optimización de operaciones de transporte, está apalancándose en métodos cuantitativos, arquitecturas BIGDATA y técnicas de aprendizaje de máquina.  En ese sentido, en la charla se presentarán 4 casos de éxito de soluciones implementadas para el sector transporte, las cuales fueron desarrolladas con estos métodos y que están orientados a facilitar la gestión del riesgo, reducción de costos y mejoramiento de experiencia.