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CetifMás de 30.000 profesionales componen el ecosistema: facilitamos el encuentro y el intercambio entre bancos, aseguradoras y empresas en un centro académico, un entorno competente e independiente, para compartir conocimientos, experiencias y estrategias sobre los motores de cambio más innovadores.
16 Centros de investigación centrados en dinámicas de evolución estratégica, actualizaciones normativas, prácticas organizativas y de procesos, efectos de la digitalización: estudiamos las tendencias de innovación y las mejores prácticas y las compartimos con nuestras comunidades.
Workshop Summit WebinarMás de 60 actos, entre los que se incluyen Actos principales ( y ) y Actos comunitarios (relacionados con actividades de investigación) y : reunimos a bancos, compañías de seguros y empresas para que compartan tendencias y retos con el fin de esbozar estrategias de desarrollo innovadoras.
Más de 40 cursos de Executive Education, 4 másteres y numerosos programas específicos para empresas: transmitimos contenidos innovadores orientados a las finanzas con un enfoque científico.
Una spin-off experimental que combina investigación académica y enfoque empresarial: convertimos la innovación y la digitalización en una ventaja empresarial concreta.
En los últimos años, las instituciones financieras han invertido miles de millones en inteligencia artificial, pero los resultados concretos suelen estar por debajo de las expectativas. Los proyectos fragmentados, los casos de negocio débiles y la falta de criterios comunes impiden vincular las inversiones a los objetivos estratégicos reales. Es esencial disponer de un modelo que permita medir los costes, los beneficios y los rendimientos de forma transparente y coherente con el plan industrial.
Cetif un marco estructurado para evaluar los costes y beneficios de los proyectos de IA, definir una línea estratégica y medir el ROI a través de KPI . El modelo permite priorizar las inversiones, asignar los recursos de forma óptima y supervisar constantemente los resultados.
Las decisiones de inversión se vuelven transparentes y se basan en datos concretos. Los recursos se concentran en los proyectos de mayor impacto y el rendimiento de las inversiones en IA se supervisa a lo largo del tiempo. La IA pasa de ser una promesa tecnológica a un valor medible y sostenible.