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Advanced Analytics - BBVA_txt_intro

BBVA believes the knowledge derived from financial data can transform the banking industry and its role in the world. Therefore the Advanced Analytics area performs research in the application of AI to the banking industry. It that takes into account aspects such as bias mitigation, fairness and the ethical and secure usage of information. The privacy and protection of personal data is one of the top priorities, surpassing the legal requirements of the countries BBVA operates.

These are the main research lines:

• Advanced portfolio optimization techniques
• Advanced pricing methods based on Machine Learning and Reinforcement Learning
• Clustering / Segmentation
• Document analytics
• Dynamic pricing
• Financial engineering: modeling, robust portfolio optimization, use of classical methods and based on machine learning
• Recommendation systems
• Time Series

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MIEMBROS INVITADOS

 

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Alonso Atienza, Felipe

Web personal
Líneas de investigación:
· Financial engineering: modeling, robust portfolio optimization, use of classical methods and based on machine learning
· Document analytics
· Recommendation systems

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Fernández Tebar, Juan José

Web personal

Líneas de investigación:
· Dynamic pricing
· Clustering / Segmentation
· Recommendation systems

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Leiva Murillo, Jose M.

Líneas de investigación:
· Advanced portfolio optimization techniques
· Advanced pricing methods based on Machine Learning and Reinforcement Learning

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DOCTORADOS INDUSTRIALES

 

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Juan José Fernández Tebar

Fernández Tebar, Juan José

Multi-product approach to pricing and customer-relationship management

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Conrado Garcia Montiel

Garcia Montiel, Conrado

“Multi-product dynamic pricing strategies with unlimited inventories”

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Ainhoa Guerrero San Martín

Guerrero San Martín, Ainhoa

Sistemas de Recomendación Conversacionales y su aplicación en el ámbito financiero

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Paloma Marin Martínez

Marin Martínez, Paloma

Predicción de rentabilidad y flujo adverso en mercados financieros y plataformas multi-contribuidas

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Christian Ojeda Trejo

Ojeda Trejo, Christian

Algorithmic market-making strategies with stochastic optimization techniques and reinforcement learning

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Goknill Pencik

Pencik, Göknil

Reshaping Quantitative Risk Management Metrics in Financial Industries with Deep Learning Applications

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Jesus Salvador Renero

Renero Quintero, Jesús Salvador

Adding Causal Inference to Reinforcement Learning learning methods

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Ariza Mayo, Victor

Risk & Opportunities of the transition to a low carbon economy

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García Muñoz, Luis Manuel

Application of Machine Learning Techniques in Quantitative Finance

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Díaz Lanchas, Adrián

Detecting illicit activity to minimize the spread of fraud in dynamic networks

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Mahari, Thandiwe Irina

Mahari, Thandiwe Irina

Soluciones de Machine Learning para modelos de Riesgo de Mercado complejos