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Aprende a desarrollar un simulador integral de análisis de préstamos hipotecarios que combina cálculos tradicionales de Combined Loan-to-Value (CLTV) con evaluación de riesgo impulsada por inteligencia artificial. Construye una aplicación completa que acelera la calificación de prestatarios y mejora la toma de decisiones de crédito mediante la integración de cálculo de LTV/CLTV, evaluación de DTI front-end y back-end, y un sistema de puntuación comprensiva que pondera el riesgo por múltiples factores incluyendo colateral, capacidad de pago, crédito, estabilidad y pago inicial. Domina el desarrollo de cuatro experiencias complementarias: simulador CLTV tradicional para evaluar apalancamiento y equity, análisis de IA que ejecuta revisión automática estilo underwriting con recomendaciones accionables, chat de IA para consultas conversacionales con herramientas dinámicas como análisis PMI, affordability y consolidación de deudas, y herramientas avanzadas para cálculos deterministas puntuales. Implementa funcionalidades para comparar escenarios de estructura de préstamo y pago inicial, estimar PMI/MIP y su remoción, modelar el impacto de consolidar deudas sobre elegibilidad, y calcular affordability bajo diferentes bandas de DTI. Desarrolla la interfaz de usuario con Streamlit y visualizaciones interactivas con Plotly, utiliza pandas y numpy para cálculos, yfinance para señales externas, y construye el agente inteligente con LangChain y LangGraph integrando modelos de OpenAI o Google Vertex AI. Aplica arquitectura modular con exposición de herramientas para uso programático, manejo de configuración vía variables de entorno, prácticas de seguridad para API keys, cacheo de análisis de IA, y diseño orientado a rendimiento, claridad, auditoría y reproducibilidad adaptable a políticas de riesgo organizacionales.
