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Duración 14 horas
Temario del curso
Fundamentos de IA para profesionales de finanzas
- Qué es la IA y el aprendizaje automático en el contexto de las finanzas
- Tipos de modelos de IA: clasificación, regresión, modelos generativos
- IA responsable: precisión, transparencia y uso ético en la presentación de informes
Automatización del procesamiento de datos financieros
- Uso de herramientas de IA para la ingesta y extracción de datos desde PDFs y hojas de cálculo
- Limpieza y transformación de datos para el análisis
- Aprovechamiento de OCR, PLN (Procesamiento de Lenguaje Natural) y LLMs (Modelos de Lenguaje de Gran Escala) para interpretar texto financiero no estructurado
Análisis de estados financieros basado en IA
- Análisis automatizado de ratios y comparación con estándares de mercado
- Detección de tendencias y análisis de variaciones utilizando aprendizaje automático
- Visualización de información clave mediante paneles de control impulsados por IA
IA generativa para informes narrativos
- Uso de LLMs para redactar resúmenes ejecutivos y comentarios sobre variaciones
- Creación de la discusión y análisis de la gerencia (MD&A) con apoyo de IA
- Ingeniería de prompts para la narración financiera y el control de la precisión
Planificación de escenarios y pronósticos con IA
- Introducción a la modelización y simulación de escenarios con aprendizaje automático
- Construcción de modelos dinámicos para el pronóstico de ingresos, gastos y flujo de caja
- Pruebas de estrés financiera bajo supuestos macroeconómicos
Integración de la IA en flujos de trabajo FP&A existentes
- Mejora de flujos de trabajo de hojas de cálculo con Python o complementos de IA
- Herramientas colaborativas y automatización para cierres mensuales/trimestrales
- Incorporación de IA en Excel, Power BI o plataformas FP&A en la nube
Auditoría, gobernanza y controles internos
- Explicabilidad de la IA y preparación para la auditoría interna
- Documentación de supuestos y salidas de IA para el cumplimiento normativo
- Establecimiento de controles para procesos asistidos por IA en la presentación de informes financieros
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Conocimiento de los principales estados financieros y métricas
- Experiencia en el uso de hojas de cálculo o herramientas básicas de datos
- Alguna exposición a Python o disposición a utilizar interfaces potenciadas con IA
Público objetivo
- Analistas de finanzas corporativas
- Equipos de FP&A (Planificación y Análisis Financiero)
- Contadores generales
Reseñas (1)
El fondo / teoría de los modelos de lenguaje grandes (LLMs), el ejercicio
Joanne Wong - IPG HK Limited
Curso - Applied AI for Financial Statement Analysis & Reporting
Traducción Automática
