Temario del curso

Introducción a la Inteligencia Artificial Multimodal para Finanzas

  • Visión general de la IA multimodal y sus aplicaciones financieras.
  • Tipos de datos financieros: estructurados vs. no estructurados.
  • Desafíos en la adopción de IA financiera.

Análisis de Riesgos con IA Multimodal

  • Fundamentos de la gestión de riesgos financieros.
  • Uso de IA para la evaluación predictiva de riesgos.
  • Estudio de caso: modelos de puntuación crediticia impulsados por IA.

Detección de Fraudes Utilizando IA

  • Tipos comunes de fraude financiero.
  • Técnicas de IA para la detección de anomalías.
  • Estrategias de detección de fraudes en tiempo real.

Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) para el Análisis de Textos Financieros

  • Extracción de insights a partir de informes financieros y noticias.
  • Análisis de sentimientos para la predicción del mercado.
  • Uso de LLMs para el cumplimiento regulatorio y auditoría.

Visión por Computadora en Finanzas

  • Detección de documentos fraudulentos con IA.
  • Análisis de escritura a mano y firmas para autenticación.
  • Estudio de caso: verificación de cheques impulsada por IA.

Análisis Conductual para la Detección de Fraudes

  • Seguimiento del comportamiento del cliente con IA.
  • Autenticación biométrica y prevención de fraudes.
  • Análisis de patrones de transacciones para actividades sospechosas.

Desarrollo e Implementación de Modelos de IA para Finanzas

  • Preprocesamiento de datos y ingeniería de características.
  • Entrenamiento de modelos de IA para aplicaciones financieras.
  • Implementación de sistemas de detección de fraudes basados en IA.

Consideraciones Regulatorias y Éticas

  • Gobernanza y cumplimiento de IA en instituciones financieras.
  • Sesgo y equidad en los modelos de IA financiera.
  • Mejores prácticas para el uso responsable de la IA en finanzas.

Tendencias Futuras en Finanzas Impulsadas por IA

  • Avances en IA para la predicción financiera.
  • Nuevas técnicas de IA para la prevención de fraudes.
  • El papel de la IA en el futuro de la banca y las inversiones.

Resumen y Pasos Siguientes

Requerimientos

  • Conocimientos básicos de IA y conceptos de aprendizaje automático.
  • Comprensión de los datos financieros y la gestión de riesgos.
  • Experiencia en programación con Python y análisis de datos.

Público Objetivo

  • Profesionales financieros.
  • Analistas de datos.
  • Gestores de riesgos.
  • Ingenieros de IA en el sector financiero.
 14 Horas

Número de participantes


Precio por Participante​

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