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.
Testimonios (3)
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
me ha abierto la mente a nuevas herramientas que pueden ayudarme en la creación de automatización
Alessandra Parpajola - Advanced Bionics AG
Curso - Machine Learning & AI for Finance Professionals
Traducción Automática
Aprecié mucho la forma en que el formador presentó todo. Entendí todo, incluso si Finanzas no es mi área; se aseguró de que todos los participantes estuvieran al mismo nivel, manteniendo el ritmo con el tiempo disponible. Los ejercicios se colocaron a intervalos adecuados. La comunicación con los participantes siempre estuvo presente. El material fue perfecto, ni demasiado extenso ni escaso. Explicó muy bien temas un poco más complicados para que todos pudieran entenderlos.
Diana
Curso - ChatGPT for Finance
Traducción Automática