Programa del Curso

Introducción a la Inteligencia Artificial Multimodal AI for Finance

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

Análisis de Riesgos con Multimodal AI

  • Fundamentos del manejo del riesgo financiero
  • Uso de la IA para la evaluación predictiva de riesgos
  • Estudio de caso: Modelos de calificación 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

Natural Language Processing (NLP) para el Análisis de Textos Financieros

  • Extracción de insights a partir de informes y noticias financieras
  • Análisis de sentimiento para la predicción del mercado
  • Uso de modelos de lenguaje grande (LLM) para la conformidad regulatoria y auditoría

Computer Vision en Finance

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

Análisis Conductual para la Detección de Fraudes

  • Seguimiento del comportamiento del cliente con IA
  • Autenticación y prevención de fraudes mediante Biométricas
  • Análisis de patrones transaccionales para actividades sospechosas

Desarrollo e Implementación de Modelos AI para Finance

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

Consideraciones Regulatorias y Éticas

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

Tendencias Futuras en Finance Impulsada por AI

  • Avances en AI para la predicción financiera
  • Nuevas técnicas de IA para la prevención de fraudes
  • El papel de la IA en el futuro del banca e inversiones

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

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

Objetivo del Curso

  • Profesionales de Finance
  • Analistas de datos
  • Gerentes de riesgos
  • Ingenieros de IA en el sector financiero
 14 Horas

Número de participantes


Precio por Participante​

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