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Temario del curso
Introducción a la IA en servicios financieros
- Resumen de las aplicaciones de la IA en banca y finanzas
- Casos de uso en detección de fraude, gestión de riesgos y automatización financiera
- Consideraciones éticas y regulatorias
Aprendizaje automático para la detección de fraude
- Patrones comunes de fraude y anomalías
- Aprendizaje supervisado y no supervisado para la detección de fraude
- Construcción de modelos de clasificación para la identificación de fraudes
Evaluación de riesgos en tiempo real con IA
- Uso de la IA para la evaluación del riesgo crediticio
- Modelado predictivo para la previsión financiera
- Toma de decisiones impulsada por IA en la gestión de riesgos
Construcción de sistemas de monitoreo financiero impulsados por IA
- Automatización del monitoreo de transacciones y alertas
- Uso de PLN para el análisis de documentos financieros
- Integración de agentes de IA en sistemas financieros existentes
Implementación de modelos de IA en instituciones financieras
- Implementación en la nube vs. local (on-premises)
- Garantizar la seguridad y el cumplimiento en finanzas impulsadas por IA
- Escalar modelos de IA para transacciones de alto volumen
Optimización de modelos de IA para precisión y eficiencia
- Mejora de la precisión y la recuperación en la detección de fraude
- Gestión de conjuntos de datos desequilibrados y falsos positivos
- Aprendizaje continuo y readaptación de modelos
Tendencias futuras de la IA en servicios financieros
- Experiencias bancarias personalizadas impulsadas por IA
- Integración de blockchain y IA para la prevención del fraude
- Avances en la IA explicable para la toma de decisiones financieras
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Experiencia en el análisis de datos financieros
- Comprensión básica de los conceptos de aprendizaje automático
- Conocimiento de las técnicas de gestión de riesgos y detección de fraude
Audiencia
- Analistas financieros
- Equipos de gestión de riesgos
- Especialistas en prevención de fraudes
- Ingenieros de IA
14 Horas
