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Temario del curso
Fundamentos de IA para profesionales financieros
- ¿Qué es la IA y el aprendizaje automático en el contexto financiero?
- Tipos de modelos de IA: clasificación, regresión, modelos generativos
- IA responsable: precisión, transparencia y uso ético en el reporte
Automatización del procesamiento de datos financieros
- Uso de herramientas de IA para la ingestión y extracción de datos desde PDFs y hojas de cálculo
- Limpieza y transformación de datos para su análisis
- Aprovechamiento de OCR, NLP y LLMs para interpretar texto financiero no estructurado
Análisis de estados financieros impulsado por IA
- Análisis automatizado de ratios y análisis comparativo (benchmarking)
- Detección de tendencias y análisis de variaciones mediante aprendizaje automático
- Visualización de información clave mediante paneles de control potenciados con IA
IA generativa para el reporte narrativo
- Uso de LLMs para redactar resúmenes ejecutivos y comentarios de variaciones
- Creación de la discusión y análisis de la administración (MD&A) con apoyo de IA
- Ingeniería de indicaciones (prompt engineering) para la narrativa financiera y el control de precisión
Planificación de escenarios y pronósticos con IA
- Introducción a la modelación y simulación de escenarios con ML
- Construcción de modelos dinámicos para el pronóstico de ingresos, gastos y flujo de efectivo
- Pruebas de estrés financiero bajo supuestos macroeconómicos
Integración de la IA en los flujos de trabajo existentes de FP&A
- Aumento 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 de FP&A en la nube
Auditoría, gobernanza y controles internos
- Explicabilidad de la IA y preparación para auditoría interna
- Documentación de supuestos y salidas de IA para el cumplimiento normativo
- Establecimiento de controles para procesos asistidos por IA en el reporte financiero
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Conocimiento de los estados financieros clave y sus métricas
- Experiencia en el uso de hojas de cálculo o herramientas básicas de datos
- Alguno contacto con Python o disposición para utilizar interfaces potenciadas con IA
Público objetivo
- Analistas de finanzas corporativas
- Equipos de FP&A (Planificación y Análisis Financiero)
- Contadores
14 Horas
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
