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Temario del curso

Introducción a la IA generativa

  • Visión general de los modelos generativos y su relevancia para las finanzas
  • Tipos de modelos generativos: LLM, GAN, VAE
  • Fortalezas y limitaciones en contextos financieros

Redes Generativas Adversariales (GAN) para finanzas

  • Cómo funcionan las GAN: generadores vs. discriminadores
  • Aplicaciones en la generación de datos sintéticos y la simulación de fraude
  • Estudio de caso: generación de datos de transacciones realistas para pruebas

Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLM) e ingeniería de prompts

  • Cómo los LLM entienden y generan texto financiero
  • Diseño de prompts para predicción y análisis de riesgos
  • Casos de uso: resumen de informes financieros, KYC, detección de señales de alerta

Predicción financiera con IA generativa

  • Predicción de series temporales con modelos híbridos de LLM y aprendizaje automático
  • Generación de escenarios y pruebas de estrés
  • Caso de uso: predicción de ingresos utilizando datos estructurados y no estructurados

Detección de fraude e identificación de anomalías

  • Uso de GAN para la detección de anomalías en transacciones
  • Identificación de patrones emergentes de fraude mediante flujos de trabajo de LLM basados en prompts
  • Evaluación de modelos: falsos positivos vs. indicadores de riesgo reales

Implicaciones regulatorias y éticas

  • Explicabilidad y transparencia en las salidas de la IA generativa
  • Riesgo de alucinaciones de modelo y sesgo en finanzas
  • Cumplimiento de las expectativas regulatorias (p. ej., RGPD, directrices de Basilea)

Diseño de casos de uso de IA generativa para instituciones financieras

  • Creación de casos de negocio para la adopción interna
  • Equilibrio entre la innovación y el riesgo y el cumplimiento normativo
  • Marcos de gobernanza para el despliegue responsable de la IA

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Comprensión de conceptos básicos de finanzas y gestión de riesgos
  • Experiencia con hojas de cálculo o análisis básico de datos
  • Conocimiento de Python es útil, pero no es obligatorio

Audiencia

  • Gestores de riesgos
  • Analistas de cumplimiento
  • Auditores financieros
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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