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 (5)
Los formadores pueden responder todas las preguntas y aceptar cualquier consulta
Dewi Anggryni - PT Dentsu International Indonesia
Curso - Copilot for Finance and Accounting Professionals
Traducción Automática
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
Todo el contenido
Rogelio Velazquez - Feedzai - Consultadoria e Inovacao Tecnologica, S.A.
Curso - Gestión operacional de proyectos de IA antifraude
la claridad y el conocimiento del instructor
Martha Patricia Morales Torres Morales - Feedzai - Consultadoria e Inovacao Tecnologica, S.A.
Curso - IA estratégica en prevención de riesgos bancarios
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