Contacta con nosotros

Temario del curso

Introducción a la IA multimodal para finanzas

  • Visión general de la IA multimodal y sus aplicaciones financieras
  • Tipos de datos financieros: estructurados frente a no estructurados
  • Desafíos en la adopción de IA en el sector financiero

Análisis de riesgos con IA multimodal

  • Fundamentos de la gestión de riesgos financieros
  • Uso de la IA para la evaluación predictiva de riesgos
  • Estudio de caso: modelos de puntuación crediticia impulsados por IA

Detección de fraude mediante IA

  • Tipos comunes de fraude financiero
  • Técnicas de IA para la detección de anomalías
  • Estrategias de detección de fraude en tiempo real

Procesamiento del lenguaje natural (NLP) para el análisis de textos financieros

  • Extracción de conocimientos a partir de informes financieros y noticias
  • Análisis de sentimientos para la predicción del mercado
  • Uso de modelos de lenguaje grandes (LLM) para el cumplimiento normativo y la auditoría

Visión por ordenador en finanzas

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

Análisis de comportamiento para la detección de fraude

  • Seguimiento del comportamiento del cliente con IA
  • Autenticación biométrica y prevención del fraude
  • Análisis de patrones de transacciones para detectar actividades sospechosas

Desarrollo y despliegue de modelos de IA para finanzas

  • Preprocesamiento de datos e ingeniería de características
  • Entrenamiento de modelos de IA para aplicaciones financieras
  • Despliegue de sistemas de detección de fraude basados en IA

Consideraciones regulatorias y éticas

  • Gubernabilidad y cumplimiento normativo de la IA en instituciones financieras
  • Sesgos e imparcialidad en los modelos de IA financieros
  • Mejores prácticas para el uso responsable de la IA en finanzas

Tendencias futuras en la financiación impulsada por IA

  • Avances en la IA para las previsiones financieras
  • Nuevas técnicas de IA para la prevención del fraude
  • El papel de la IA en el futuro de los bancos y las inversiones

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Conocimientos básicos de conceptos de IA y aprendizaje automático (machine learning)
  • Comprensión de los datos financieros y la gestión de riesgos
  • Experiencia con programación en Python y análisis de datos

Público objetivo

  • Profesionales del sector financiero
  • Analistas de datos
  • Gestores de riesgos
  • Ingenieros de IA en el sector financiero
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Reseñas (1)

Próximos cursos

Categorías Relacionadas