Temario del curso
Introducción a la ingeniería de prompts en finanzas
- Comprensión de la ingeniería de prompts y los modelos de IA.
- Aplicaciones de los prompts basados en IA en el análisis financiero.
- Visión general de las herramientas y APIs de IA para finanzas.
Uso de la IA para la previsión financiera
- Generación de proyecciones financieras mediante prompts de IA.
- Análisis de datos históricos para predecir tendencias.
- Mejora de la precisión mediante la optimización de prompts.
Análisis del sentimiento del mercado con IA
- Extracción de información relevante de noticias y informes financieros.
- Uso de prompts impulsados por procesamiento de lenguaje natural (NLP) para la clasificación del sentimiento.
- Integración del análisis del sentimiento basado en IA con modelos financieros.
Automatización de informes financieros
- Generación de resúmenes financieros mediante IA.
- Automatización de la extracción de datos de los informes.
- Garantía de consistencia y cumplimiento normativo en los informes generados por IA.
Evaluación de riesgos y detección de fraude
- Desarrollo de modelos de evaluación de riesgos impulsados por IA.
- Optimización de prompts de IA para la detección de fraude.
- Estudios de caso sobre gestión de riesgos financieros con IA.
Mejora de la toma de decisiones con IA
- Aprovechamiento de la IA para la optimización de estrategias de inversión.
- Análisis de escenarios y pruebas de estrés impulsados por IA.
- Mejores prácticas para la toma de decisiones financieras asistida por IA.
Consideraciones éticas y de cumplimiento en finanzas impulsadas por IA
- Garantía del uso ético de la IA en servicios financieros.
- Sesgo de la IA y su impacto en la toma de decisiones financieras.
- Consideraciones regulatorias y marcos de cumplimiento para la IA.
Laboratorios prácticos y aplicaciones del mundo real
- Construcción de modelos de previsión financiera utilizando prompts de IA.
- Desarrollo de una herramienta de evaluación de riesgos impulsada por IA.
- Automatización del análisis del sentimiento del mercado.
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Conocimientos básicos de finanzas y análisis financiero.
- Experiencia en análisis de datos y modelado financiero.
- Familiaridad con los conceptos de IA y aprendizaje automático (recomendado).
Público objetivo
- Analistas financieros.
- Gestores de riesgos.
- Desarrolladores de fintech.
Reseñas (3)
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
La estrategia a trabajar de cada elemento
Edgar Gonzalez - Feedzai - Consultadoria e Inovacao Tecnologica, S.A.
Curso - IA estratégica en prevención de riesgos bancarios
interactividad y experiencia compartida
Octavian
Curso - ChatGPT for Finance
Traducción Automática
