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Temario del curso
Fundamentos de IA para profesionales de las finanzas
- Qué es la IA y el aprendizaje automático en el contexto de las finanzas
- Tipos de modelos de IA: clasificación, regresión, modelos generativos
- IA responsable: precisión, transparencia y uso ético en la presentación de informes
Automatización del procesamiento de datos financieros
- Uso de herramientas de IA para la ingestión y extracción de datos desde PDF y hojas de cálculo
- Limpieza y transformación de datos para el análisis
- Aprovechamiento de OCR (Reconocimiento Óptico de Caracteres), PLN (Procesamiento de Lenguaje Natural) y MGLM (Grandes Modelos de Lenguaje) para interpretar texto financiero no estructurado
Análisis de estados financieros impulsado por IA
- Análisis automatizado de ratios e indicadores clave (benchmarking)
- Detección de tendencias y análisis de variaciones mediante aprendizaje automático
- Visualización de ideas principales utilizando paneles de control potenciados por IA
IA generativa para informes narrativos
- Uso de MGLM (Grandes Modelos de Lenguaje) para redactar resúmenes ejecutivos y explicaciones de variaciones
- Creación de la discusión y análisis de la gestión con apoyo de IA
- Ingeniería de prompts para narrativas financieras y control de precisión
Planificación de escenarios y pronósticos con IA
- Introducción a la modelación de escenarios y simulación con aprendizaje automático
- Construcción de modelos dinámicos para pronósticos de ingresos, gastos y flujo de efectivo
- Pruebas de estrés a los estados financieros bajo supuestos macroeconómicos
Integración de IA en flujos de trabajo existentes de FP&A
- Ampliación de los flujos de trabajo de hojas de cálculo con Python o complementos (plugins) de IA
- Herramientas colaborativas y automatización para cierres mensuales y trimestrales
- Integración 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 auditorías internas
- Documentación de supuestos y resultados generados por la IA para cumplimiento normativo
- Establecimiento de controles para procesos asistidos por IA en la presentación de información financiera
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Conocimiento de los estados financieros y métricas clave
- Experiencia utilizando hojas de cálculo o herramientas básicas de datos
- Algún conocimiento previo de Python o disposición para utilizar interfaces potenciadas por IA
Audiencia objetivo
- Analistas corporativos de finanzas
- Equipos de FP&A (Planificación y Análisis Financiero)
- Controladores contables
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