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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

Número de participantes


Precio por participante

Reseñas (1)

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