Gracias por enviar su consulta! Uno de los miembros de nuestro equipo se pondrá en contacto con usted en breve.
Gracias por enviar su reserva! Uno de los miembros de nuestro equipo se pondrá en contacto con usted en breve.
Temario del curso
Introducción a la IA generativa
- Visión general de los modelos generativos y su relevancia para las finanzas
- Tipos de modelos generativos: LLM, GAN, VAE
- Fortalezas y limitaciones en contextos financieros
Redes Generativas Antagónicas (GAN) para finanzas
- Cómo funcionan las GAN: generadores vs. discriminadores
- Aplicaciones en la generación de datos sintéticos y la simulación de fraudes
- Estudio de caso: generación de datos de transacciones realistas para pruebas
Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLM) e ingeniería de indicaciones (Prompt Engineering)
- Cómo los LLM entienden y generan texto financiero
- Diseño de indicaciones para la previsión y el análisis de riesgos
- Casos de uso: resumen de informes financieros, KYC (Conozca a su Cliente), detección de señales de alerta
Previsión financiera con IA generativa
- Previsión de series temporales con modelos híbridos de LLM y Machine Learning (ML)
- Generación de escenarios y pruebas de estrés
- Caso de uso: predicción de ingresos utilizando datos estructurados y no estructurados
Detección de fraudes e identificación de anomalías
- Uso de GAN para la detección de anomalías en transacciones
- Identificación de patrones emergentes de fraude mediante flujos de trabajo de LLM basados en indicaciones
- Evaluación de modelos: falsos positivos vs. indicadores reales de riesgo
Implicaciones regulatorias y éticas
- Explicabilidad y transparencia en las salidas de la IA generativa
- Riesgo de alucinaciones del modelo y sesgos en las finanzas
- Cumplimiento de las expectativas regulatorias (p. ej., RGPD, directrices de Basilea)
Diseño de casos de uso de IA generativa para instituciones financieras
- Creación de argumentos de negocio para la adopción interna
- Equilibrar la innovación con el riesgo y el cumplimiento normativo
- Marcos de gobernanza para el despliegue responsable de la IA
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Conocimiento de los conceptos básicos de finanzas y gestión de riesgos
- Experiencia con hojas de cálculo o análisis básico de datos
- Familiaridad con Python es útil, pero no obligatoria
Público objetivo
- Gestores de riesgos
- Analistas de cumplimiento
- Auditores financieros
14 Horas
Reseñas (1)
Ya cuento con algunos informes que conozco; utilizaré algunas de las indicaciones que revisamos hoy.
Kelly Cotham
Curso - Copilot for Finance and Accounting Professionals
Traducción Automática
