Inteligencia artificial para productos digitales en banca
La inteligencia artificial es una tecnología que permite desarrollar productos digitales con capacidades avanzadas basadas en datos y experiencias personalizadas para los clientes.
Esta formación presencial impartida por un instructor (en línea o in situ), combinada con actividades asincrónicas y talleres presenciales, está dirigida a profesionales del sector bancario de nivel intermedio que deseen diseñar, desarrollar y comercializar productos digitales impulsados por inteligencia artificial de manera efectiva.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Identificar las necesidades de los clientes y definir una visión clara del producto.
- Aplicar tecnologías de IA para mejorar los productos de banca digital.
- Utilizar métodos ágiles y de diseño centrado en el usuario para crear soluciones enfocadas en el cliente.
- Medir, iterar y optimizar el rendimiento del producto para garantizar valor sostenido.
Formato del curso
- 50% de clases sincrónicas (virtuales o presenciales).
- 25% de actividades asincrónicas (vídeos, lecturas, foros).
- 25% de taller práctico presencial con estudios de caso.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.
Temario del curso
1. Reflexión sobre el producto
- Identificación de las necesidades del cliente
- Análisis de mercado y competencia
- Definición del tamaño del mercado asociado al problema o necesidad del cliente
- Segmentación de usuarios y definición de perfiles (personas)
- Visión, propósito y estrategia del producto
- Priorización basada en valor/esfuerzo
- Mapas de valor y resultados deseados
2. Creación del producto
- Diseño centrado en el usuario (UX/UI)
- Desarrollo incremental e iterativo con equipos multifuncionales (Scrum)
- Gestión del backlog y redacción de historias de usuario
- Técnicas de validación temprana (MVP, experimentos)
- Definición de métricas del producto
- Taller práctico de Design Thinking
- Ingeniería de prompts para líderes (IA aplicada a productos)
- Diseño basado en datos
- Lienzo de diseño de servicios (mapeo de servicios)
- Gestión y priorización del backlog (sesión con experto)
3. Entrega del producto al cliente
- Gestión de lanzamientos y hoja de ruta
- Estrategias de comercialización (go-to-market)
- Orientación y medición de la experiencia post-lanzamiento del producto
- Recopilación de feedback en producción
- Coordinación con los departamentos de marketing y ventas
- Construcción del embudo del producto y monitoreo mediante cuadros de mando
4. Captura de valor
- Métricas del producto (NPS, DAU, retención, etc.)
- Modelos de monetización y fijación de precios
- Análisis del embudo
- Valor del cliente (LTV, CAC, ROI)
- Iteración basada en datos
- Gestión del ciclo de vida del producto
- Escalabilidad y sostenibilidad del producto
- Cuenta de resultados (P&L) del producto
- Análisis de viabilidad empresarial
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Conocimiento de las operaciones bancarias
- Experiencia en desarrollo de productos digitales
- Familiaridad con los conceptos básicos de inteligencia artificial
Público objetivo
- Responsables de producto en el sector bancario
- Líderes de transformación digital
- Profesionales del sector bancario involucrados en el diseño de productos impulsados por IA
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
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Testimonios (1)
El instructor fue muy conocedor y fácil de hablar con él.
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Formato del Curso
- Conferencia interactiva y debate.
- Numerosos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en tiempo real.
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Formato del Curso
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- Comprender el valor estratégico de la IA en los servicios financieros.
- Identificar y mitigar los riesgos éticos asociados con los modelos de IA.
- Navegar por el panorama regulatorio para la IA en las finanzas.
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Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Análisis de estudios de caso y ejercicios grupales.
- Aplicación de marcos éticos a escenarios financieros realistas.
Opciones de personalización del curso
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- Comprender cómo se aplican la IA y el aprendizaje automático en casos de uso de FinTech.
- Aprovechar las APIs de Banca Abierta y la agregación de datos para la innovación de productos.
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Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Muchas ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
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Formato del curso
- Clase magistral interactiva y discusión.
- Estudios de caso y ejercicios grupales.
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Al finalizar este entrenamiento, los participantes serán capaces de:
- Comprender el papel de la IA en los mercados financieros actuales.
- Utilizar Python para construir y backtestear estrategias de trading algorítmico.
- Aplicar modelos de aprendizaje supervisado y no supervisado a datos financieros.
- Optimizar carteras utilizando técnicas basadas en IA.
Formato del curso
- Conferencias interactivas y discusión grupal.
- Muchos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para organizarlo.
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Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Comprender cómo se aplica la IA en la gestión de riqueza y las plataformas de asesoría digital.
- Diseñar sistemas inteligentes para recomendaciones de carteras personalizadas.
- Incorporar datos de finanzas conductuales y preferencias en algoritmos de asesoría.
- Evaluar las preocupaciones éticas y regulatorias en la asesoría automatizada de inversiones.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Muchas ejercicios y prácticas.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
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Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Automatizar la extracción de datos de documentos financieros utilizando herramientas de IA.
- Aplicar modelos de aprendizaje automático para analizar tendencias y anomalías en los estados financieros.
- Utilizar IA generativa para ayudar en la redacción de comentarios sobre variaciones, informes narrativos y simulación de escenarios.
- Interpretar responsablemente las salidas generadas por IA en el contexto del informe financiero y la planificación.
Formato del curso
- Clase interactiva con discusión.
- Muchas sesiones de ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
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ChatGPT para Finanzas
14 HorasEsta formación en vivo con instructor en Peru (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de las finanzas que desean utilizar ChatGPT para optimizar sus flujos de trabajo y mejorar sus capacidades de análisis y generación de informes de datos.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Comprender los fundamentos de ChatGPT y su funcionamiento.
- Utilizar ChatGPT para automatizar tareas financieras, como la entrada de datos y la generación de informes.
- Analizar datos financieros con ChatGPT para obtener información valiosa y tomar decisiones fundamentadas.
- Desarrollar modelos personalizados de ChatGPT para casos de uso financiero específicos.
Copilot para profesionales de Finanzas y Contabilidad
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Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- Crear informes financieros de manera rápida y precisa utilizando Copilot.
- Automatizar tareas repetitivas de contabilidad y entrada de datos.
- Generar resúmenes financieros y proyecciones con asistencia de IA.
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Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión grupal.
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- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
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IA Generativa en Finanzas: Pronósticos, Fraude y Regulación
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- Comprender los conceptos fundamentales detrás de los modelos de IA generativa.
- Aplicar LLMs y GANs en casos de uso como la detección de fraudes y la generación de datos sintéticos.
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Formato del Curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Muchos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Personalización del Curso
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Aplicaciones de LangGraph en Finanzas
35 HorasLangGraph es un marco de trabajo para construir aplicaciones LLM con estado y múltiples actores mediante gráficos composables, con estado persistente y control sobre la ejecución.
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- Implementar controles de confiabilidad, seguridad e intervención humana para procesos críticos.
- Desplegar, monitorear y optimizar sistemas LangGraph para mejorar el rendimiento, los costos y cumplir con los SLA.
Formato del curso
- Clases interactivas y debates.
- Muchos ejercicios y prácticas.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar los detalles.
Aprendizaje Automático e IA para Profesionales de las Finanzas
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Esta capacitación en vivo, guiada por un instructor (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de las finanzas de nivel intermedio que deseen aplicar técnicas de aprendizaje automático e IA a problemas del mundo real, como la detección de fraudes, la evaluación de crédito y la modelación de riesgos.
Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- Comprender los conceptos fundamentales del aprendizaje automático relevantes para las finanzas.
- Aplicar algoritmos de aprendizaje supervisado y no supervisado a conjuntos de datos financieros.
- Construir y evaluar modelos predictivos para el riesgo de crédito, la detección de fraudes y el análisis del mercado.
- Utilizar Python y scikit-learn para implementar flujos de trabajo de aprendizaje automático.
Formato del Curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Muchas ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Personalización del Curso
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Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Comprender cómo se aplica la IA multimodal en la gestión de riesgos financieros.
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- Implementar modelos de IA para identificar anomalías y actividades sospechosas.
- Aprovechar el procesamiento del lenguaje natural (NLP) y la visión por computadora para el análisis de documentos financieros.
- Desplegar modelos de detección de fraudes impulsados por IA en sistemas financieros reales.