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: LLMs, GANs, VAEs
- Fortalezas y limitaciones en contextos financieros
Redes Generativas Antagónicas (GANs) para Finanzas
- Cómo funcionan las GANs: generadores vs. discriminadores
- Aplicaciones en la generación de datos sintéticos y la simulación de fraude
- Caso de estudio: generación de datos transaccionales realistas para pruebas
Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLMs) e Ingeniería de Prompts
- Cómo los LLMs entienden y generan texto financiero
- Diseño de prompts para pronósticos y análisis de riesgos
- Casos de uso: resumen de informes financieros, KYC, detección de señales de alerta
Pronóstico Financiero con IA Generativa
- Pronóstico de series temporales con modelos híbridos de LLM y ML
- Generación de escenarios y pruebas de estrés
- Caso de uso: predicción de ingresos utilizando datos estructurados y no estructurados
Detección de Fraude e Identificación de Anomalías
- Uso de GANs para la detección de anomalías en transacciones
- Identificación de patrones emergentes de fraude mediante flujos de trabajo basados en prompts con LLMs
- Evaluación de modelos: falsos positivos vs. indicadores de riesgo reales
Implicaciones Regulatorias y Éticas
- Explicabilidad y transparencia en las salidas de IA generativa
- Riesgo de alucinaciones del modelo y sesgo en finanzas
- Cumplimiento de las expectativas regulatorias (ej. GDPR, directrices de Basilea)
Diseño de Casos de Uso de IA Generativa para Instituciones Financieras
- Construcción de casos de negocio para la adopción interna
- Equilibrar la innovación con el riesgo y el cumplimiento
- Marcos de gobernanza para la implementación responsable de IA
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprensión de conceptos básicos de finanzas y gestión de riesgos
- Experiencia con hojas de cálculo o análisis de datos básico
- El conocimiento de Python es útil pero no obligatorio
Audiencia
- Gestores de riesgos
- Analistas de cumplimiento normativo
- 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