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Temario del curso

Introducción a la IA generativa en servicios financieros

  • Resumen de la IA generativa y su relevancia para los servicios financieros
  • Estudios de caso sobre soluciones impulsadas por IA en la evaluación de riesgos, la detección de fraude y el compromiso con el cliente
  • Beneficios clave y desafíos del uso de IA generativa en el sector financiero

Configuración del entorno

  • Introducción a la API de OpenAI y Google Cloud Platform
  • Configuración de cuentas y acceso a herramientas de IA
  • Configuraciones básicas y configuración inicial

Desarrollo de soluciones de IA para la evaluación de riesgos

  • Comprensión del papel de la IA generativa en la evaluación de riesgos
  • Construcción de modelos de IA para la puntuación crediticia y la aprobación de préstamos
  • Evaluación de factores de riesgo y predicción de resultados financieros

Detección de fraude con IA generativa

  • Desafíos en la detección y prevención de fraudes
  • Utilización de IA generativa para la detección de anomalías y el reconocimiento de patrones
  • Desarrollo de modelos de IA para identificar actividades fraudulentas

Mejora del compromiso con el cliente a través de la IA

  • Personalización y personalización en los servicios financieros
  • Creación de chatbots impulsados por IA para la atención al cliente y la interacción
  • Mejora de la experiencia del cliente con recomendaciones e información basadas en IA

Integración de IA generativa en sistemas financieros

  • Integración de API e interoperabilidad de datos
  • Implementación de modelos de IA en entornos de producción
  • Escalamiento de soluciones de IA para manejar grandes volúmenes de datos financieros

Evaluación del rendimiento e interpretabilidad de la IA

  • Métricas y estándares para la evaluación del rendimiento de la IA
  • Interpretación de información y recomendaciones generadas por IA
  • Garantizar transparencia y responsabilidad en la toma de decisiones con IA

Consideraciones éticas en servicios financieros con IA

  • Garantizar equidad y no discriminación en los modelos de IA
  • Abordar preocupaciones sobre la privacidad y la protección de datos
  • Cumplimiento con los requisitos regulatorios y las normas de la industria

Resumen y siguientes pasos

Requerimientos

  • Comprensión básica de conceptos financieros
  • Familiaridad con los fundamentos de la IA y el aprendizaje automático (recomendado, pero no obligatorio)

Público objetivo

  • Profesionales de las finanzas
  • Desarrolladores de fintech
  • Especialistas en IA
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Reseñas (2)

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