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Temario del curso
Fundamentos de IA para Profesionales Financieros
- ¿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 los informes
Automatización del Procesamiento de Datos Financieros
- Uso de herramientas de IA para la ingestión y extracción de datos de PDFs y hojas de cálculo
- Limpieza y transformación de datos para análisis
- Aprovechamiento de OCR, PLN (Procesamiento del Lenguaje Natural) y MLLs (Modelos de Lenguaje Grande) para interpretar texto financiero no estructurado
Análisis de Estados Financieros Impulsado por IA
- Análisis automático de ratios y comparación con referencias (benchmarking)
- Detección de tendencias y análisis de variaciones usando aprendizaje automático
- Visualización de insights utilizando cuadros de mando impulsados por IA
IA Generativa para Informes Narrativos
- Uso de MLLs para redactar resúmenes ejecutivos y comentarios sobre variaciones
- Creación de discusión y análisis de gestión (MD&A) con apoyo de IA
- Ingeniería de prompts para la narración financiera y control de precisión
Planificación de Escenarios y Previsiones con IA
- Introducción a la modelización de escenarios y simulación con aprendizaje automático
- Construcción de modelos dinámicos para previsiones de ingresos, gastos y flujos de caja
- Pruebas de estrés de las cifras financieras bajo supuestos macroeconómicos
Integración de IA en los Flujos de Trabajo Existente de FP&A
- Augmentación de flujos de trabajo de hojas de cálculo con Python o complementos de IA
- Herramientas colaborativas y automatización para cierres mensuales/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 auditoría interna
- Documentación de supuestos y salidas de IA para el cumplimiento normativo
- Establecimiento de controles para procesos asistidos por IA en los informes financieros
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Familiaridad con los estados financieros y métricas clave
- Experiencia utilizando hojas de cálculo o herramientas básicas de datos
- Algún conocimiento previo de Python o disposición para usar interfaces mejoradas con IA
Público objetivo
- Analistas de finanzas corporativas
- Equipos de FP&A (Planificación y Análisis Financiero)
- Controladores financieros
14 Horas
Testimonios (1)
El fondo / teoría de los modelos de lenguaje grandes (LLMs), el ejercicio
Joanne Wong - IPG HK Limited
Curso - Applied AI for Financial Statement Analysis & Reporting
Traducción Automática