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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 versus discriminadores
  • Aplicaciones en generación de datos sintéticos y simulación de fraudes
  • Caso práctico: generación de datos de transacciones realistas para pruebas

Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) e Ingeniería de Indicaciones (Prompt Engineering)

  • Cómo los LLMs entienden y generan texto financiero
  • Diseño de indicaciones para pronósticos y análisis de riesgos
  • Casos de uso: resumen de informes financieros, KYC (Conozca a su Cliente), detección de señales de alerta

Pronósticos Financieros con IA Generativa

  • Pronóstico de series temporales con modelos híbridos de LLM y aprendizaje automático (ML)
  • Generación de escenarios y pruebas de estrés
  • Caso práctico: predicción de ingresos utilizando datos estructurados y no estructurados

Detección de Fraudes e Identificación de Anomalías

  • Uso de GANs para la detección de anomalías en transacciones
  • Identificación de patrones emergentes de fraude mediante flujos de trabajo de LLM basados en indicaciones
  • Evaluación del modelo: falsos positivos versus indicadores reales de riesgo

Implicaciones Regulatorias y Éticas

  • Explicabilidad y transparencia en las salidas de la IA generativa
  • Riesgo de alucinación del modelo y sesgos en el sector financiero
  • Cumplimiento con las expectativas regulatorias (por ejemplo, RGPD, lineamientos de Basilea)

Diseño de Casos de Uso de IA Generativa para Instituciones Financieras

  • Elaboración de casos 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

  • Comprensión de los conceptos básicos de finanzas y gestión de riesgos
  • Experiencia con hojas de cálculo o análisis básico de datos
  • El conocimiento previo de Python es útil, pero no obligatorio

Audiencia

  • Gestores de riesgos
  • Analistas de cumplimiento normativo
  • Auditores financieros
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Reseñas (1)

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