Contacta con nosotros

Temario del curso

Fundamentos de la IA para WealthTech

  • Panorama general del ecosistema de innovación en WealthTech.
  • Tecnologías clave de la IA: aprendizaje supervisado, procesamiento del lenguaje natural (NLP) y sistemas de recomendación.
  • Robo-advisors frente a modelos de asesoramiento híbrido.

Recomendaciones financieras personalizadas

  • Comprensión de la segmentación y perfilado de usuarios.
  • Finanzas conductuales: fuentes de datos y modelado de la intención del usuario.
  • Motores de recomendación para objetivos financieros y carteras de inversión.

Lenguaje natural e IA conversacional

  • NLP para el análisis del sentimiento de los inversores y las interacciones con los clientes.
  • Ingeniería de prompts para asistentes de asesoramiento financiero.
  • Chatbots, asistentes de voz y plataformas de soporte híbridas.

Diseño de carteras potenciado por IA

  • Perfilado de riesgos mediante aprendizaje automático.
  • Reequilibrio dinámico de carteras con IA.
  • Integración de criterios ESG y restricciones personalizadas en modelos de IA.

Experiencia de usuario y compromiso

  • Diseño de interfaces para garantizar transparencia y confianza.
  • IA explicable en herramientas orientadas al cliente.
  • Paneles de finanzas personales y gamificación.

Cumplimiento, ética y regulación

  • Marcos regulatorios para servicios de asesoramiento digital (por ejemplo, MiFID II, SEC).
  • Ética en el asesoramiento algorítmico: sesgo, idoneidad y equidad.
  • Auditabilidad y documentación de modelos en WealthTech.

Construcción de la pila de asesoramiento inteligente

  • Arquitectura tecnológica para plataformas de gestión patrimonial basadas en IA.
  • Desarrollo interno frente a integración con proveedores fintech.
  • Tendencias futuras: hiperpersonalización, interfaces generativas e integración de modelos de lenguaje grandes (LLM).

Resumen y siguientes pasos

Requerimientos

  • Conocimiento de los conceptos de asesoramiento financiero y gestión patrimonial.
  • Experiencia con productos financieros digitales o análisis de datos.
  • Conocimientos básicos de Python o herramientas de datos relacionadas.

Público objetivo

  • Profesionales de la gestión patrimonial.
  • Asesores financieros.
  • Diseñadores de productos.
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Testimonios (1)

Próximos cursos

Categorías Relacionadas