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Temario del curso

Introducción a la IA Generativa

  • Visión general de los modelos generativos y su relevancia en finanzas
  • Tipos de modelos generativos: LLM, GAN, VAE
  • Fortalezas y limitaciones en contextos financieros

Redes Generativas Antagónicas (GAN) para Finanzas

  • Cómo funcionan las GAN: generadores frente a discriminadores
  • Aplicaciones en la generación de datos sintéticos y simulación de fraudes
  • Caso de estudio: generación de datos de transacciones realistas para pruebas

Modelos de Lenguaje Grande (LLM) e Ingeniería de Instrucciones

  • Cómo los LLM comprenden y generan texto financiero
  • Diseño de instrucciones 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 de tiempo 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 Fraudes e Identificación de Anomalías

  • Uso de GAN para la detección de anomalías en transacciones
  • Identificación de patrones emergentes de fraude mediante flujos de trabajo basados en instrucciones con LLM
  • Evaluación del modelo: falsos positivos frente a indicadores reales de riesgo

Implicaciones Regulatorias y Éticas

  • Explicabilidad y transparencia en los resultados de la IA generativa
  • Riesgo de alucinación del modelo y sesgo en finanzas
  • Cumplimiento de las expectativas regulatorias (por ejemplo, GDPR, directrices de Basilea)

Diseño de Casos de Uso de IA Generativa para Instituciones Financieras

  • Elaboración de argumentos comerciales para la adopción interna
  • Equilibrio entre innovación, riesgos y 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 básico de datos
  • Familiaridad con Python es útil pero no obligatoria

Público objetivo

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

Número de participantes


Precio por participante

Testimonios (1)

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