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Temario del curso

Fundamentos de la IA para WealthTech

  • Panorama de la innovación en WealthTech
  • Tecnologías clave de IA: aprendizaje supervisado, procesamiento de lenguaje natural (NLP) y sistemas de recomendación
  • Asesores automatizados (robo-advisors) frente a modelos de asesoramiento híbrido

Recomendaciones financieras personalizadas

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

IA conversacional y procesamiento de lenguaje natural

  • NLP para el análisis del sentimiento de los inversores y la interacción con clientes
  • Ingeniería de prompts para asistentes de asesoramiento financiero
  • Chatbots, asistentes de voz y plataformas de soporte híbrido

Diseño de carteras mejorado con IA

  • Perfilado de riesgo mediante aprendizaje automático
  • Reequilibrio dinámico de carteras con IA
  • Incorporación de criterios ESG y restricciones personalizadas en los modelos de IA

Experiencia de usuario y compromiso

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

Cumplimiento normativo, ética y regulación

  • Marcos regulatorios para servicios de asesoramiento digital (por ejemplo, MiFID II, SEC)
  • Ética en el asesoramiento algorítmico: sesgo, adecuación e imparcialidad
  • Auditoría y documentación de modelos en la WealthTech

Construcción de la infraestructura de asesoramiento inteligente

  • Arquitectura tecnológica para plataformas de patrimonio basadas en IA
  • Desarrollo interno frente a integración con proveedores de tecnología financiera (fintech)
  • Tendencias futuras: hiperpersonalización, interfaces generativas e integración de LLMs

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Compreensión de los conceptos de asesoramiento financiero y gestión de patrimonio
  • Experiencia con productos financieros digitales o análisis de datos
  • Familiaridad básica con Python o herramientas de datos relacionadas

Público objetivo

  • Profesionales de la gestión de patrimonio
  • Asesores financieros
  • Diseñadores de productos
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Testimonios (1)

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