Ponte en Contacto
 Duración 14 horas (2 días)

Temario del curso

Introducción a la IA Generativa

  • Descripción general de los modelos generativos y su relevancia para las 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 vs discriminadores
  • Aplicaciones en la generación de datos sintéticos y la simulación de fraude
  • Estudio de caso: generación de datos de transacciones realistas para pruebas

Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLM) e Ingeniería de Prompts

  • Cómo los LLM entienden y generan texto financiero
  • Diseño de prompts para predicción y análisis de riesgos
  • Casos de uso: resumen de reportes financieros, KYC (Conozca a su Cliente), detección de señales de alerta

Predicción Financiera con IA Generativa

  • Predicción de series de tiempo con modelos híbridos de LLM y ML
  • Generación de escenarios y pruebas de estrés
  • Caso de uso: predicción de ingresos usando datos estructurados y no estructurados

Detección de Fraude e Identificación de Anomalías

  • Uso de GAN para la detección de anomalías en transacciones
  • Identificación de patrones emergentes de fraude a través de flujos de trabajo basados en prompts con LLM
  • Evaluación de modelos: falsos positivos vs indicadores de riesgo reales

Implicaciones Regulatorias y Éticas

  • Explicabilidad y transparencia en las salidas de la IA generativa
  • Riesgo de alucinación de modelos y sesgo en finanzas
  • Cumplimiento con las expectativas regulatorias (p. ej., RGPD, directrices de Basilea)

Diseño de Casos de Uso de IA Generativa para Instituciones Financieras

  • Creación de casos de negocio para la adopción interna
  • Equilibrar la innovación con el riesgo y el cumplimiento
  • Marcos de gobierno para la implementación responsable de la 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
  • El conocimiento de Python es útil pero no obligatorio

Audiencia

  • Gestores de riesgos
  • Analistas de cumplimiento
  • Auditores financieros

Número de participantes


Precio por participante

Reseñas (1)

Próximos cursos

Categorías Relacionadas