Temario del curso
Introducción a la IA generativa en los servicios financieros
- Panorama general de la IA generativa y su relevancia en los servicios financieros.
- Estudios de caso de soluciones impulsadas por IA en la evaluación de riesgos, la detección de fraude y la interacción con los clientes.
- Principales beneficios y desafíos de utilizar IA generativa en el sector financiero.
Configuración del entorno
- Introducción a la API de OpenAI y Google Cloud Platform.
- Configuración de cuentas y acceso a las herramientas de IA.
- Configuraciones básicas y preparación inicial.
Desarrollo de soluciones de IA para la evaluación de riesgos
- Comprensión del papel de la IA generativa en la evaluación de riesgos.
- Construcción de modelos de IA para la puntuación de crédito y la aprobación de préstamos.
- Evaluación de factores de riesgo y predicción de resultados financieros.
Detección de fraude con IA generativa
- Desafíos en la detección y prevención de fraudes.
- Utilización de IA generativa para la detección de anomalías y el reconocimiento de patrones.
- Desarrollo de modelos de IA para identificar actividades fraudulentas.
Mejora de la interacción con los clientes mediante IA
- Personalización y adaptación en los servicios financieros.
- Creación de chatbots impulsados por IA para el soporte y la interacción con los clientes.
- Mejora de la experiencia del cliente con recomendaciones e información impulsadas por IA.
Integración de IA generativa en sistemas financieros
- Integración de API e interoperabilidad de datos.
- Despliegue de modelos de IA en entornos de producción.
- Escalabilidad de soluciones de IA para manejar grandes volúmenes de datos financieros.
Evaluación del rendimiento e interpretabilidad de la IA
- Métricas y puntos de referencia para la evaluación del rendimiento de la IA.
- Interpretación de las recomendaciones y resultados generados por la IA.
- Garantía de transparencia y responsabilidad en la toma de decisiones de la IA.
Consideraciones éticas en los servicios financieros de IA
- Garantía de equidad y no discriminación en los modelos de IA.
- Abordaje de preocupaciones sobre la privacidad y la protección de datos.
- Cumplimiento de requisitos regulatorios y estándares de la industria.
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión básica de los conceptos financieros.
- Conocimiento previo de los fundamentos de la IA y el aprendizaje automático (recomendado, pero no obligatorio).
Público objetivo
- Profesionales de las finanzas.
- Desarrolladores de fintech.
- Especialistas en IA.
Testimonios (2)
El estilo interactivo, los ejercicios
Tamas Tutuntzisz
Curso - Introduction to Prompt Engineering
Traducción Automática
Un excelente repositorio de recursos para futuras consultas, estilo del instructor (lleno de buen sentido del humor y gran nivel de detalle)
Adam - GE Aerospace Poland Sp. z o.o.
Curso - Prompt Engineering for ChatGPT
Traducción Automática
