Temario del curso
Fundamentos de la IA aplicados a WealthTech
- Panorama general sobre las innovaciones en el sector WealthTech
- Tecnologías clave de la IA: aprendizaje supervisado, procesamiento del lenguaje natural y sistemas de recomendación
- Comparativa entre asesores robotizados y modelos híbridos de asesoramiento
Recomendaciones financieras personalizadas
- Comprensión de la segmentación y perfilado de usuarios
- Psicología financiera: fuentes de datos y modelado de intenciones del usuario
- Motores de recomendación para definir metas financieras y diseñar carteras adecuadas
Procesamiento del lenguaje natural e IA conversacional
- Uso del procesamiento del lenguaje natural para analizar el sentimiento de los inversores y gestionar interacciones con clientes
- Diseño de prompts efectivos para asistentes de asesoramiento financiero basados en IA
- Chatbots, asistentes de voz y plataformas híbridas de soporte al cliente
Diseño avanzado de carteras mediante IA
- Determinación del perfil de riesgo a través del aprendizaje automático
- Reequilibrado dinámico de carteras impulsado por la IA
- Integración de criterios ESG y restricciones personalizadas en los modelos de IA
Experiencia de usuario e implicación del cliente
- Diseño de interfaces orientadas a la transparencia y el fomento de la confianza del usuario
- Implementación de IA explicable en las herramientas destinadas al cliente
- Paneles financieros personales y elementos de gamificación para fomentar la implicación del usuario
Cumplimiento normativo, ética y regulación en el sector financiero
- Marco regulatorio aplicable a los servicios de asesoramiento digital (por ejemplo, MiFID II, SEC)
- Cuestiones éticas en el asesoramiento algorítmico: sesgos, adecuación y equidad
- Auditoría y documentación de modelos de IA utilizados en WealthTech
Desarrollo del stack tecnológico para el asesoramiento inteligente
- Arquitectura tecnológica necesaria para construir plataformas patrimoniales basadas en IA
- Elección entre el desarrollo propio o la integración con proveedores de soluciones FinTech
- Tendencias futuras: hiperpersonalización, interfaces generativas e integración de modelos LLM
Resumen y pasos siguientes
Requerimientos
- Conocimientos básicos sobre los conceptos de asesoramiento financiero y gestión patrimonial
- Experiencia previa con productos financieros digitales o análisis de datos
- Familiaridad básica con Python u otras herramientas de tratamiento de datos
Público objetivo
- Profesionales dedicados a la gestión patrimonial
- Asesores financieros
- Diseñadores de productos
Formación Corporativa a Medida
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- Contenido personalizado: Adaptamos el temario y los ejercicios prácticos a los objetivos y necesidades reales del proyecto.
- Calendario flexible: Fechas y horarios adaptados a la agenda de su equipo.
- Modalidad: Online (en directo), In-company (en sus oficinas) o Híbrida.
Precio por grupo privado (formación online) desde 2900 € + IVA*
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Reseñas (1)
El instructor fue muy conocedor y fácil de hablar con él.
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