Temario del curso
Introducción a la Inteligencia Artificial generativa
- Conceptos generales sobre modelos generativos y su utilidad práctica en el mundo financiero.
- Principales tipologías de estos modelos: LLM, GAN y VAE.
- Ventajas e inconvenientes de dichos modelos en escenarios bancarios y financieros.
Redes Adversarias Generativas (GAN) aplicadas a finanzas
- Funcionamiento interno de las GAN: rol del generador frente al discriminador.
- Aplicaciones concretas en materia de elaboración de datos sintéticos y simulación de posibles fraudes.
- Estudio práctico: fabricar información ficticia acerca de transacciones con fines de validación.
Modelos de Lenguaje de Gran Escala y elaboración efectiva de indicaciones
- Mecanismos mediante los cuales los LLM captan e interpretan texto vinculado al ámbito financiero.
- Técnicas para redactar indicaciones que ayuden en el pronóstico económico y la valoración de riesgos.
- Escenarios concretos: resumir informes financieros, verificar identidades de clientes y detectar señales sospechosas.
Predicción financiera mediante técnicas de IA generativa
- Generación de pronósticos temporales gracias a una combinación equilibrada entre modelos LLM y algoritmos de aprendizaje automático.
- Creación de diversas posibles situaciones futuras para proceder con pruebas de estrés y análisis de contingencias.
- Ejemplo real: estimar ingresos corporativos a partir tanto de datos tabulados como de información textual.
Identificación eficiente de fraudes y anomalías
- Utilización de GAN para detectar eventos atípicos en movimientos económicos diarios.
- Determinación proactiva de pautas fraudulentas emergentes mediante el uso estratégico de indicaciones orientadas a LLM.
- Evaluación del rendimiento de cada modelo, considerando posibilidades tanto de falsos positivos como de advertencias válidas frente a riesgos reales.
Consideraciones legales y éticas vinculadas al uso de esta tecnología
- Necesidad imperativa de claridad explicativa y transparencia total en resultados obtenidos mediante IA generativa.
- Peligros derivados de posibles distorsiones o sesgos no intencionados, sobre todo en operaciones financieras delicadas.
- Cumplimiento normativo fundamental: requisitos estipulados por reguladores como el Reglamento General de Protección de Datos o las directrices del Comité de Basilea.
Diseño e implementación viable de proyectos con IA generativa en entidades financieras
- Formular argumentos sólidos para respaldar su adopción interna por parte de las organizaciones.
- Encontrar un equilibrio justo entre innovación, reducción de riesgos y apego escrupuloso a reglas legales vigentes.
- Estructurar sistemas de gobernanza que garanticen una implementación responsable y segura de estas herramientas.
Conclusión final y planificación futura
Requerimientos
- Comprensión mínima acerca de nociones básicas en finanzas y gestión de riesgos.
- Experiencia previa con hojas de cálculo o análisis elemental de datos.
- Conocer los principios generales de Python resulta beneficioso, pero no es imprescindible.
Público objetivo
- Gestores de riesgo
- Analistas encargados del cumplimiento normativo
- Auditores financieros
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Reseñas (1)
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