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Temario del curso

Introducción a la IA Generativa

  • Visión general de los modelos generativos y su relevancia para las finanzas
  • Tipos de modelos generativos: LLMs, GANs, VAEs
  • Fortalezas y limitaciones en contextos financieros

Redes Adversarias Generativas (GANs) para Finanzas

  • Cómo funcionan las GANs: generadores vs discriminadores
  • Aplicaciones en la generación de datos sintéticos y la simulación de fraudes
  • Estudio de caso: generación de datos de transacciones realistas para pruebas

Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs) e Ingeniería de Prompts

  • Cómo los LLMs comprenden y generan texto financiero
  • Diseño de indicaciones (prompts) para predicción y análisis de riesgos
  • Casos de uso: resumen de informes financieros, KYC, detección de señales de alerta

Predicción Financiera con IA Generativa

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

Detección de Fraude e Identificación de Anomalías

  • Uso de GANs para la detección de anomalías en transacciones
  • Identificación de patrones de fraude emergentes mediante flujos de trabajo de LLMs basados en indicaciones
  • 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 de las expectativas regulatorias (p. ej., RGPD, directrices de Basilea)

Diseño de Casos de Uso de IA Generativa para Instituciones Financieras

  • Construcción de casos de negocio para la adopción interna
  • Equilibrio entre la innovación y el riesgo y el cumplimiento normativo
  • Marcos de gobernanza para el despliegue responsable de 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
  • Conocimiento de Python es útil, pero no obligatorio

Público Objetivo

  • Gestores de riesgo
  • Analistas de cumplimiento normativo
  • Auditores financieros
 14 Horas

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