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Temario del curso

Fundamentos de IA para profesionales de las finanzas

  • Qué es la IA y el aprendizaje automático en el contexto financiero
  • Tipos de modelos de IA: clasificación, regresión y modelos generativos
  • IA responsable: precisión, transparencia y uso ético en los informes

Procesamiento automatizado de datos financieros

  • Uso de herramientas de IA para la ingestión y extracción de datos de archivos PDF y hojas de cálculo
  • Limpieza y transformación de datos para su análisis
  • Aprovechamiento de la OCR, el PLN (Procesamiento del Lenguaje Natural) y los LLMs para interpretar texto financiero no estructurado

Análisis de estados financieros impulsado por IA

  • Análisis automatizado de ratios y comparación con valores de referencia (benchmarking)
  • Detección de tendencias y análisis de diferencias mediante aprendizaje automático
  • Visualización de perspectivas mediante paneles de control impulsados por IA

IA generativa para informes narrativos

  • Uso de LLMs para redactar resúmenes ejecutivos y comentarios sobre las diferencias
  • Creación de la discusión y análisis de gestión (MD&A) con apoyo de IA
  • Ingeniería de prompts para la narrativa financiera y el control de la precisión

Planificación de escenarios y previsión con IA

  • Introducción a la modelización y simulación de escenarios con aprendizaje automático
  • Creación de modelos dinámicos para la previsión de ingresos, gastos y flujos de caja
  • Pruebas de tensión de los datos financieros bajo supuestos macroeconómicos

Integración de la IA en los flujos de trabajo existentes de FP&A

  • Mejora de los flujos de trabajo de hojas de cálculo con Python o complementos de IA
  • Herramientas colaborativas y automatización para los cierres mensuales/trimestrales
  • Incrustación de la IA en Excel, Power BI o plataformas de FP&A en la nube

Auditoría, gobierno corporativo y controles internos

  • Explicabilidad de la IA y preparación para la auditoría interna
  • Documentación de supuestos y resultados de la IA para el cumplimiento normativo
  • Establecimiento de controles para los procesos asistidos por IA en el informe financiero

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Conocimiento de los estados financieros y las métricas clave
  • Experiencia utilizando hojas de cálculo o herramientas básicas de datos
  • Algún conocimiento previo de Python o disposición para utilizar interfaces mejoradas con IA

Público objetivo

  • Analistas de finanzas corporativas
  • Equipos de FP&A (Planificación y análisis financiero)
  • Controladores
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Reseñas (1)

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