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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 los contextos financieros.
Redes Generativas Antagónicas (GANs) para finanzas
- Cómo funcionan las GANs: generadores vs. discriminadores.
- Aplicaciones en la generación de datos sintéticos y la simulación de fraudes.
- Caso de estudio: generación de datos transaccionales realistas para pruebas.
Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs) e ingeniería de instrucciones
- Cómo las LLMs comprenden y generan texto financiero.
- Diseño de instrucciones para la previsión de tendencias y el análisis de riesgos.
- Casos de uso: resumen de informes financieros, KYC (Conozca a su Cliente), detección de señales de alerta.
Previsión financiera con IA generativa
- Previsión de series de tiempo con modelos híbridos de LLMs 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 basados en instrucciones de LLMs.
- Evaluación de modelos: falsos positivos vs. indicadores de riesgo real.
Implicaciones regulatorias y éticas
- Explicabilidad y transparencia en las salidas de la IA generativa.
- Riesgo de alucinación de modelos y sesgos en finanzas.
- Cumplimiento con las expectativas regulatorias (por ejemplo, GDPR, 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 innovación, riesgo y cumplimiento.
- Marcos de gobernanza para el despliegue responsable de la IA.
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de los conceptos básicos de finanzas y gestión de riesgos.
- Experiencia con hojas de cálculo o análisis básico de datos.
- El conocimiento de Python es útil, pero no obligatorio.
Audiencia
- Gestores de riesgos.
- Analistas de cumplimiento.
- Auditores financieros.
14 Horas
Reseñas (1)
Ya cuento con algunos informes que conozco; utilizaré algunas de las indicaciones que revisamos hoy.
Kelly Cotham
Curso - Copilot for Finance and Accounting Professionals
Traducción Automática
