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Programa del Curso
Introducción a Multimodal AI para Finance
- Visión general de la IA multimodal y sus aplicaciones financieras
- Tipos de datos financieros: estructurados vs. no estructurados
- Desafíos en la adopción de IA financiera
Análisis de riesgos con Multimodal AI
- Fundamentos de la gestión de riesgos financieros
- Utilizando IA para la evaluación de riesgos predictiva
- Estudio de caso: modelos de puntuación de crédito impulsados por IA
Detección de fraudes utilizando IA
- Tipos comunes de fraude financiero
- Técnicas de IA para la detección de anomalías
- Estrategias de detección de fraudes en tiempo real
Natural Language Processing (NLP) para el análisis de textos financieros
- Extrayendo información de informes y noticias financieras
- Análisis de sentimientos para la predicción del mercado
- Usando LLMs para el cumplimiento regulatorio y la auditoría
Computer Vision en Finance
- Detectar documentos fraudulentos con IA
- Analizar la escritura a mano y las firmas para autenticación
- Estudio de caso: verificación de cheques impulsada por IA
Análisis de comportamiento para la detección de fraudes
- Registrar el comportamiento del cliente con IA
- Bio autenticación métrica y prevención de fraudes
- Analizar los patrones de transacciones para actividades sospechosas
Desarrollar y desplegar modelos de IA para Finance
- Preprocesamiento de datos e ingeniería de características
- Entrenando modelos de IA para aplicaciones financieras
- Implementando sistemas de detección de fraudes basados en IA
Consideraciones regulatorias y éticas
- Gobernanza de IA y cumplimiento en instituciones financieras
- Sesgo y equidad en modelos de IA financiera
- Mejores prácticas para el uso responsable de IA en finanzas
Tendencias futuras en Finance impulsadas por IA
- Avances en IA para la previsión financiera
- Técnicas de IA emergentes para la prevención de fraudes
- El papel de la IA en el futuro de la banca y las inversiones
Resumen y próximas etapas
Requerimientos
- Conocimientos básicos de conceptos de IA y aprendizaje automático
- Comprensión de datos financieros y gestión de riesgos
- Experiencia en programación y análisis de datos
Público
- profesionales
- Analistas de datos
- Gerentes de riesgos
- Ingenieros de IA en el sector financiero
14 Horas