AI+ Finance Agent™ – eLearning (examen incluido)
275,00 EUR
- 16 hours
Conviértete en un profesional muy solicitado en la intersección entre la inteligencia artificial y las finanzas con la Certificación AI+ Finance Agent™. Este programa inmersivo te brinda habilidades prácticas para automatizar operaciones financieras, mejorar la toma de decisiones y crear agentes de IA inteligentes que resuelvan desafíos reales de la industria. Aprenderás cómo la IA impulsa análisis más inteligentes, evaluación de riesgos, detección de fraude, estrategias de trading y pronósticos, todo mientras adquieres experiencia práctica y una credencial reconocida en el cambiante mundo de las finanzas digitales.
Características clave
Idioma
Curso y material en inglés
Nivel
Nivel principiante-intermedio
Acceso
1 año de acceso a la plataforma 24/7
8 horas de videolecciones y contenido multimedia
Recomendación de 16 horas de estudio
eBooks, audiolibros, pódcasts
Cuestionarios, evaluaciones y recursos del curso
Examen
Examen en línea supervisado con una repetición gratuita
Certificado
Certificado de finalización incluido
Experiencia financiera impulsada por IA
La automatización impulsada por IA minimiza los errores manuales y mejora la precisión en la conciliación, los informes y las operaciones financieras cotidianas.
Resultados de aprendizaje
Al final de este curso, podrás:
Automatización financiera impulsada por IA
Automatiza la contabilidad, la conciliación, los informes y los flujos de trabajo financieros diarios utilizando sistemas inteligentes.
Pronósticos y análisis predictivos
Aplicar modelos de IA para la predicción del flujo de caja, la previsión de ingresos, el análisis de inversiones y la detección de tendencias.
Modelado de Riesgos y Detección de Fraude
Descubre cómo la IA mejora la evaluación de riesgos, la detección de anomalías, la prevención del fraude y la supervisión financiera en tiempo real
Automatización de Cumplimiento y Regulación
Utiliza herramientas automatizadas de cumplimiento, procesos listos para auditorías y una gobernanza de datos segura
Transformación Financiera Estratégica
Desarrolla las habilidades para liderar la adopción de IA en finanzas, impulsando decisiones basadas en datos, optimización de costos y una planificación estratégica más inteligente.
Cronograma del curso
Introducción a los agentes de IA en finanzas
Lección 1
- Comprender los agentes de IA frente a la automatización financiera tradicional
- Evolución de los agentes de IA en los servicios financieros
- Panorama de los diferentes tipos de agentes de IA en finanzas
- Importancia de la autonomía de los agentes y la delegación de tareas
- Diferencias clave entre los agentes de IA y la automatización tradicional
- Actividad práctica: Explorando los agentes de IA en finanzas
Creación y comprensión de agentes de IA en finanzas
Lección 2
- Arquitectura de agentes de IA en finanzas
- Herramientas y bibliotecas para el desarrollo de agentes
- Comparación entre agentes de IA y modelos estáticos
- Descripción general del ciclo de vida del agente
- Caso de uso: agentes de atención al cliente que gestionan KYC, preguntas frecuentes y disputas de transacciones
- Caso de estudio: Erica de Bank of America: gestión de más de 1.000 millones de interacciones con IA predictiva
- Actividad práctica: Creación de agentes de IA en finanzas
Agentes inteligentes para la detección de fraudes y el monitoreo de anomalías
Lección 3
- Uso de aprendizaje automático supervisado y no supervisado para la detección de fraude
- Análisis de patrones y perfilado de comportamiento
- Agentes de supervisión en tiempo real
- Caso de uso: agentes de IA que detectan anomalías en transacciones de billeteras digitales
- Caso de estudio: la IA basada en grafos de PayPal detecta fraudes con un 99,9% de precisión
- Actividad práctica: Detección de fraude y monitoreo de anomalías
Agentes de IA para calificación crediticia y automatización de préstamos
Lección 4
- Generación de características a partir de datos de crédito no tradicionales
- Inteligencia Artificial Explicable (XAI) en decisiones de crédito
- Mitigación de sesgos en agentes de préstamos
- Caso de uso: Evaluación de personas nuevas en el crédito mediante datos de transacciones y móviles
- Caso de estudio: la plataforma de préstamos con IA de Upstart – aumentó las aprobaciones en un 27 % y redujo las TAE en un 16 %
- Actividad práctica: IA para evaluación de crédito y préstamos
Agentes de IA para gestión de patrimonio y asesoría robo-advisory
Lección 5
- Personalización con agentes de perfilado
- Algoritmos de Rebalanceo de Cartera
- Inversión basada en el sentimiento
- Caso de uso: IA que ajusta las carteras semanalmente según los objetivos y las tendencias del mercado
- Caso de estudio: Path Agent de Wealthfront: recomendaciones personalizadas de ahorro e inversión
- Actividad práctica: Gestión de patrimonio y agentes de asesoría financiera automatizada
Bots de trading y agentes de monitoreo de mercado
Lección 6
- Aprendizaje por refuerzo en agentes de trading
- Modelado predictivo con datos históricos
- Gestión del umbral riesgo-recompensa
- Caso de uso: agentes de trading con IA que realizan arbitraje en mercados de criptomonedas
- Caso de estudio: Renaissance Technologies – Operaciones automatizadas de corto plazo que generan alfa constante
- Actividad práctica: bots de trading y monitoreo del mercado
Agentes de PLN para Inteligencia en Documentos Financieros
Lección 7
- Modelos de lenguaje de gran tamaño en el análisis de conferencias de resultados y documentos regulatorios
- Resumen y detección de eventos con IA
- Conversión de voz a texto y extracción de puntos clave
- Aplicaciones del mundo real
- Caso de estudio: BloombergGPT – modelo de lenguaje grande de nivel financiero
- Actividad práctica: PLN para inteligencia en documentos financieros
Agentes de Cumplimiento y Supervisión de Riesgos
Lección 8
- IA para el cumplimiento de AML y KYB
- Modelado de reglas conforme a la normativa
- Análisis de grafos de transacciones
- Caso de uso: monitoreo en tiempo real de transferencias transfronterizas sospechosas
- Caso de estudio: HSBC y Quantexa – Agentes de IA que aumentan la detección de AML en un 30%
- Actividad práctica: supervisión de cumplimiento y riesgos
Agentes de IA responsables, justos y auditables
Lección 9
- Marcos de gobernanza para la IA en finanzas (RBI, Ley de IA de la UE)
- Transparencia y auditabilidad en la lógica de decisión
- Garantizar la equidad y la explicabilidad
- Caso de uso: registros de IA auditables para prácticas de préstamos justas
- Caso de estudio: Wells Fargo – Revisiones internas de equidad en IA para bots de préstamos
- Actividad práctica: Agentes de IA responsables y justos
Estudios de caso de fama mundial y proyecto final
Lección 10
- Caso de estudio: la plataforma COiN de JPMorgan
- Caso de estudio: la IA de PayPal para la detección de fraudes
- Caso de estudio: la calificación crediticia impulsada por IA de Upstart
- Proyecto final: crea un agente de finanzas con IA totalmente funcional
- Conclusiones clave y cierre del módulo
Herramientas exploradas
- TensorFlow
- Python
- Pandas
- NumPy
- Power BI
- SQL
- API de OpenAI
- APIs
¿Quién debería inscribirse en este programa?
Profesionales de finanzas: analistas, contables y gerentes financieros que buscan incorporar la IA en sus flujos de trabajo diarios.
Especialistas en Inversiones y Carteras: personas que buscan mejorar la previsión, la modelización del riesgo y las estrategias de inversión basadas en datos.
Entusiastas de las fintech: personas interesadas en el aprendizaje sobre la convergencia de la IA, la automatización y las tecnologías financieras modernas.
Profesionales de datos y tecnología: personas con habilidades analíticas o de programación que desean aplicar la IA en finanzas.
Líderes empresariales y ejecutivos: responsables de la toma de decisiones que buscan aprovechar la IA para una presupuestación, planificación y crecimiento financiero estratégico más inteligentes.
Más detalles
Requisitos previos
- Conocimientos Fundamentales de los Mercados Financieros– Familiaridad con acciones, negociación y productos financieros.
- Conocimientos básicos de aprendizaje automático – Familiaridad con los conceptos y algoritmos fundamentales.
- Habilidades de programación – Dominio de Python o de lenguajes de programación similares.
- Habilidades de análisis estadístico– Capacidad para trabajar con datos y aplicar métodos estadísticos.
- Interés en Fintech– Motivación para explorar aplicaciones de IA para resolver desafíos financieros.
Detalles del examen
- Duración: 90 minutos
- Aprobado: 70% (35/50)
- Formato: 50 preguntas de opción múltiple y de respuesta múltiple
- Método de entrega: En línea a través de una plataforma de examen supervisado (horario flexible)
- Idioma: inglés
Licencias y acreditación
Este curso es ofrecido por AVC de acuerdo con el Acuerdo del Programa de Socios y cumple con los requisitos del Acuerdo de Licencia.
Política de equidad
AVC no ofrece adaptaciones por discapacidad o condición médica de ningún estudiante. Se anima a los candidatos a ponerse en contacto con AVC para recibir orientación y apoyo durante todo el proceso de solicitud de adaptaciones.
Preguntas frecuentes
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