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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

Automatización del procesamiento de datos financieros

  • Uso de herramientas de IA para la ingestión y extracción de datos desde PDFs y hojas de cálculo
  • Limpieza y transformación de datos para su análisis
  • Aprovechamiento de OCR, PLN (Procesamiento de Lenguaje Natural) y modelos lingüísticos grandes (LLM) para interpretar texto financiero no estructurado

Análisis de estados financieros impulsado por IA

  • Análisis automatizado de ratios e indicadores de comparación
  • Detección de tendencias y análisis de variaciones mediante aprendizaje automático
  • Visualización de perspectivas utilizando paneles de control potenciados por IA

IA generativa para informes narrativos

  • Uso de LLMs para redactar resúmenes ejecutivos y comentarios sobre variaciones
  • Creación de la discusión y análisis de la gestión (MD&A) con apoyo de IA
  • Ingeniería de instrucciones (prompt engineering) para el storytelling financiero y el control de la precisión

Planificación de escenarios y predicciones con IA

  • Introducción al modelado de escenarios y simulación con aprendizaje automático
  • Construcción de modelos dinámicos para la previsión de ingresos, gastos y flujos de caja
  • Pruebas de resistencia (stress testing) de las finanzas bajo supuestos macroeconómicos

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

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

Auditoría, gobernanza y controles internos

  • Explicabilidad de la IA y preparación para la auditoría interna
  • Documentación de supuestos y salidas de IA para el cumplimiento normativo
  • Establecimiento de controles para los procesos asistidos por IA en los informes financieros

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

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

Público objetivo

  • Analistas de finanzas corporativas
  • Equipos de planificación y análisis financiero (FP&A)
  • Directores financieros (Controllers)
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Reseñas (1)

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