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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
Reseñas (1)
El fondo / teoría de los modelos de lenguaje grandes (LLMs), el ejercicio
Joanne Wong - IPG HK Limited
Curso - Applied AI for Financial Statement Analysis & Reporting
Traducción Automática