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Temario del curso
Fundamentos de IA para Profesionales de Finanzas
- ¿Qué es la IA y el aprendizaje automático en el contexto de las finanzas?
- Tipos de modelos de IA: clasificación, regresión, modelos generativos.
- IA responsable: precisión, transparencia y uso ético en el reporting.
Automatización del Procesamiento de Datos Financieros
- Uso de herramientas de IA para la ingesta y extracción de datos desde PDFs y hojas de cálculo.
- Limpieza y transformación de datos para el análisis.
- Aplicación de OCR, NLP y LLMs para interpretar texto financiero no estructurado.
Análisis de Estados Financieros con IA
- Análisis automatizado de ratios y benchmarking.
- Detección de tendencias y análisis de variaciones utilizando aprendizaje automático.
- Visualización de insights mediante tableros potenciados con IA.
IA Generativa para el Reporting Narrativo
- Uso de LLMs para redactar res ejecutivos y comentarios de variaciones.
- Creación de Discusión y Análisis de la Gerencia (MD&A) con apoyo de IA.
- Ingeniería de prompts para la narrativa financiera y el control de precisión.
Planificación de Escenarios y Proyecciones con IA
- Introducción al modelado de escenarios y simulación con ML.
- Construcción de modelos dinámicos para la proyección de ingresos, gastos y flujos de efectivo.
- Pruebas de estrés financiero bajo supuestos macroeconómicos.
Integración de IA en los Flujos de Trabajo FP&A Existentes
- Aumento de los flujos de trabajo de 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 cloud de FP&A.
Auditoría, Gobernanza y Controles Internos
- Explicabilidad de la IA y preparación para auditoría interna.
- Documentación de supuestos y salidas de IA para el cumplimiento normativo.
- Establecimiento de controles para procesos asistidos por IA en el reporting financiero.
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Conocimiento de los principales estados financieros e indicadores.
- Experiencia en el uso de hojas de cálculo o herramientas básicas de datos.
- Alguna exposición a Python o disposición a utilizar interfaces potenciadas con IA.
Público Objetivo
- Analistas de finanzas corporativas.
- Equipos de FP&A (Planificación y Análisis Financiero).
- Controladores financieros.
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
