Inteligencia artificial: Administración y sector financiero

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Categoría

MAS que Prevención

Modalidad

Online

Duración

Coste

Bonificable

Idioma

Temario

1. Introducción a la Inteligencia Artificial: evolución, fundamentos y áreas de aplicación.

2. Tipos de aprendizaje automático: supervisado, no supervisado y deep learning.

3. Entrenamiento de modelos de IA y su aplicación en entornos empresariales.

4. Implicaciones éticas y legales del uso de la IA en la administración y el sector financiero.

5. Aplicaciones prácticas de la IA en procesos administrativos y financieros.

6. Tendencias actuales y futuras: IA generativa, chatbots, automatización avanzada y riesgos asociados

Dirigido a:

Profesionales del sector financiero y administrativo que quieran actualizar sus competencias en el uso de IA
Directivos y Responsable de departamentos interesados en implementar herramientas de IA en procesos de negocios
Emprendedores y Consultores que busquen aplicar IA en la mejora de gestión y toma de decisiones
Personal técnico o analítico que desee conocer aplicaciones prácticas de la IA en procesos administrativos y financieros.
No se requieren niveles avanzados de programación, basta con manejo habitual de entornos digitales

Objetivos:

OBJETIVO GENERAL:
Aproximar al concepto de inteligencia artificial relacionada con el sector financiero y sus implicaciones, conociendo las técnicas básicas para su implementación, y el marco normativo de aplicación.
OBJETIVOS ESPECÍFICOS:
Unidad 1
-Comprender los fundamentos y la evolución histórica de la Inteligencia Artificial, desde sus orígenes hasta las técnicas actuales.
- Identificar y clasificar las principales técnicas clásicas utilizadas en el desarrollo de la IA, así como sus ámbitos de aplicación.
- Analizar las implicaciones éticas y legales de la implementación de sistemas de IA en distintos contextos.
Unidad 2
- Distinguir los diferentes tipos de aprendizaje en Machine Learning, incluyendo supervisado, no supervisado y Deep Learning.
- Comprender el funcionamiento básico de los algoritmos de ML y su integración en estrategias empresariales.
- Explorar el proceso de entrenamiento de modelos de ML y su aplicación práctica en entornos reales.
Unidad 3
- Analizar el impacto de la IA en el sector financiero, incluyendo su adopción y evolución a través de la curva J.
- Identificar las principales aplicaciones de la IA en finanzas, y las herramientas disponibles para departamentos financieros.
- Reflexionar sobre las implicaciones estratégicas y operativas de la IA en el ámbito financiero.
Unidad 4
- Comprender las fases del proceso de calificación crediticia con IA, incluyendo aspectos conductuales y técnicos.
- Evaluar el papel de la automatización frente a la intervención humana en la toma de decisiones crediticias.
- Analizar los desafíos de transparencia y ética en el uso de algoritmos de IA para el Credit Scoring.
Unidad 5
- Explorar el funcionamiento y potencial de herramientas de IAG como ChatGPT en la automatización de la atención al cliente.
- Aplicar principios de prompt engineering para mejorar la interacción con asistentes virtuales.
- Identificar otras herramientas de IAG y su integración en procesos empresariales.
Unidad 6
- Conocer el marco legal y los aspectos jurídicos relacionados con el uso de la IA, especialmente en la generación de contenido.
- Analizar los desafíos éticos y de seguridad en el uso de aplicaciones de IAG, incluyendo la protección de datos.
- Aplicar criterios éticos y responsables en la toma de decisiones relacionadas con la IA en contextos empresariales.

Próximas convocatorias

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