Curso de Especialización en Inteligencia Artificial para Finanzas de Empresas

Curso

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Descripción

  • Tipología

    Curso

  • Nivel

    Nivel básico

  • Metodología

    Online

  • Horas lectivas

    80h

  • Inicio

    Fechas a elegir

  • Campus online

  • Clases virtuales

Curso de Especialización en Inteligencia Artificial para Finanzas de Empresa (ESIFF) es un programa online de 80 horas diseñado para profesionales del área financiera que buscan incorporar herramientas de inteligencia artificial en la gestión empresarial. El curso aborda los fundamentos de la IA y su aplicación práctica en finanzas, incluyendo prevención del fraude, gestión de riesgos, automatización de procesos (RPA), análisis financiero, elaboración de presupuestos y valoración de empresas mediante herramientas de IA.

Instalaciones y fechas

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Fechas a elegirMatrícula abierta
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A tener en cuenta

Este curso intensivo, se dirige a directivos y personal financiero de la empresa, así como asesores y consultores, con objeto de actualizar conocimientos y servir como herramienta de reciclaje profesional.

No se necesitan requisitos previos para su inscripción.

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Opiniones

Materias

  • Análisis de empresas
  • Proveedores
  • Finanzas para no financieros
  • Valoración de empresas
  • Inteligencia artificial
  • Gestión de crédito
  • Prevención
  • Análisis de riesgos
  • Cuentas
  • Fraude
  • Herramientas de gestión
  • IA para empresas

Profesores

Equipo  Docente

Equipo Docente

Profesorado

Temario

  1. Conceptos Fundamentales de Inteligencia Artificial y TI
  • 1.1. Ciclos de la IA
  • 1.2. Cómo la IA está cambiando algunas industrias
  • 1.3. Principales IA comerciales que podemos encontrar
  • 1.4. La IA en las finanzas de la empresa
  1. Áreas Clave donde se Aplica la IA en Finanzas
  • 2.1. La Inteligencia Artificial en la Lucha contra el Fraude Financiero
    • 2.1.0. Cuestión previa: Prevención del Fraude en la Empresa
    • 2.1.1. El Panorama Contemporáneo del Fraude Financiero
    • 2.1.2. La Revolución del Machine Learning en la Detección de Fraude
    • 2.2.1.3. Deep Learning: Desentrañando Patrones Complejos en Datos Financieros
    • 2.1.4. Aplicaciones Prácticas y Casos de Uso Estratégicos
    • 2.1.5. Desafíos Críticos y Consideraciones Éticas en la Implementación de la IA
    • 2.1.6. El Futuro de la Prevención del Fraude Impulsada por IA
    • 2.1.7. Ejemplos de fraude en las empresas y cómo prevenirlos con IA
  • 2.2. Análisis y Gestión del Riesgo de Crédito y Contraparte en la Empresa con IA
    • 2.2.1. El Riesgo de Crédito y Contraparte en el Entorno Empresarial
    • 2.2.2. Fundamentos de la IA en la Gestión de Riesgos
    • 2.2.3. Gestión del Riesgo de Crédito de Clientes
      • 2.2.3.1. Métricas para el Scoring de Crédito B2B con IA
      • 2.2.3.2. Calibración de métricas para un Scoring de crédito B2B
    • 2.2.4. Evaluación y Gestión del Riesgo de Contraparte: Proveedores
    • 2.2.5. Análisis del Riesgo de Contraparte: Socios Estratégicos y Otras Colaboraciones
    • 2.2.6. Implementación y Futuro de la IA en la Gestión del Riesgo de Crédito Corporativo
    • 2.2.7. Anexos: Casos, herramientas y ejemplos
  • 2.2.3. Automatización robótica de procesos
    • 2.3.1. La RPA y la Automatización Inteligente (IA)
    • 2.3.2. Selección y Diseño para la Automatización
    • 2.3.3. Construcción de un Asistente Digital Financiero
    • 2.3.4. Análisis de Mercados Financieros con IA
    • 2.3.5. Otras aplicaciones de IA en finanzas: Asesoramiento, Compliance, RegTec
  • 2.2.4. Integración de la IA en el ERP
  1. Casos prácticos de IA aplicada a finanzas

3.1. Análisis de Estados Financieros con Excel e IA
3.2. Estableciendo límites de crédito con IA
3.3. Elaboración de presupuestos y cuentas previsionales con IA
3.4. Valoración de empresas con IA

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