Máster Profesional en Inteligencia Artificial y TI para Finanzas de Empresa

Módulo 1. Conceptos fundamentales de Inteligencia Artificial y TI

Introducción a la IA

• Definiciones clave: IA, Machine Learning (ML), Deep Learning (DL) y Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN).
• Tipos de IA.

Conceptos básicos de Machine Learning

• Aprendizaje supervisado.
• Aprendizaje no supervisado.
• Aprendizaje por refuerzo.
• Algoritmos fundamentales.

Introducción a las TI en Finanzas

• Big Data y su importancia en finanzas.
• Bases de datos, Data Lakes y Data Warehouses.
• Computación en la nube (Cloud Computing).

Módulo 2. Aplicaciones de la Inteligencia Artificial a Finanzas

Tecnologías y aplicaciones

• Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs).
• Procesamiento del Lenguaje Natural.
• IA para análisis de datos y Business Intelligence.
• IA para automatización y robótica.
• IA para servicio al cliente y soporte.
• Plataformas y servicios de IA en la nube.

Aplicaciones en Finanzas

• Gestión de riesgos y detección de fraudes.
• Prevención del fraude.
• Riesgo de crédito.
• Riesgo operacional.
• Automatización de procesos financieros (RPA).
• Análisis de mercados financieros y trading.
• Compliance y RegTech.

IA e integración con ERP

• Machine Learning.
• Procesamiento del Lenguaje Natural.
• Automatización Robótica de Procesos.
• Análisis predictivo.
• Chatbots y asistentes virtuales.
• Visión por computador.

Beneficios de la IA

• Automatización inteligente.
• Análisis de datos avanzado y predictivo.
• Optimización de procesos.
• Mejora en la toma de decisiones.
• Experiencia del usuario mejorada.
• Mayor precisión y calidad de los datos.

Módulo 3. Herramientas de TI e IA en Finanzas. Tratamiento avanzado de datos

Excel Avanzado

• Gestión de bases de datos.
• Extracción de información y filtrado.
• Tablas dinámicas.
• Grabación de macros.
• Funciones avanzadas.
• Power Pivot.
• Power Query.

Power BI

• Entorno y elementos principales.
• Utilidades de Power BI en la gestión empresarial.
• Elaboración de cuadros de mando.
• Casos prácticos empresariales.

Integración de Excel, Power BI e IA

• Aplicaciones prácticas en finanzas.
• Enlace entre Excel, Power BI e Inteligencia Artificial.

Módulo 4. Casos prácticos de IA aplicada a Finanzas

• Los casos prácticos se desarrollan utilizando herramientas de IA de
  procesamiento de lenguaje natural como ChatGPT, Gemini y otras
  soluciones fácilmente accesibles.

Análisis de Estados Financieros con Excel e IA

• Fundamentos del análisis de estados financieros.
• Ratios financieras.
• Análisis sectorial.
• Elaboración de informes financieros.

Establecimiento de límites de crédito con IA

• Límites de crédito comercial.
• Límites para circulante.
• Límites de crédito a largo plazo.

Elaboración de presupuestos y cuentas previsionales con IA

• Cuentas previsionales para varios ejercicios.
• Presupuestos de tesorería.
• Cash Flow futuro.

Valoración de empresas con IA

• Metodologías de valoración.
• Alimentación de datos para la IA.
• Elaboración de informes de valoración.

Elaboración de informes y presentaciones financieras con IA

• Creación de presentaciones a partir de texto.
• Incorporación de imágenes y gráficos.
• Personalización y exportación a PDF y PowerPoint.

Módulo voluntario (contenido no evaluable)

Programación VBA y Python para aplicaciones avanzadas en finanzas

El alumno, si lo desea, tendrá acceso a este contenido extra, no
obligatorio ni evaluable.

• Introducción a los lenguajes para aplicaciones financieras e IA.
• Fundamentos de Visual Basic para Aplicaciones (VBA).
• Fundamentos de programación financiera con Python.