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Temario del curso
Fundamentos de la 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 y modelos generativos.
- IA responsable: precisión, transparencia y uso ético en la presentación de informes.
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 su análisis.
- Explotación de OCR, PLN y LLMs para interpretar texto financiero no estructurado.
Análisis de estados financieros impulsado por IA
- Análisis automatizado de ratios y benchmarking.
- Detección de tendencias y análisis de variaciones utilizando aprendizaje automático.
- Visualización de información mediante tableros de control potenciados por IA.
IA generativa para la elaboración de informes narrativos
- Uso de LLMs para redactar resúmenes ejecutivos y comentarios de variación.
- Creación de la sección de Discusión y Análisis de la Administración (MD&A) con apoyo de IA.
- Ingeniería de prompts para el relato financiero y el control de la precisión.
Planificación de escenarios y pronósticos con IA
- Introducción a la modelización y simulación de escenarios con ML.
- Construcción de modelos dinámicos para el pronóstico de ingresos, gastos y flujo de caja.
- Pruebas de estrés financiero bajo supuestos macroeconómicos.
Integración de la IA en los flujos de trabajo existentes de FP&A
- Aumentación de los flujos de trabajo de hojas de cálculo con Python o complementos de IA.
- Herramientas colaborativas y automatización para cierres mensuales o trimestrales.
- Incorporación de IA en Excel, Power BI o plataformas en la nube de FP&A.
Auditoría, gobernanza y controles internos
- Explicabilidad de la IA y preparación para la auditoría interna.
- Documentación de supuestos y salidas de la IA para el cumplimiento normativo.
- Establecimiento de controles para procesos asistidos por IA en la presentación de informes financieros.
Resumen y siguientes pasos
Requerimientos
- Conocimiento de los principales estados financieros y métricas.
- Experiencia en el uso de hojas de cálculo o herramientas básicas de datos.
- Alguna exposición a Python o disposición para utilizar interfaces potenciadas con IA.
Público objetivo
- Analistas de finanzas corporativas.
- Equipos de FP&A (Planificación y Análisis Financiero).
- Contadores generales (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