Gracias a Esta Especialización, 100% online, dominarás las técnicas más vanguardistas de la Inteligencia Artificial para predecir tendencias del mercado y optimizar procesos financieros como la gestión de carteras de inversión” 

¿Por qué estudiar en TECH?

TECH es la mayor escuela de negocio 100% online del mundo. Se trata de una Escuela de Negocios de élite, con un modelo de máxima exigencia académica. Un centro de alto rendimiento internacional y de entrenamiento intensivo en habilidades directivas.   

TECH es una universidad de vanguardia tecnológica, que pone todos sus recursos al alcance del alumno para ayudarlo a alcanzar el éxito empresarial”

En TECH Global University

Innovación

La universidad ofrece un modelo de aprendizaje en línea que combina la última tecnología educativa con el máximo rigor pedagógico. Un método único con el mayor reconocimiento internacional que aportará las claves para que el alumno pueda desarrollarse en un mundo en constante cambio, donde la innovación debe ser la apuesta esencial de todo empresario.

“Caso de Éxito Microsoft Europa” por incorporar en los programas un novedoso sistema de multivídeo interactivo. 

Máxima exigencia

El criterio de admisión de TECH no es económico. No se necesita realizar una gran inversión para estudiar en esta universidad. Eso sí, para titularse en TECH, se podrán a prueba los límites de inteligencia y capacidad del alumno. El listón académico de esta institución es muy alto...

95% de los alumnos de TECH finaliza sus estudios con éxito.

Networking

En TECH participan profesionales de todos los países del mundo, de tal manera que el alumno podrá crear una gran red de contactos útil para su futuro. 

+100.000 directivos capacitados cada año, +200 nacionalidades distintas.

Empowerment

El alumno crecerá de la mano de las mejores empresas y de profesionales de gran prestigio e influencia. TECH ha desarrollado alianzas estratégicas y una valiosa red de contactos con los principales actores económicos de los 7 continentes.

+500 acuerdos de colaboración con las mejores empresas.

Talento

Este programa es una propuesta única para sacar a la luz el talento del estudiante en el ámbito empresarial. Una oportunidad con la que podrá dar a conocer sus inquietudes y su visión de negocio.

TECH ayuda al alumno a enseñar al mundo su talento al finalizar este programa.

Contexto multicultural

Estudiando en TECH el alumno podrá disfrutar de una experiencia única. Estudiará en un contexto multicultural. En un programa con visión global, gracias al cual podrá conocer la forma de trabajar en diferentes lugares del mundo, recopilando la información más novedosa y que mejor se adapta a su idea de negocio.

Los alumnos de TECH provienen de más de 200 nacionalidades.  

Aprende con los mejores

El equipo docente de TECH explica en las aulas lo que le ha llevado al éxito en sus empresas, trabajando desde un contexto real, vivo y dinámico. Docentes que se implican al máximo para ofrecer una especialización de calidad que permita al alumno avanzar en su carrera y lograr destacar en el ámbito empresarial.

Profesores de 20 nacionalidades diferentes.

TECH busca la excelencia y, para ello, cuenta con una serie de características que hacen de esta una universidad única:   

Análisis

En TECH se explora el lado crítico del alumno, su capacidad de cuestionarse las cosas, sus competencias en resolución de problemas y sus habilidades interpersonales.  

Excelencia académica

En TECH se pone al alcance del alumno la mejor metodología de aprendizaje online. La universidad combina el método Relearning (metodología de aprendizaje de posgrado con mejor valoración internacional) con el Estudio de Caso. Tradición y vanguardia en un difícil equilibrio, y en el contexto del más exigente itinerario académico.   

Economía de escala

TECH es la universidad online más grande del mundo. Tiene un portfolio de más de 10.000 posgrados universitarios. Y en la nueva economía, volumen + tecnología = precio disruptivo. De esta manera, se asegura de que estudiar no resulte tan costoso como en otra universidad. 

En TECH tendrás acceso a los análisis de casos más rigurosos y actualizados del panorama académico” 

La Especialización en Gestión Financiera Avanzada con Inteligencia Artificial es un programa que se imparte en una cómoda modalidad 100% online, que te brinda la oportunidad de llevarlo a cabo mientras desarrollas tu labor profesional a tiempo completo. A lo largo de 6 meses, los egresados estarán preparados para superar cualquier riesgo económico mediante la implementación de tecnologías avanzadas como Machine Learning. 

Aplicarás modelos predictivos basados en Machine Learning para anticipar tendencias de mercado y predecir riesgos en las carteras de inversión” 

Plan de estudios 

Mediante esta Especialización en Gestión Financiera Avanzada con Inteligencia Artificial, los profesionales liderarán la transformación digital en sus empresas e implementarán algoritmos para optimizar la toma de decisiones estratégicas.  

Diseñado por referencias en la aplicación de Inteligencia Artificial en el sector financiero, el itinerario ahondará en las técnicas más sofisticadas para automatizar labores complejas como el procesamiento de facturas o detección de fraudes económicos.  

los alumnos adquirirán competencias para diseñar e implementar modelos de Deep Learning que gestionen los flujos de caja con precisión. También, manejarán TensorFlow para predecir fluctuaciones de precios de activos y movimientos bursátiles. 

Esta Especialización en Gestión Financiera Avanzada con Inteligencia Artificial se desarrolla a lo largo de 6 meses y se divide en 3 módulos: 

Módulo 1. Automatización de Procesos del Departamento Financiero con Inteligencia Artificial   
Módulo 2. Planificación Estratégica y toma de decisiones con Inteligencia Artificial 
Módulo 3. Técnicas avanzadas de optimización financiera con OR-Tools

Dónde, cuándo y cómo se imparte 

TECH ofrece la posibilidad de desarrollar esta Especialización en Gestión Financiera Avanzada con Inteligencia Artificial de manera totalmente online. Durante los 6 meses que dura la especialización, el alumno podrá acceder a todos los contenidos de este programa en cualquier momento, lo que le permitirá autogestionar su tiempo de estudio

Módulo 1. Automatización de Procesos del Departamento Financiero con Inteligencia Artificial   

1.1 Automatización de Procesos Financieros con Ia y automatización robótica de procesos (RPA) 

1.1.1  IA y RPA para automatización y robotización de procesos 
1.1.2 Plataformas de RPA para procesos financieros: UiPath, Blue Prism, y Automation Anywhere 
1.1.3 Evaluación de casos de uso de RPA en finanzas y ROI esperado 

1.2 Procesamiento automático de facturas con IA con Kofax

1.2.1 Configuración de soluciones de IA para el procesamiento de facturas con Kofax 
1.2.2 Aplicación de técnicas de Machine Learning para la clasificación de facturas 
1.2.3 Automatización del ciclo de cuentas por pagar con tecnologías de Inteligencia Artificial 

1.3 Automatización de pagos con plataformas de Inteligencia Artificial 

1.3.1 Implementación de sistemas de pagos automáticos con Stripe Radar y Inteligencia Artificial 
1.3.2 Uso de modelos predictivos de AI para la gestión eficiente de tesorería 
1.3.3 Seguridad en los sistemas de pagos automáticos: Prevención de fraude con Inteligencia Artificial 

1.4 Conciliación Bancaria con AI y Machine Learning 

1.4.1 Automatización de la conciliación bancaria usando AI con plataformas como Xero 
1.4.2 Implementación de algoritmos de Machine Learning para mejorar la precisión 
1.4.3 Casos de estudio: Mejoras en eficiencia y reducción de errores 

1.5 Gestión de flujos de caja con Deep Learning y TensorFlow 

1.5.1 Modelado predictivo de flujos de caja con redes LSTM usando TensorFlow 
1.5.2 Implementación de modelos LSTM en Python para predicciones financieras 
1.5.3 Integración de modelos predictivos en herramientas de planificación financiera 

1.6 Automatización del Inventario con Predictive Analytics 

1.6.1 Uso de técnicas predictivas para optimizar la gestión de inventario 
1.6.2 Aplicación de modelos predictivos con Microsoft Azure Machine Learning 
1.6.3 Integración de sistemas de gestión de inventario con ERP 

1.7. Creación de reportes financieros automatizados con Power BI 

1.7.1 Automatización de la generación de reportes financieros utilizando Power BI 
1.7.2 Desarrollo de dashboards dinámicos para análisis financiero en tiempo real 
1.7.3 Casos prácticos de mejoras en la toma de decisiones financieras con reportes automatizados 

1.8 Optimización de compras con IBM Watson 

1.8.1 Análisis predictivo para optimización de la compra con IBM Watson 
1.8.2 Modelos de AI para negociaciones y fijación de precios 
1.8.3 Integración de recomendaciones de AI en plataformas de compras 

1.9 Atención al cliente con chatbots financieros y Google DialogFlow 

1.9.1 Implementación de chatbots financieros con Google Dialogflow 
1.9.2 Integración de chatbots en plataformas CRM para soporte financiero 
1.9.3 Mejora continua de chatbots basada en feedback de usuarios 

1.10 Auditoría Financiera Asistida por Inteligencia Artificial 

1.10.1 Aplicaciones de AI en auditorías internas: Análisis de transacciones 
1.10.2 Implementación de AI para la auditoría de cumplimiento y detección de discrepancias 
1.10.3 Mejoras en la eficiencia de auditorías con tecnologías de Inteligencia Artificial 

Módulo 2. Planificación Estratégica y toma de decisiones con Inteligencia Artificial 

2.1 Modelado predictivo para planificación estratégica con Scikit-Learn 

2.1.1 Construcción de modelos predictivos con Python y Scikit-Learn 
2.1.2 Aplicación de análisis de regresión en la evaluación de proyectos 
2.1.3 Validación de modelos predictivos utilizando técnicas de cross-validation en Python 

2.2 Análisis de escenarios con simulaciones de Monte Carlo 

2.2.1 Implementación de simulaciones de Monte Carlo con Python para análisis de riesgos 
2.2.2 Uso de AI para la automatización y mejora de simulaciones de escenarios 
2.2.3 Interpretación y aplicación de resultados para la toma de decisiones estratégicas 

2.3 Valoración de inversiones usando Inteligencia Artificial 

2.3.1 Técnicas de AI para la valoración de activos y empresas 
2.3.2 Modelos de Machine Learning para la estimación de valor con Python 
2.3.3 Análisis de caso: Uso de Inteligencia Artificial en la valoración de startups tecnológicas 

2.4 Optimización de fusiones y adquisiciones con Machine Learning y TensorFlow 

2.4.1. Modelado predictivo para evaluar sinergias de M&A con TensorFlow 
2.4.2 Simulación de integraciones post-M&A con modelos de Inteligencia Artificial 
2.4.3 Uso de NLP para análisis de diligencia debida automatizada 

2.5 Gestión de portafolios con algoritmos genéticos   

2.5.1 Uso de algoritmos genéticos para la optimización de portafolios 
2.5.2 Implementación de estrategias de selección y asignación con Python 
2.5.3 Análisis de la efectividad de portafolios optimizados por Inteligencia Artificial 

2.6 Inteligencia Artificial para la planificación de sucesiones 

2.6.1 Uso de AI para la identificación y desarrollo de talento 
2.6.2 Modelos predictivos para la planificación de la sucesión utilizando Python 
2.6.3 Mejoras en la gestión del cambio mediante la integración de Inteligencia Artificial 

2.7 Desarrollo de estrategias de mercado con AI y TensorFlow 

2.7.1 Aplicación de técnicas de Deep Learning para el análisis de mercados 
2.7.2 Uso de TensorFlow y Keras para modelar tendencias de mercado 
2.7.3 Desarrollo de estrategias de entrada al mercado basadas en insights de Inteligencia Artificial 

2.8 Competitividad y análisis de la competencia con AI e IBM Watson 

2.8.1 Monitorización de la competencia utilizando NLP y Machine Learning 
2.8.2 Análisis competitivo automatizado con IBM Watson 
2.8.3 Implementación de estrategias competitivas derivadas de análisis de Inteligencia Artificial 

2.9 Negociaciones estratégicas asistidas por Inteligencia Artificial 

2.9.1 Aplicación de modelos de AI en la preparación de negociaciones 
2.9.2 Uso de simuladores de negociación basados en Inteligencia Artificial para entrenamiento 
2.9.3 Evaluación del impacto de Inteligencia Artificial en resultados de negociaciones 

2.10 Implementación de proyectos de Inteligencia Artificial en estrategia financiera 

2.10.1 Planificación y gestión de proyectos de Inteligencia Artificial 
2.10.2 Uso de herramientas de gestión de proyectos como Microsoft Project 
2.10.3 Presentación de casos de estudio y análisis de éxito y aprendizaje 

Módulo 3. Técnicas avanzadas de optimización financiera con OR-Tools 

3.1 Introducción a la optimización financiera 

3.1.1 Conceptos básicos de optimización 
3.1.2 Herramientas y técnicas de optimización en finanzas 
3.1.3 Aplicaciones de optimización en el ámbito financiero 

3.2 Optimización de carteras de inversión 

3.2.1 Modelos de Markowitz para optimización de carteras 
3.2.3 Optimización de carteras con restricciones 
3.2.4 Implementación de modelos de optimización con OR-Tools en Python 

3.3 Algoritmos genéticos en finanzas 

3.3.1 Introducción a los algoritmos genéticos 
3.3.2 Aplicación de algoritmos genéticos en la optimización financiera 
3.3.3 Ejemplos prácticos y casos de estudio 

3.4 Programación lineal y no lineal en finanzas 

3.4.1 Fundamentos de programación lineal y no lineal 
3.4.2 Aplicaciones en la gestión de carteras y optimización de recurso 
3.4.3 Herramientas para resolver problemas de programación lineal 

3.5  Optimización estocástica en finanzas 

3.5.1 Conceptos de optimización estocástica 
3.5.2 Aplicaciones en la gestión de riesgos y derivados financieros 
3.5.3 Modelos y técnicas de optimización estocástica 

3.6 Optimización robusta y su aplicación en finanzas 

3.6.1 Fundamentos de la optimización robusta 
3.6.2 Aplicaciones en entornos financieros inciertos 
3.6.3 Casos prácticos y ejemplos de optimización robusta 

3.7 Optimización multiobjetivo en finanzas 

3.7.1 Introducción a la optimización multiobjetivo 
3.7.2 Aplicaciones en la diversificación y asignación de activos 
3.7.3 Técnicas y herramientas para la optimización multiobjetivo 

3.8 Machine Learning para la optimización financiera 

3.8.1 Aplicación de técnicas de Machine Learning en la optimización 
3.8.2 Algoritmos de optimización basados en Machine Learning 
3.8.3 Implementación y casos de estudio 

3.9 Herramientas de optimización en Python y OR-Tools 

3.9.1 Bibliotecas y herramientas de optimización en Python (SciPy, OR-Tools) 
3.9.2 Implementación práctica de problemas de optimización 
3.9.3 Ejemplos de aplicaciones financieras 

3.10 Proyectos y aplicaciones prácticas de optimización financiera 

3.10.1 Desarrollo de proyectos de optimización financiera 
3.10.2 Implementación de soluciones de optimización en el sector financiero 
3.10.3 Evaluación y presentación de resultados de proyectos

Un plan de estudios flexible, sin horarios fijos y con materiales didácticos disponibles las 24 horas del día. ¿A qué esperas para inscribirte?”