Mediante este Experto Universitario, cimentado en el Relearning, manejarás las herramientas más innovadoras de la Inteligencia Artificial para automatizar Procesos Financieros y mejorar la Gestión de Riesgos a corto plazo” 

¿Por qué estudiar en TECH España?

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

En TECH Universidad Tecnológica

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 España no es económico. No se necesita realizar una gran inversión para estudiar en esta universidad. Eso sí, para titularse en TECH España, 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 España finaliza sus estudios con éxito.

Networking

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

Contexto multicultural

Estudiando en TECH España 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 España provienen de más de 200 nacionalidades.  

Aprende con los mejores

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

Análisis

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

Esta titulación ha sido diseñada por auténticos expertos en Inteligencia Artificial. Así pues, el plan de estudios ahondará en cuestiones como la implementación de sistemas de pagos automáticos mediante Stripe Radar,la conciliación bancaria con Machine Learning y la aplicación de modelos predictivos con Power BI. De este modo, los alumnos obtendrán competencias avanzadas para automatizar procesos financieros mediante técnicas vanguardistas del Aprendizaje Profundo. Además, los contenidos didácticos profundizarán en una variedad de métodos de simulación para la gestión de riesgos a fin de que los egresados modelen diferentes escenarios económicos para analizar el rendimiento de inversiones o activos.

Estarás altamente cualificado para modelar riesgos financieros aplicando los modelos más modernos de Machine Learning y análisis predictivo”

Plan de estudios

El Experto Universitario en Automatización de Procesos Financieros y Gestión de Riesgos con Inteligencia Artificial de TECH Universidad Tecnológica es un programa de alta intensidad que te prepara para afrontar retos económicos y decisiones estratégicas en el ámbito del Asesoría Financiera.

El plan de estudios ahondará en cuestiones como la implementación de sistemas de pagos automáticos mediante Stripe Radar,la conciliación bancaria con Machine Learning y la aplicación de modelos predictivos con Power BI.

Así los alumnos obtendrán competencias técnicas avanzadas para realizar simulaciones que modelen diferentes escenarios económicos para analizar el rendimiento de inversiones.

Este Experto Universitario se desarrolla a lo largo de 3 meses y se divide en 3 módulos: 

Módulo 1: Automatización de Procesos del Departamento Financiero con Inteligencia Artificial 
Módulo 2: Análisis y visualización de datos financieros con Plotly y Google Data Studio 
Módulo 3: Inteligencia Artificial para la gestión de riesgos financieros con TensorFlow y Scikit-learn

¿Dónde, cuándo y cómo se imparte?

TECH España ofrece la posibilidad de desarrollar este Experto Universitario en Automatización de Procesos Financieros y Gestión de Riesgos con Inteligencia Artificial de manera totalmente online. Durante los 3 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 Inteligencia Artificial 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 Inteligencia Artificial 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. Análisis y visualización de datos financieros con Plotly y Google Data Studio 

2.1. Fundamentos del análisis de datos financieros 

2.1.1. Introducción al análisis de datos 
2.1.2. Herramientas y técnicas para el análisis de datos financieros 
2.1.3. Importancia del análisis de datos en finanzas

2.2. Técnicas de análisis exploratorio de datos financieros

2.2.1. Análisis descriptivo de datos financieros 
2.2.2. Visualización de datos financieros con Python y R 
2.2.3. Identificación de patrones y tendencias en datos financieros 

2.3. Análisis de series temporales financieras

2.3.1. Fundamentos de series temporales 
2.3.2. Modelos de series temporales para datos financieros 
2.3.3. Análisis y predicción de series temporales 

2.4. Análisis de correlación y causalidad en finanzas

2.4.1. Métodos de análisis de correlación 
2.4.2. Técnicas para identificar relaciones causales 
2.4.3. Aplicaciones en el análisis financiero 

2.5. Visualización avanzada de datos financieros

2.5.1. Técnicas avanzadas de visualización de datos 
2.5.2. Herramientas para la visualización interactiva (Plotly, Dash) 
2.5.3. Casos de uso y ejemplos prácticos

2.6. Análisis de clúster en datos financieros

2.6.1. Introducción al análisis de clúster 
2.6.2. Aplicaciones en la segmentación de mercados y clientes 
2.6.3. Herramientas y técnicas para el análisis de clúster

2.7. Análisis de redes y grafos en finanzas 

2.7.1. Fundamentos de análisis de redes 
2.7.2. Aplicaciones del análisis de grafos en finanzas 
2.7.3. Herramientas para el análisis de redes (NetworkX, Gephi) 

2.8. Análisis de texto y sentimiento en finanzas

2.8.1. Procesamiento de lenguaje natural (NLP) en finanzas 
2.8.2. Análisis de sentimiento en noticias y redes sociales 
2.8.3. Herramientas y técnicas para el análisis de texto 

2.9. Herramientas de análisis y visualización de datos financieros con IA 

2.9.1. Bibliotecas de análisis de datos en Python (Pandas, NumPy) 
2.9.2. Herramientas de visualización en R (ggplot2, Shiny) 
2.9.3. Implementación práctica de análisis y visualización 

2.10. Proyectos y aplicaciones prácticas de análisis y visualización

2.10.1. Desarrollo de proyectos de análisis de datos financieros
2.10.2. Implementación de soluciones de visualización interactiva
2.10.3. Evaluación y presentación de resultados de proyectos

Módulo 3. Inteligencia Artificial para la gestión de riesgos financieros con TensorFlow y Scikit-learn 

3.1. Fundamentos de la gestión de riesgos financieros

3.1.1. Conceptos básicos de gestión de riesgos
3.1.2. Tipos de riesgos financieros
3.1.3. Importancia de la gestión de riesgos en finanzas

3.2. Modelos de riesgo de crédito con Inteligencia Artificial

3.2.1. Técnicas de machine learning para evaluación de riesgo de crédito
3.2.2. Modelos de scoring crediticio (scikit-learn)
3.2.3. Implementación de modelos de riesgo de crédito con Python

3.3. Modelos de riesgo de mercado con Inteligencia Artificial

3.3.1. Análisis y gestión del riesgo de mercado
3.3.2. Aplicación de modelos predictivos para el riesgo de mercado
3.3.3. Implementación de modelos de riesgo de mercado

3.4. Riesgo operacional y su gestión con Inteligencia Artificial

3.4.1. Conceptos y tipos de riesgo operacional 
3.4.2. Aplicación de técnicas de IA para la gestión del riesgo operacional 
3.4.3. Herramientas y ejemplos prácticos 

3.5. Modelos de riesgo de liquidez con Inteligencia Artificial

3.5.1. Fundamentos del riesgo de liquidez 
3.5.2. Técnicas de Machine Learning para el análisis de riesgo de liquidez 
3.5.3. Implementación práctica de modelos de riesgo de liquidez 

3.6. Análisis de riesgo sistémico con Inteligencia Artificial

3.6.1. Conceptos de riesgo sistémico 
3.6.2. Aplicaciones de IA en la evaluación del riesgo sistémico 
3.6.3. Casos de estudio y ejemplos prácticos

3.7. Optimización de portafolios con consideraciones de riesgo

3.7.1. Técnicas de optimización de portafolio 
3.7.2. Incorporación de medidas de riesgo en la optimización 
3.7.3. Herramientas para la optimización de portafolios 

3.8. Simulación de riesgos financieros

3.8.1. Métodos de simulación para la gestión de riesgos 
3.8.2. Aplicación de simulaciones Monte Carlo en finanzas 
3.8.3. Implementación de simulaciones con Python 

3.9. Evaluación y monitoreo continuo del riesgo

3.9.1. Técnicas de evaluación continua del riesgo 
3.9.2. Herramientas para el monitoreo y reporte de riesgos 
3.9.3. Implementación de sistemas de monitoreo continuo 

3.10.    Proyectos y aplicaciones prácticas en gestión de riesgos 

3.10.1. Desarrollo de proyectos de gestión de riesgos financieros 
3.10.2. Implementación de soluciones de IA para la gestión de riesgos 
3.10.3. Evaluación y presentación de resultados de proyectos

Dispondrás de una biblioteca de recursos didácticos disponibles las 24 horas del día y con materiales didácticos que destacan por su excelsa calidad. ¿A qué esperas para inscribirte?”