Gracias a esta Especialización 100% online, crearás nuevas soluciones tecnológicas basadas en Inteligencia Artificial que impulsen la eficiencia y la competitividad en el sector financiero” 

Según un nuevo informe de la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos, las tecnologías de la Inteligencia Artificial están redefiniendo las prácticas financieras al proporcionar análisis predictivos más precisos y automatizar tareas operativas complejas. Este avance tecnológico no solo incrementa la eficiencia operativa, sino que también abre nuevas oportunidades para la innovación en servicios financieros. En este contexto, las técnicas avanzadas de Aprendizaje Automático y análisis de Big Data están facilitando una mejor comprensión de los comportamientos del mercado y de los clientes, lo que se traduce en estrategias financieras más informadas. 

Ante este escenario, TECH lanza ##un/una## vanguardista Especialización en Gestión Financiera Avanzada con Inteligencia Artificial. Diseñado por referencias en este ámbito, el itinerario académico profundizará en aspectos que abarcan desde la automatización robótica de procesos financieros o modelado predictivo de flujos de caja usando TensorFlow hasta la creación de reportes financieros automatizados con Power BI. Además, el temario abordará las técnicas más avanzadas de optimización financiera con OR-Tools lo que permitirá a los egresados mejorar significativamente la precisión en la gestión de sus carteras y asignación de activos.  

Para afianzar todos estos contenidos, TECH se basa en la exclusiva metodología del Relearning. Mediante este sistema de aprendizaje, los especialistas reforzarán la comprensión mediante la repetición de conceptos clave a lo largo de todo el programa, que le serán presentados en diversos soportes audiovisuales para una adquisición de conocimientos progresiva y eficaz. En este sentido, lo único que necesitarán los médicos es contar con un dispositivo con acceso a internet para ingresar en el Campus Virtual y disfrutar de los materiales didácticos más completos del mercado pedagógico. 

Dale un impulso de calidad a tu carrera y currículum incorporando en tu trabajo las últimas tendencias en Gestión Financiera Avanzada con Inteligencia Artificial” 

Esta Especialización en Gestión Financiera Avanzada con Inteligencia Artificial contiene el programa educativo más completo y actualizado del mercado. Sus características más destacadas son:

• El desarrollo de casos prácticos presentados por expertos en Inteligencia Artificial
• Los contenidos gráficos, esquemáticos y eminentemente prácticos con los que está concebido recogen una información práctica sobre aquellas disciplinas indispensables para el ejercicio profesional
• Los ejercicios prácticos donde realizar el proceso de autoevaluación para mejorar el aprendizaje
• Su especial hincapié en metodologías innovadoras  
• Las lecciones teóricas, preguntas al experto, foros de discusión de temas controvertidos y trabajos de reflexión individual
• La disponibilidad de acceso a los contenidos desde cualquier dispositivo fijo o portátil con conexión a internet 

Profundizarás en las técnicas más avanzadas de optimización financiera con OR-Tools, lo que te permitirá maximizar el rendimiento de las carteras de inversiones” 

El programa incluye en su cuadro docente a profesionales del sector que vierten en esta capacitación la experiencia de su trabajo, además de reconocidos especialistas de sociedades de referencia y universidades de prestigio.

Su contenido multimedia, elaborado con la última tecnología educativa, permitirá al profesional un aprendizaje situado y contextual, es decir, un entorno simulado que proporcionará una capacitación inmersiva programada para entrenarse ante situaciones reales.

El diseño de este programa se centra en el Aprendizaje Basado en Problemas, mediante el cual el profesional deberá tratar de resolver las distintas situaciones de práctica profesional que se le planteen a lo largo del curso académico. Para ello, contará con la ayuda de un novedoso sistema de vídeo interactivo realizado por reconocidos expertos.

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Accederás a un sistema de aprendizaje basado en la reiteración, con una enseñanza natural y progresiva a lo largo de todo el temario"

Los materiales didácticos que conforman esta titulación universitaria han sido confeccionados por auténticas referencias en la Gestión Financiera Avanzada con Inteligencia Artificial. El plan de estudios profundizará en aspectos que abarcan desde la automatización de procesos financieros o procesamiento automático de facturas hasta el uso de técnicas predictivas para optimizar la gestión de inventario. Asimismo, el temario ahondará en el uso de las simulaciones de Monte Carlo para evaluar el riesgo asociado a diferentes inversiones y estrategias. De este modo, los alumnos desarrollarán competencias avanzadas para integrar soluciones de Inteligencia en entornos financieros para automatizar procesos.

Diseñarás e implementarás soluciones innovadoras que optimicen los procesos financieros mediante la automatización y el análisis predictivo”

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 IA 

1.3. Automatización de pagos con plataformas de AI 

1.3.1. Implementación de sistemas de pagos automáticos con Stripe Radar y AI 
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 AI 

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 AI 

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 AI 

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 AI 

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 AI 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 AI 
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 AI 

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 AI 

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 AI 

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 AI 

2.9. Negociaciones estratégicas asistidas por AI 

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

2.10. Implementación de proyectos de AI en estrategia financiera 

2.10.1. Planificación y gestión de proyectos de AI 
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

Conseguirás tus metas académicas de manera rápida y cómoda, sin desplazamientos innecesarios a un centro de estudios, gracias a la metodología 100% online de TECH”