Mediante esta Especialización 100% online, manejarás las herramientas de la Inteligencia Artificial para automatizar Procesos Financieros y gestionar Riesgos de inversión” 

Un nuevo informe elaborado por el Banco Mundial refleja que las tecnologías de la Inteligencia Artificial están impulsando una transformación profunda en la forma en que las organizaciones financieras operan, ofreciendo soluciones que mejoran la eficiencia, la precisión y la capacidad de adaptación frente a un entorno económico global en constante cambio. Frente a esta realidad, los profesionales necesitan manejar el uso de algoritmos avanzados y Aprendizaje Automático para identificar patrones y anomalías en los datos financieros, con el objetivo de identificar riesgos potenciales. 

En este marco, TECH lanza un revolucionario programa en Automatización de Procesos Financieros y Gestión de Riesgos con Inteligencia Artificial. El itinerario académico ahondará en áreas que abarcan desde la automatización robótica de procesos en operaciones financieras o la implementación de sistemas de pagos automatizados mediante Stripe Radar hasta la gestión de flujos de caja utilizando algoritmos de Deep Learning. Asimismo, el temario abordará en detalle las técnicas avanzadas de análisis de datos financieros empleando Google Data Studio, proporcionando a los alumnos habilidades para interpretar grandes volúmenes de datos de manera eficiente. Además, el programa brindará diversas estrategias de Machine Learning para la evaluación cuantitativa del riesgo de crédito, permitiendo una identificación y mitigación más precisa de riesgos financieros mediante modelos predictivos sofisticados.

Por otra parte, la metodología de este programa refuerza su carácter innovador. Para ello, emplea la metodología Relearning, basada en la repetición de conceptos clave para fijar conocimientos y facilitar el aprendizaje. De esta manera, la combinación de flexibilidad y un enfoque pedagógico robusto, lo hace altamente accesible. Además, los expertos accederán a una biblioteca didáctica con disímiles recursos multimedia en diferentes formatos como resúmenes interactivos, vídeos explicativos e infografías. También los especialistas se capacitarán en entornos simulados de aprendizaje para extraer valiosas lecciones que aplicarán en su praxis laboral.

Una experiencia académica sin horarios establecidos y a la que podrás acceder desde cualquier dispositivo con conexión a internet. ¡Incluso desde tu móvil!” 

Esta Especialización en Automatización de Procesos Financieros y Gestión de Riesgos 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 

Utilizarás análisis de datos para respaldar decisiones estratégicas en áreas como inversiones, financiamiento y gestión de portafolios” 

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.  

¿Buscas aplicar modelos predictivos para la evaluación de riesgos financieros? Lógralo con esta titulación universitaria en solamente 6 meses"

El sistema Relearning aplicado por TECH en sus programas reduce las largas horas de estudio tan frecuentes en otros métodos de enseñanza. ¡Disfrutarás de un aprendizaje natural y progresivo! "

El presente programa universitario ha sido diseñado por reconocidos expertos en Automatización de Procesos Financieros y Gestión de Riesgos con Inteligencia Artificial. El plan de estudios ahondará en cuestiones que comprenden desde la automatización robótica de procesos financieros o implementación de sistemas de pagos automáticos con Stripe Radar hasta la gestión de flujos de caja con Deep Learning. A su vez, el temario profundizará en las técnicas más avanzadas para analizar datos financieros con Google Data Studio. En adición, el programa ofrecerá las estrategias de Machine Learning más efectivas para evaluar el riesgo de crédito.

Implementarás soluciones de Inteligencia Artificial para automatizar tareas financieras rurinarias como la conciliación bancaria, la gestión de cuentas por cobrar y la elaboración de informes”

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. 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 IA 

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 IA 

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 IA 

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 IA 

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 IA 

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

Disfrutarás de un aprendizaje ameno a través de los formatos didácticos que te ofrece esta titulación, tales como el vídeo explicativo o el resumen interactivo”