IA aplicada al sector financiero
NÚMERO DE HORAS: 120
¡PLAZAS LIMITADAS!
TITULACIÓN NECESARIA PARA REALIZAR EL CURSO
No es necesario tener una titulación previa para poder realizar el curso.
OBJETIVOS:
Al finalizar este curso, el alumnado será capaz de comprender los fundamentos de la Inteligencia Artificial y su aplicación práctica en el sector financiero, identificando las principales oportunidades de mejora que esta tecnología ofrece en áreas como la contabilidad, la gestión financiera, el análisis de datos, la auditoría, la banca, los seguros y la planificación empresarial. Asimismo, conocerá las herramientas de IA más utilizadas en entornos profesionales y aprenderá a utilizarlas de forma eficiente para automatizar tareas, generar informes, analizar información financiera y optimizar procesos de trabajo.
Además, el participante desarrollará las competencias necesarias para integrar soluciones de Inteligencia Artificial en su actividad profesional, evaluando sus beneficios, limitaciones y riesgos. Será capaz de aplicar técnicas de automatización y análisis inteligente de datos, mejorar la calidad de la toma de decisiones basada en información financiera, incrementar la productividad de los equipos y utilizar la IA de manera responsable, segura y alineada con las exigencias regulatorias y éticas propias del sector financiero.
¿QUÉ OBTENGO AL FINALIZAR EL CURSO?
Con la realización de este curso obtienes el diploma KUPER que acredita los conocimientos adquiridos, certificando el número de horas del curso, el temario desarrollado, la calificación y tu registro de alumno. Este diploma es baremable y te servirá como acreditación de la formación recibida, en los procesos de evaluación y acreditación de competencias laborales, orientados a la obtención de un Certificado de Profesionalidad (un título oficial que acredita tus competencias en el mercado laboral).
También puedes optar al certificado Universitario DQ, que refuerza el reconocimiento de tu formación.
CONTENIDO DEL CURSO
MÓDULO 1. INTRODUCCIÓN A LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN EL SECTOR FINANCIERO
1.1. Qué es la Inteligencia Artificial y conceptos fundamentales
1.2. Evolución de la IA en banca, seguros e inversiones
1.3. Diferencias entre IA, automatización y analítica avanzada
1.4. Principales aplicaciones de la IA en finanzas
1.5. Impacto de la IA en entidades financieras y fintech
1.6. Ventajas competitivas y transformación digital
1.7. Riesgos, limitaciones y desafíos actuales
1.8. Tendencias futuras de la IA financiera
1.2. Evolución de la IA en banca, seguros e inversiones
1.3. Diferencias entre IA, automatización y analítica avanzada
1.4. Principales aplicaciones de la IA en finanzas
1.5. Impacto de la IA en entidades financieras y fintech
1.6. Ventajas competitivas y transformación digital
1.7. Riesgos, limitaciones y desafíos actuales
1.8. Tendencias futuras de la IA financiera
MÓDULO 2. HERRAMIENTAS DE IA PARA PRODUCTIVIDAD Y ANÁLISIS FINANCIERO
2.1. Uso de asistentes de IA en tareas financieras
2.2. ChatGPT, Copilot, Gemini y otras herramientas aplicadas a finanzas
2.3. Automatización de informes y documentación financiera
2.4. IA para análisis de datos y generación de resúmenes
2.5. Creación de cuadros de mando y reportes inteligentes
2.6. IA aplicada a Excel y hojas de cálculo
2.7. Automatización de tareas administrativas y repetitivas 2.8. Buenas prácticas en el uso profesional de herramientas de IA
2.2. ChatGPT, Copilot, Gemini y otras herramientas aplicadas a finanzas
2.3. Automatización de informes y documentación financiera
2.4. IA para análisis de datos y generación de resúmenes
2.5. Creación de cuadros de mando y reportes inteligentes
2.6. IA aplicada a Excel y hojas de cálculo
2.7. Automatización de tareas administrativas y repetitivas 2.8. Buenas prácticas en el uso profesional de herramientas de IA
MÓDULO 3. IA APLICADA AL ANÁLISIS FINANCIERO Y TOMA DE DECISIONES
3.1. Introducción al análisis predictivo financiero
3.2. IA para evaluación de riesgos financieros
3.3. Predicción de tendencias y comportamiento de mercados
3.4. Análisis de solvencia y scoring crediticio
3.5. IA aplicada a inversiones y carteras
3.6. Detección de patrones y anomalías financieras
3.7. Interpretación de resultados generados por IA 3.8. Apoyo a la toma de decisiones estratégicas
3.2. IA para evaluación de riesgos financieros
3.3. Predicción de tendencias y comportamiento de mercados
3.4. Análisis de solvencia y scoring crediticio
3.5. IA aplicada a inversiones y carteras
3.6. Detección de patrones y anomalías financieras
3.7. Interpretación de resultados generados por IA 3.8. Apoyo a la toma de decisiones estratégicas
MÓDULO 4. AUTOMATIZACIÓN INTELIGENTE Y ATENCIÓN AL CLIENTE FINANCIERO
4.1. Automatización de procesos financieros internos
4.2. IA en gestión documental y validación de datos
4.3. Chatbots y asistentes virtuales para clientes
4.4. IA aplicada a soporte financiero y consultas frecuentes
4.5. Personalización de servicios financieros mediante IA
4.6. Automatización en seguros y gestión de siniestros
4.7. IA en prevención del fraude y ciberseguridad financiera
4.8. Casos prácticos de automatización financiera
4.2. IA en gestión documental y validación de datos
4.3. Chatbots y asistentes virtuales para clientes
4.4. IA aplicada a soporte financiero y consultas frecuentes
4.5. Personalización de servicios financieros mediante IA
4.6. Automatización en seguros y gestión de siniestros
4.7. IA en prevención del fraude y ciberseguridad financiera
4.8. Casos prácticos de automatización financiera
MÓDULO 5. REGULACIÓN, ÉTICA Y SEGURIDAD EN IA FINANCIERA
5.1. Riesgos legales y regulatorios de la IA
5.2. Protección de datos y privacidad financiera
5.3. Transparencia y explicabilidad de algoritmos
5.4. Sesgos y discriminación algorítmica
5.5. Cumplimiento normativo en banca y finanzas
5.6. IA responsable y supervisión humana
5.7. Seguridad de la información y gestión de riesgos
5.8. Buenas prácticas de gobernanza de IA
5.2. Protección de datos y privacidad financiera
5.3. Transparencia y explicabilidad de algoritmos
5.4. Sesgos y discriminación algorítmica
5.5. Cumplimiento normativo en banca y finanzas
5.6. IA responsable y supervisión humana
5.7. Seguridad de la información y gestión de riesgos
5.8. Buenas prácticas de gobernanza de IA
MÓDULO 6. IMPLANTACIÓN PRÁCTICA DE IA EN EMPRESAS FINANCIERAS
6.1. Cómo identificar oportunidades de aplicación de IA
6.2. Diseño de proyectos de IA en el sector financiero
6.3. Integración de IA en procesos empresariales
6.4. Selección de herramientas y proveedores tecnológicos
6.5. Formación y adaptación de equipos
6.6. Medición de resultados y retorno de inversión
6.7. Casos reales de uso de IA en finanzas
6.8. Proyecto práctico de implantación de IA financiera
6.2. Diseño de proyectos de IA en el sector financiero
6.3. Integración de IA en procesos empresariales
6.4. Selección de herramientas y proveedores tecnológicos
6.5. Formación y adaptación de equipos
6.6. Medición de resultados y retorno de inversión
6.7. Casos reales de uso de IA en finanzas
6.8. Proyecto práctico de implantación de IA financiera
MÓDULO 7. INGENIERÍA DE PROMPTS Y AUTOMATIZACIÓN AVANZADA PARA FINANZAS
7.1. Fundamentos de la ingeniería de prompts financieros
7.2. Estructura y diseño de prompts profesionales
7.3. Prompts para análisis de balances y cuentas de resultados
7.4. Prompts para tesorería, presupuestos y control financiero
7.5. Prompts para auditoría interna y detección de riesgos
7.6. Automatización financiera con n8n, Make y Power Automate
7.7. Integración de IA con ERP, CRM y herramientas financieras
7.8. Creación de bibliotecas corporativas de prompts financieros
7.9. Taller práctico de automatización financiera inteligente
7.2. Estructura y diseño de prompts profesionales
7.3. Prompts para análisis de balances y cuentas de resultados
7.4. Prompts para tesorería, presupuestos y control financiero
7.5. Prompts para auditoría interna y detección de riesgos
7.6. Automatización financiera con n8n, Make y Power Automate
7.7. Integración de IA con ERP, CRM y herramientas financieras
7.8. Creación de bibliotecas corporativas de prompts financieros
7.9. Taller práctico de automatización financiera inteligente
MÓDULO 8. IA APLICADA AL CONTROL FINANCIERO, AUDITORÍA Y GESTIÓN DEL RIESGO
8.1. IA para análisis avanzado de balances y cuentas anuales
8.2. Interpretación automática de estados financieros
8.3. Ratios financieros generados y explicados mediante IA
8.4. IA aplicada a tesorería, liquidez y cash flow forecasting
8.5. Elaboración de escenarios financieros predictivos
8.6. IA en auditoría financiera y auditoría continua
8.7. Muestreo inteligente y revisión masiva de operaciones
8.8. Detección avanzada de fraude financiero 8.9. IA para prevención del blanqueo de capitales (AML) y cumplimiento normativo
8.2. Interpretación automática de estados financieros
8.3. Ratios financieros generados y explicados mediante IA
8.4. IA aplicada a tesorería, liquidez y cash flow forecasting
8.5. Elaboración de escenarios financieros predictivos
8.6. IA en auditoría financiera y auditoría continua
8.7. Muestreo inteligente y revisión masiva de operaciones
8.8. Detección avanzada de fraude financiero 8.9. IA para prevención del blanqueo de capitales (AML) y cumplimiento normativo