Inteligencia Artificial para la Detección de Fraude y el Combate al Lavado de Dinero
La inteligencia artificial está transformando la forma en que las instituciones financieras detectan el fraude y combaten el lavado de dinero mediante un análisis inteligente y en tiempo real de grandes volúmenes de datos transaccionales.
Esta capacitación en vivo, impartida por instructores (en línea o presencial), está dirigida a profesionales de nivel intermedio que desean aplicar herramientas de aprendizaje automático e inteligencia artificial para automatizar y mejorar la detección del crimen financiero, el monitoreo del cumplimiento normativo y la gobernanza operativa.
Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- Comprender los casos de uso de la inteligencia artificial en la detección de fraude y el monitoreo contra el lavado de dinero (AML).
- Diseñar e implementar modelos para la detección de anomalías y la puntuación de transacciones.
- Aprovechar la inteligencia artificial basada en grafos para la detección de riesgos en redes.
- Garantizar el despliegue de modelos éticos, explicables y conformes con las regulaciones aplicables.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión grupal.
- Muchas sesiones de ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarla.
Temario del curso
Introducción a la inteligencia artificial en el crimen financiero
- Panorama general del fraude y AML en la era de las finanzas digitales.
- Enfoques tradicionales frente a enfoques basados en IA.
- Estudios de caso de Mastercard, JPMorgan y bancos globales.
Aprendizaje automático para la monitorización de transacciones
- Aprendizaje supervisado para la puntuación y clasificación de riesgos.
- Aprendizaje no supervisado para la detección de anomalías.
- Generación de alertas en tiempo real y procesamiento de flujos de datos.
Análisis de grafos y detección de riesgos en redes
- Modelado de relaciones entre entidades y transacciones.
- Detección de esquemas de fraude complejos utilizando IA basada en grafos.
- Práctica hands-on con Neo4j o herramientas similares.
Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) para AML
- Minería de texto en la diligencia debida del cliente (CDD).
- Escaneo de listas de vigilancia utilizando reconocimiento de entidades nombradas (NER).
- Revisión de documentos y elaboración de reportes de actividades sospechosas (SARs) mediante prompt engineering.
Gobernanza de modelos y explicabilidad
- Construcción de modelos explicables y auditables.
- Detección y mitigación de sesgos en algoritmos de detección de fraude.
- Uso de técnicas de IA explicable (XAI) en entornos de cumplimiento normativo.
Ética, regulación y riesgos de modelos
- Cumplimiento con los marcos normativos de AML y KYC (por ejemplo, GAFI/FAFT, FinCEN, EBA).
- Ética de la IA en la vigilancia y el monitoreo del cliente.
- Estándares de reporte y auditabilidad regulatoria.
Estrategias de implementación y tendencias futuras
- Integración de modelos de IA en sistemas transaccionales existentes.
- Bucles de retroalimentación y mecanismos de actualización de modelos.
- El futuro de la inteligencia artificial generativa en la investigación de fraudes y la automatización de SARs.
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de los riesgos de fraude y los procedimientos contra el lavado de dinero (AML).
- Experiencia en análisis de datos o informes de cumplimiento.
- Conocimientos básicos de Python o plataformas analíticas.
Público objetivo
- Profesionales en gestión de riesgos de fraude.
- Equipos de cumplimiento contra el lavado de dinero (AML).
- Gestores de seguridad.
Los cursos públicos requieren más de 5 participantes.
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Reseñas (1)
El instructor fue muy conocedor y fácil de hablar con él.
Gareth Gird - Teleflex Medical Europe Ltd
Curso - Copilot for Finance and Accounting Professionals
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- Comprender el papel de la IA en la automatización financiera y la detección de fraudes.
- Construir modelos de IA para detectar transacciones fraudulentas.
- Aprovechar el aprendizaje automático para la evaluación de riesgos en tiempo real.
- Implementar sistemas de monitoreo financiero potenciados por IA.
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- Comprender los métodos clave de IA utilizados en la puntuación crediticia y la predicción de riesgos.
- Construir y evaluar modelos de puntuación crediticia utilizando algoritmos de aprendizaje automático.
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- Aplicar técnicas de IA para mejorar la suscripción, la aprobación de préstamos y la gestión de la cartera.
Formato del Curso
- Conferencias interactivas y discusión grupal.
- Amplia cantidad de ejercicios y prácticas.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar los detalles.
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- Aplicar tecnologías de IA para mejorar los productos de banca digital.
- Utilizar métodos ágiles y de design thinking (pensamiento de diseño) para crear soluciones centradas en el usuario.
- Medir, iterar y optimizar el rendimiento del producto para asegurar un valor sostenido.
Formato del curso
- 50% de clases sincrónicas (virtuales o presenciales).
- 25% de actividades asincrónicas (vídeos, lecturas, foros).
- 25% de taller práctico presencial con estudios de caso.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para coordinarlo.
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Al final de esta formación, los participantes podrán:
- Comprender el valor estratégico de la IA en los servicios financieros.
- Identificar y mitigar los riesgos éticos asociados con los modelos de IA.
- Navegar por el entorno regulatorio de la IA en finanzas.
- Diseñar marcos responsables de gobernanza e implementación de IA.
Formato del Curso
- Conferencia interactiva y debate.
- Análisis de estudios de caso y ejercicios grupales.
- Aplicación de marcos éticos a escenarios financieros realistas.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.
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Esta formación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales de FinTech de nivel principiante e intermedio que deseen explorar la convergencia de IA, APIs e innovaciones bancarias abiertas para diseñar productos financieros de próxima generación.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Comprender cómo la IA y el aprendizaje automático se aplican en diversos casos de uso de FinTech.
- Aprovechar las APIs de banca abierta y la agregación de datos para innovar en productos.
- Diseñar características impulsadas por IA para billeteras digitales, neobancos y asistentes financieros.
- Alinear la innovación con consideraciones regulatorias, éticas y de seguridad.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Muchos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos.
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- Comprender las aplicaciones estratégicas de la IA en los servicios financieros.
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- Alinear las estrategias de IA con los objetivos organizacionales y los requisitos de cumplimiento normativo.
Formato del curso
- Clase interactiva y discusión.
- Análisis de casos prácticos y ejercicios grupales.
- Análisis práctico de marcos regulatorios reales sobre IA.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.
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Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Comprender el papel de la inteligencia artificial en los mercados financieros modernos.
- Utilizar Python para construir y retroprobar estrategias de trading algorítmico.
- Aplicar modelos de aprendizaje supervisado y no supervisado a datos financieros.
- Optimizar carteras mediante técnicas impulsadas por IA.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión grupal.
- Numerosos ejercicios y práctica continua.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar los detalles.
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Al final de esta formación, los participantes podrán:
- Comprender cómo se aplica la IA en la gestión de patrimonio y en plataformas de asesoramiento digital.
- Diseñar sistemas inteligentes para recomendaciones personalizadas de carteras.
- Incorporar datos y preferencias de finanzas conductuales en los algoritmos de asesoramiento.
- Evaluar las preocupaciones éticas y regulatorias relacionadas con el asesoramiento de inversiones automatizado.
Formato del curso
- Clases interactivas y debates.
- Numerosos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para organizarla.
IA aplicada al análisis y la elaboración de estados financieros
14 HorasLa inteligencia artificial (IA) aplicada introduce nuevos niveles de eficiencia e inteligencia en la forma en que los profesionales de las finanzas analizan y presentan el desempeño empresarial.
Esta capacitación, impartida por instructores expertos (presencial o en línea), está dirigida a profesionales de finanzas con nivel intermedio que desean integrar herramientas de IA en sus flujos de trabajo de estados financieros para mejorar la precisión, automatizar tareas repetitivas y obtener perspectivas prospectivas.
Al finalizar esta capacitación, los participantes podrán:
- Automatizar la extracción de datos de documentos financieros mediante herramientas de IA.
- Aplicar modelos de aprendizaje automático para analizar tendencias y anomalías en los estados financieros.
- Utilizar IA generativa para ayudar en la redacción de comentarios sobre variaciones, informes narrativos y simulación de escenarios.
- Interpretar de manera responsable los resultados generados por la IA en el contexto de la elaboración e planificación financiera.
Formato del curso
- Lecciones interactivas y sesiones de debate.
- Amplia realización de ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinar los detalles.
ChatGPT para Finanzas
14 HorasEsta formación presencial con instructor en Ecuador (en línea o in situ) está dirigida a profesionales de las finanzas que desean utilizar ChatGPT para optimizar sus flujos de trabajo y mejorar sus capacidades de análisis y generación de informes.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Comprender los fundamentos de ChatGPT y su funcionamiento.
- Utilizar ChatGPT para automatizar tareas financieras, como la entrada de datos y la generación de informes.
- Analizar datos financieros con ChatGPT para obtener información valiosa y tomar decisiones fundamentadas.
- Desarrollar modelos personalizados de ChatGPT para casos de uso financiero específicos.
Copilot para profesionales de finanzas y contabilidad
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Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Crear informes financieros de forma rápida y precisa utilizando Copilot.
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Formato del curso
- Clase interactiva y debate.
- Numerosos ejercicios y prácticas.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
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14 HorasLa IA generativa es una categoría de técnicas de inteligencia artificial utilizadas para generar nuevo contenido o predicciones a partir de datos existentes, que incluye Modelos de Lenguaje Grande (LLM) y Redes Generativas Antagónicas (GAN).
Esta formación en vivo impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a profesionales del sector financiero de nivel principiante a intermedio que deseen aplicar la IA generativa para pronósticos, detección de anomalías y cumplimiento normativo en servicios financieros.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Comprender los conceptos fundamentales detrás de los modelos de IA generativa.
- Aplicar LLMs y GANs a casos de uso como la detección de fraude y la generación de datos sintéticos.
- Diseñar instrucciones (prompts) efectivas para apoyar los pronósticos financieros y la elaboración de informes.
- Evaluar las consideraciones éticas y regulatorias en las aplicaciones de IA generativa.
Formato del Curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Numerosos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarlo.
Aplicaciones de LangGraph en el sector financiero
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Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Diseñar flujos de trabajo específicos de LangGraph para el sector financiero, alineados con los requisitos regulatorios y de auditoría.
- Integrar estándares de datos financieros y ontologías en el estado del grafo y las herramientas correspondientes.
- Implementar controles de fiabilidad, seguridad e intervención humana en procesos críticos.
- Desplegar, supervisar y optimizar sistemas LangGraph para mejorar el rendimiento, reducir costes y cumplir con los Acuerdos de Nivel de Servicio (SLAs).
Formato del curso
- Clase interactiva con momentos de debate.
- Abundancia de ejercicios prácticos.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Si desea solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinar los detalles.
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Esta formación impartida por un instructor (online o presencial) está dirigida a profesionales financieros de nivel intermedio que desean aplicar técnicas de aprendizaje automático e IA a problemas del mundo real, como la detección de fraude, la puntuación crediticia y la modelización de riesgos.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Comprender los conceptos fundamentales del aprendizaje automático relevantes para el sector financiero.
- Aplicar algoritmos de aprendizaje supervisado y no supervisado a conjuntos de datos financieros.
- Construir y evaluar modelos predictivos para el riesgo crediticio, la detección de fraude y el análisis de mercado.
- Utilizar Python y scikit-learn para implementar pipelines de aprendizaje automático.
Formato del curso
- Clase magistral interactiva y discusión.
- Numerosos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarla.
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14 HorasEsta formación en vivo impartida por un instructor en Ecuador (en línea o presencial) está dirigida a profesionales del sector financiero de nivel intermedio, analistas de datos, gestores de riesgos e ingenieros de IA que deseen aprovechar la IA multimodal para el análisis de riesgos y la detección de fraudes.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Comprender cómo se aplica la IA multimodal en la gestión de riesgos financieros.
- Analizar datos financieros estructurados y no estructurados para detectar fraudes.
- Implementar modelos de IA para identificar anomalías y actividades sospechosas.
- Aprovechar el procesamiento del lenguaje natural (PLN) y la visión por ordenador para el análisis de documentos financieros.
- Desplegar modelos de detección de fraudes impulsados por IA en sistemas financieros reales.
