Inteligencia artificial y sector financiero

Descripción

Fundamentos y técnicas clásicas de la IA
Historia y conceptos fundamentales de la IA
Técnicas clásicas: sistemas expertos
Técnicas clásicas: lógica difusa y redes bayesianas
Herramientas y lenguajes para IA tradicional
Ejercicio práctico de libre expresión escrita
Role playing y estado de avance
Evaluación de la unidad

Machine learning y análisis de datos masivos
Algoritmos supervisados en ML financiero
Aprendizaje no supervisado y detección de patrones
Proceso de datos masivos: limpieza y preparación
Validación y métricas de modelos predictivos
Ejercicio práctico de libre expresión escrita
Role playing y estado de avance
Evaluación de la unidad

Aplicaciones de la IA en el sector financiero
Panorama de aplicaciones de IA en banca y seguros
IA para trading algorítmico y gestión de carteras
Detección de fraude y prevención de blanqueo
Mejora de la experiencia de cliente con IA
Ejercicio práctico de libre expresión escrita
Role playing y estado de avance
Evaluación de la unidad

IA en la calificación crediticia
Modelos de scoring: de lo tradicional a la IA
Construcción de un modelo de scoring con ML
Interpretabilidad y explicabilidad en scoring
Integración del modelo en el flujo de concesión de crédito
Ejercicio práctico de libre expresión escrita
Role playing y estado de avance
Evaluación de la unidad

Chatbots y asistentes virtuales en la relación con el cliente
Procesamiento del lenguaje natural para chatbots
Diseño de conversaciones en entornos financieros
Integración de chatbots en canales omni-canal
Medición de rendimiento y optimización
Ejercicio práctico de libre expresión escrita
Role playing y estado de avance
Evaluación de la unidad

Marco normativo y consideraciones éticas de la IA financiera
Regulación de IA: propuestas europeas y marco español
Protección de datos y privacidad en proyectos de IA
Ética, sesgos y transparencia

Evaluación final

Ref – CLH