Gracias por enviar su consulta! Uno de los miembros de nuestro equipo se pondrá en contacto con usted en breve.
Gracias por enviar su reserva! Uno de los miembros de nuestro equipo se pondrá en contacto con usted en breve.
Temario del curso
Fundamentos de IA para WealthTech
- Panorama de la innovación en WealthTech.
- Tecnologías de IA clave: aprendizaje supervisado, PLN, sistemas de recomendación.
- Asesores robóticos frente a modelos de asesoramiento híbridos.
Recomendaciones financieras personalizadas
- Comprensión de la segmentación y el perfilado de usuarios.
- Finanzas conductuales: fuentes de datos y modelado de la intención del usuario.
- Motores de recomendación para objetivos financieros y carteras de inversión.
Lenguaje natural e IA conversacional
- PLN para el sentimiento del inversor y las interacciones con el cliente.
- Ingeniería de prompts para asistentes de asesoramiento financiero.
- Chatbots, asistentes de voz y plataformas de soporte híbrido.
Diseño de carteras mejorado con IA
- Perfilado de riesgos mediante aprendizaje automático (machine learning).
- Rebalanceo dinámico de carteras con IA.
- Incorporación de criterios ESG y restricciones personalizadas en modelos de IA.
Experiencia de usuario y compromiso (engagement)
- Diseño de interfaces para la transparencia y la confianza.
- IA explicable (Explainable AI) en herramientas orientadas al cliente.
- Paneles de finanzas personales y gamificación.
Cumplimiento normativo, ética y regulación
- Marcos regulatorios para servicios de asesoramiento digital (p. ej., MiFID II, SEC).
- Ética en el asesoramiento algorítmico: sesgo, idoneidad y equidad.
- Auditabilidad y documentación de modelos en WealthTech.
Construcción del stack de asesoramiento inteligente
- Arquitectura tecnológica para plataformas de riqueza basadas en IA.
- Desarrollo interno frente a la integración con proveedores de fintech.
- Tendencias futuras: hiperpersonalización, interfaces generativas, integración de LLM.
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de los conceptos de asesoramiento financiero y gestión de la riqueza.
- Experiencia con productos financieros digitales o análisis de datos.
- Familiaridad básica con Python o herramientas de datos relacionadas.
Audiencia
- Profesionales de la gestión de la riqueza.
- Asesores financieros.
- Diseñadores de productos.
14 Horas
Reseñas (1)
Ya cuento con algunos informes que conozco; utilizaré algunas de las indicaciones que revisamos hoy.
Kelly Cotham
Curso - Copilot for Finance and Accounting Professionals
Traducción Automática