El Curso online de IA para Finanzas te prepara para aplicar la inteligencia artificial en la gestión financiera de empresas, optimizando procesos clave como el cierre contable, la previsión de tesorería y la gestión de cobros y pagos.
Dirigido a personas con perfiles financieros, analistas o consultores que buscan un reciclaje profesional.
Organizar los datos financieros
Sigue buenas prácticas al realizar la contabilidad, balances o facturas para que sean fiables en el análisis con IA.
Redactar informes y narrativas ejecutivas
Genera reportes con IA generativa y presenta a dirección estrategias operativas.
Planificar la aplicación de la IA
Diseña estrategias realistas para automatizar procesos relacionados con la contabilidad, el control de gestión o riegos.
Automatizar procesos críticos
Implementa OCR para facturas, conciliaciones de cobro mediante flujos con Make, Excel y modelos de IA
Desarrollar modelos predictivos
Aplica IA asistida para estimar flujo de caja, morosidad y forecasting presupuestario, mejorando la toma de decisiones.
Aplicar principios éticos y regulatorios
Integra buenas prácticas sobre sesgos, gestión de IA y normativas como la RGPD o la LOPDGDD en entornos financieros.
MÓDULO 1: FUNDAMENTOS DE IA APLICADA A FINANZAS: MODELOS GENERATIVOS Y AGENTES
1. INTRODUCCIÓN OPERATIVA A LA IA MODERNA
• Evolución reciente y cambio de paradigma
• Limitaciones y riesgos técnicos
• Comparativa entre IA tradicional y LLMs
2. ARQUITECTURA FUNCIONAL DE LOS MODELOS GENERATIVOS
• Funcionamiento general de los modelos de lenguaje
• Parámetros, contexto y razonamiento
• Tipos de modelos y criterios de selección
• Control, precisión y verificabilidad
3. AGENTES FINANCIEROS
• Definición operativa y estructura básica
• Flujos multistep y ejecución secuencial
• Supervisión, memoria y validación
• Casos típicos en departamentos financieros
4. INTEGRACIÓN DE IA CON DATOS CORPORATIVOS
• Acceso, consulta y contexto
• RAG aplicado a información financiera
• Gestión de precisión y trazabilidad
• Errores frecuentes y control de calidad
5. APLICACIONES CLAVE EN FINANZAS
• Contabilidad operativa
• Tesorería y conciliación
• Reporting y análisis
• Gestión de riesgo y cumplimiento
MÓDULO 2: DATOS FINANCIEROS Y PREPARACIÓN PARA MODELOS DE IA
1. NATURALEZA DEL DATO FINANCIERO
• Dato estructurado y no estructurado
• Dato contable, bancario y fiscal
• Dato maestro y dato transaccional
• Calidad, consistencia y completitud
2. PROCESOS DE LIMPIEZA Y NORMALIZACIÓN
• Detección de errores y duplicados
• Normalización de formatos
• Codificación y estandarización
• Controles básicos en Excel y Copilot
3. ORGANIZACIÓN Y ESTRUCTURA DEL DATO
• Diseño de modelos tabulares
• Relaciones y jerarquías
• Preparación para análisis con IA
• Validación y documentación del dato
4. INTEGRACIÓN CON HERRAMIENTAS ACTUALES
• Copilot para análisis preliminar
• Power BI para visualización y control
• Conectores bancarios y ERP
• Gestión de permisos y trazabilidad
5. EL FINANCIAL DATA VAULT
• Estructura mínima viable
• Ingesta y almacenamiento
• Gobernanza del dato
• Uso por sistemas de IA generativa
MÓDULO 3: AUTOMATIZACIÓN FINANCIERA CON IA: AGENTES, WORKFLOWS E INTEGRACIÓN
1. AUTOMATIZACIÓN OPERATIVA EN FINANZAS
• Mapa de procesos financieros automatizables
• Identificación de cuellos de botella
• Reglas, criterios y excepciones
• Riesgos y puntos de control
2. AGENTES AUTOMÁTICOS PARA TAREAS FINANCIERAS
• Diseño de flujos multistep
• Supervisión y confirmación
• Validación de resultados
• Integración con pipelines existentes
3. WORKFLOWS MODERNOS
• Power Automate
• Zapier AI Actions
• Integraciones con Copilot
• Escenarios de automatización end-to-end
4. INTEGRACIÓN CON SISTEMAS CORPORATIVOS
• ERP financieros
• Sincronización y consolidación
• Auditoría del flujo de trabajo
5. CASOS OPERATIVOS DE REFERENCIA
• Conciliación bancaria automatizada
• Registro de facturas
• Seguimiento de cobros
• Elaboración de informes automáticos
MÓDULO 4: PREDICCIÓN Y ANÁLISIS AVANZADO CON IA EN FINANZAS
1. CONCEPTOS BÁSICOS DE FORECASTING
• Series temporales
• Variabilidad y estacionalidad
• Variables críticas en Finanzas
• Validación básica de modelos de predicción
2. COMBINACIÓN DE MODELOS GENERATIVOS Y DATOS HISTÓRICOS
• Enfoque híbrido
• Interpretación asistida
• Limitaciones
3. CASOS DE PREDICCIÓN FINANCIERA
• Tesorería y flujo de caja
• Riesgo de morosidad
• Ingresos y gastos
• Anomalías y desviaciones
4. SIMULACIÓN DE ESCENARIOS
• Construcción de escenarios
• Ajustes y sensibilidad
• Impacto y probabilidad
• Presentación de conclusiones
5. IMPLANTACIÓN PRÁCTICA
• Excel asistido por IA
• Power BI con predicción integrada
• Uso de Gemini y ChatGPT
• Controles y validaciones
MÓDULO 5: REPORTING, STORYTELLING FINANCIERO Y TOMA DE DECISIONES ASISTIDA POR IA
1. ESTRUCTURA DEL REPORTING FINANCIERO MODERNO
• Indicadores clave
• Formatos y estándares
• Datos operativos y estratégicos
• Integridad del informe
2. DASHBOARDS CON RAZONAMIENTO INTEGRADO
• Diseño funcional
• Visualización crítica
• Alertas e insights
• Integración con IA generativa
3. NARRATIVAS GENERADAS POR IA
• Resúmenes analíticos
• Explicación de desviaciones
• Priorización de acciones
• Construcción del mensaje financiero
4. AGENTES EXPLICADORES
• Justificación de resultados
• Casos de uso profundos en justificación financiera
• Detección de incoherencias
• Revisión crítica del informe
• Preparación para dirección financiera
5. ENTREGABLES EJECUTIVOS
• PowerPoint con IA
• Documentos integrados
• Dashboards conectados
MÓDULO 6: RIESGOS, ÉTICA Y REGULACIÓN FINANCIERA BAJO EL MARCO EUROPEO DE IA
1. TIPOLOGÍA DE RIESGOS EN IA APLICADA A FINANZAS
• Riesgos operativos
• Riesgos algorítmicos
• Riesgos de automatización
2. OBLIGACIONES DEL AI ACT EUROPEO
• Requisitos para sistemas de riesgo alto
• Trazabilidad y registro
• Supervisión humana
3. MARCO REGULADOR COMPLEMENTARIO
• DORA (Digital Operational Resilience Act)
• PSD3/PSR (Payment Services Regulation)
• Protección de datos (RGPD)
• Auditoría y control
4. EVALUACIÓN Y MITIGACIÓN DE SESGOS
• Tipos de sesgo
• Detección
• Ajuste y correcció
• Documentación del proceso
5. GOBIERNO INTERNO DE LA IA EN FINANZAS
• Políticas y procedimientos
• Roles y responsabilidades
• Validación continua
• Evidencias y cumplimito
Obtendrás un diploma propio de Deusto Formación y un título de la Fundación General de la Universidad de Salamanca
No son necesario requisitos de acceso.
Información Adicional
Salidas profesionales
Técnico/a de automatización financiera con IA en áreas como contabilidad, tesorería o el seguimiento de pagos y cobros (AR/AP).
Analista financiero con IA, que transforme los datos en información útil con dashboards, informes inteligentes y narrativas generadas con Power BI, Excel o Copilot.
Controller y Planificación y Análisis Financiero (FP&A) asistido por IA, para proyectar flujo de caja, gastos, ingresos o riesgo de morosidad.
Especialista en conciliación y gestión de cobros con IA.
Consultor/a para la implantación de IA en finanzas para pymes.
Otros cursos
