Através deste Programa avançado 100% online, você aprenderá a utilizar as ferramentas de Inteligência Artificial para automatizar processos financeiros e gerenciar riscos de investimento” 

Um novo relatório elaborado pelo Banco Mundial reflete que as tecnologias de Inteligência Artificial estão impulsionando uma profunda transformação na forma como as organizações financeiras operam, oferecendo soluções que melhoram a eficiência, a precisão e a capacidade de adaptação diante de um ambiente econômico global em constante mudança. Diante dessa realidade, os profissionais precisam saber usar algoritmos avançados e aprendizagem automática para identificar padrões e anomalias nos dados financeiros, com o objetivo de identificar riscos potenciais. 

Nesse contexto, a TECH lança o revolucionário Programa avançado de Automação de Processos Financeiros e Gestão de Riscos com Inteligência Artificial. O programa acadêmico aprofundará áreas que abrangem desde a automação robótica de processos em operações financeiras ou a implementação de sistemas de pagamentos automatizados através do Stripe Radar até a gestão de fluxos de caixa utilizando algoritmos de Deep Learning. Além disso, o programa abordará em detalhes as técnicas avançadas de análise de dados financeiros utilizando o Google Data Studio, proporcionando aos alunos habilidades para interpretar grandes volumes de dados de maneira eficiente. Além disso, o programa oferecerá diversas estratégias de Machine Learning para a avaliação quantitativa do risco de crédito, permitindo uma identificação e mitigação mais precisa dos riscos financeiros por meio de modelos preditivos sofisticados. 

A metodologia deste programa reforça seu caráter inovador. Para isso, utiliza a metodologia Relearning, baseada na repetição de conceitos-chave para fixar conhecimentos e facilitar a aprendizagem. Assim, a combinação de flexibilidade e uma abordagem pedagógica robusta o torna altamente acessível. Além disso, os especialistas terão acesso a uma biblioteca didática com uma variedade de recursos multimídia em diferentes formatos, como resumos interativos, vídeos explicativos e infográficos. Os especialistas também serão formados em ambientes simulados de aprendizagem para extrair lições valiosas que aplicarão na sua prática profissional. 

Uma experiência acadêmica sem horários fixos e à qual você poderá acessar a partir de qualquer dispositivo com ligação à internet. Até mesmo a partir do seu celular!” 

Este Programa avançado de Automação de Processos Financeiros e Gestão de Riscos com Inteligência Artificial conta com o conteúdo mais completo e atualizado do mercado. Suas principais características são: 

• O desenvolvimento de estudos de caso apresentados por especialistas em Inteligência Artificial 
• Os conteúdos gráficos, esquemáticos e extremamente úteis fornecem informações práticas sobre as disciplinas indispensáveis para o exercício da profissão 
• Contém exercícios práticos em que o processo de autoavaliação é realizado para melhorar o aprendizado 
• Destaque especial para as metodologias inovadoras 
• Aulas teóricas, perguntas a especialistas, fóruns de discussão sobre temas controversos e trabalhos de reflexão individual 
• Disponibilidade de acesso a todo o conteúdo a partir de qualquer dispositivo, seja fixo ou móvel, com conexão à Internet 

Você utilizará análises de dados para apoiar decisões estratégicas em áreas como investimentos, financiamento e gestão de portfólios” 

O programa conta com profissionais do setor que trazem para esta capacitação toda a experiência adquirida ao longo de suas carreiras, além de especialistas reconhecidos de sociedades de referência e universidades de prestígio.

O conteúdo multimídia, desenvolvido com a mais recente tecnologia educacional, permitirá ao profissional uma aprendizagem contextualizada, ou seja, realizada através de um ambiente simulado, proporcionando uma capacitação imersiva e programada para praticar diante de situações reais. 

A estrutura deste programa se concentra na Aprendizagem Baseada em Problemas, através da qual o profissional deverá resolver as diferentes situações de prática profissional que surgirem ao longo do programa acadêmico. Para isso, contará com a ajuda de um inovador sistema de vídeo interativo realizado por especialistas reconhecidos. 

Você deseja aplicar modelos preditivos para a avaliação de riscos financeiros? Consiga isso com este programa em apenas 6 meses"

O sistema Relearning aplicado pela TECH em seus programas reduz as longas horas de estudo tão frequentes em outros métodos de ensino. Você vai gostar do aprendizado natural e progressivo!"

Este Programa avançado foi elaborado por especialistas reconhecidos em Automação de Processos Financeiros e Gestão de Riscos com Inteligência Artificial. O plano de estudos abordará questões que vão desde a automação robótica de processos financeiros ou a implementação de sistemas de pagamentos automáticos com o Stripe Radar até a gestão de fluxos de caixa com Deep Learning. Por sua vez, o programa aprofundará as técnicas mais avançadas de análise de dados financeiros com o Google Data Studio. O programa também vai oferecer as estratégias de Machine Learning mais eficazes para avaliar o risco de crédito. 

Você implementará soluções de Inteligência Artificial para automatizar tarefas financeiras rotineiras, como a conciliação bancária, a gestão de contas a receber e a elaboração de relatórios” 

Módulo 1. Automação de Processos do Departamento Financeiro com Inteligência Artificial 

1.1. Automação de processos financeiros com IA e Automação Robótica de Processos (RPA) 

1.1.1. IA e RPA para automação e robotização de processos 
1.1.2. Plataformas de RPA para processos financeiros: UiPath, Blue Prism e Automation Anywhere 
1.1.3. Avaliação de casos de uso de RPA em finanças e ROI esperado 

1.2. Processamento automático de faturas com IA com a TUNGSTEN AUTOMATION 

1.2.1. Configuração de soluções de IA para o processamento de faturas com a TUNGSTEN AUTOMATION 
1.2.2. Aplicação de técnicas de Machine Learning para a classificação de faturas 
1.2.3. Automatização do ciclo de contas a pagar com tecnologias de IA 

1.3. Automatização de pagamentos com plataformas de IA 

1.3.1. Implementação de sistemas de pagamentos automáticos com o Stripe Radar e a IA 
1.3.2. Uso de modelos preditivos de IA para a gestão eficiente do tesouro 
1.3.3. Segurança nos sistemas de pagamentos automáticos: Prevenção de fraudes com IA 

1.4. Conciliação bancária com IA e Machine Learning 

1.4.1. Automatização da reconciliação bancária usando a IA com plataformas como o Xero 
1.4.2. Implementação de algoritmos de Machine Learning para melhorar a precisão 
1.4.3. Estudos de caso: Melhoria na eficiência e redução de erros 

1.5. Gestão de fluxos de caixa com o Deep Learning e o TensorFlow 

1.5.1. Modelagem preditiva de fluxos de caixa com redes LSTM usando o TensorFlow 
1.5.2. Implementação de modelos LSTM em Python para previsões financeiras 
1.5.3. Integração de modelos preditivos em ferramentas de planejamento financeiro 

1.6. Automatização do inventário com análise preditiva 

1.6.1. Uso de técnicas preditivas para otimizar a gestão de estoque 
1.6.2. Aplicação de modelos preditivos com o Microsoft Azure Machine Learning 
1.6.3. Integração de sistemas de gestão de inventário com ERP 

1.7. Criação de relatórios financeiros automatizados com o Power BI 

1.7.1. Automatização da geração de relatórios financeiros utilizando o Power BI 
1.7.2. Desenvolvimento de dashboards dinâmicos para análise financeira em tempo real 
1.7.3. Casos práticos de melhorias na tomada de decisões financeiras com relatórios automatizados 

1.8. Otimização de compras com o IBM Watson 

1.8.1. Análise preditiva para otimização de compras com o IBM Watson 
1.8.2. Modelos de IA para negociações e fixação de preços 
1.8.3. Integração de recomendações de IA em plataformas de compras 

1.9. Atendimento ao cliente com chatbots financeiros e o Google DialogFlow 

1.9.1. Implementação de chatbots financeiros com o o Google Dialogflow 
1.9.2. Integração de chatbots em plataformas CRM para suporte financeiro 
1.9.3. Melhoria contínua dos chatbots com base no feedback dos usuários 

1.10. Auditoria Financeira Assistida pela IA 

1.10.1. Aplicações da IA em auditorias internas: Análise de transações 
1.10.2. Implementação de IA para auditoria de conformidade e detecção de discrepâncias 
1.10.3. Melhorias na eficiência das auditorias com tecnologias de IA

Módulo 2. Análise e Visualização de Dados Financeiros com o Plotly e o Google Data Studio 

2.1. Fundamentos da análise de dados financeiros 

2.1.1. Introdução à análise de dados 
2.1.2. Ferramentas e técnicas para a análise de dados financeiros 
2.1.3. Importância da análise de dados nas finanças 

2.2. Técnicas de análise exploratória de dados financeiros 

2.2.1. Análise descritiva de dados financeiros 
2.2.2. Visualização de dados financeiros com a Python e R 
2.2.3. Identificação de padrões e tendências em dados financeiros 

2.3. Análise de séries temporais financeiras 

2.3.1. Fundamentos de séries temporais 
2.3.2. Modelos de séries temporais para dados financeiros 
2.3.3. Análise e previsão de séries temporais 

2.4. Análise de correlação e causalidade em finanças 

2.4.1. Métodos de análise de correlação 
2.4.2. Técnicas para identificar relações causais 
2.4.3. Aplicações na análise financeira 

2.5. Visualização avançada de dados financeiros 

2.5.1. Técnicas avançadas de visualização de dados 
2.5.2. Ferramentas para visualização interativa (Plotly, Dash) 
2.5.3. Casos de uso e exemplos práticos 

2.6. Análise de cluster em dados financeiros 

2.6.1. Introdução à análise de cluster 
2.6.2. Aplicações na segmentação de mercados e clientes 
2.6.3. Ferramentas e técnicas para a análise de clusters 

2.7. Análise de redes e grafos em finanças 

2.7.1. Fundamentos da análise de redes 
2.7.2. Aplicações da análise de grafos em finanças 
2.7.3. Ferramentas para análise de redes (NetworkX, Gephi) 

2.8. Análise de texto e sentimento em finanças 

2.8.1. Processamento de linguagem natural (NLP) em finanças 
2.8.2. Análise de sentimentos em notícias e redes sociais 
2.8.3. Ferramentas e técnicas para a análise de texto 

2.9. Ferramentas de análise e visualização de dados financeiros com IA 

2.9.1. Bibliotecas de análise de dados em Python (Pandas, NumPy) 
2.9.2. Ferramentas de visualização em R (ggplot2, Shiny) 
2.9.3. Implementação prática de análise e visualização 

2.10. Projetos e aplicações práticas de análise e visualização 

2.10.1. Desenvolvimento de projetos de análise de dados financeiros 
2.10.2. Implementação de soluções de visualização interativa 
2.10.3. Avaliação e apresentação dos resultados dos projetos

Módulo 3. Inteligência Artificial para a Gestão de Riscos Financeiros com o TensorFlow e o Scikit-learn 

3.1. Fundamentos da gestão de riscos financeiros 

3.1.1. Noções básicas de gestão de riscos 
3.1.2. Tipos de riscos financeiros 
3.1.3. Importância da gestão de riscos em finanças 

3.2. Modelos de risco de crédito com IA 

3.2.1. Técnicas de machine learning para avaliação do risco de crédito 
3.2.2. Modelos de scoring de crédito (scikit-learn) 
3.2.3. Implementação de modelos de risco de crédito com Python 

3.3. Modelos de risco de mercado com IA 

3.3.1. Análise e gestão de risco de mercado 
3.3.2. Aplicação de modelos preditivos para o risco de mercado 
3.3.3. Implementação de modelos de risco de mercado 

3.4. Risco operacional e sua gestão com IA 

3.4.1. Conceitos e tipos de risco operacional 
3.4.2. Aplicação de técnicas de IA para a gestão do risco operacional 
3.4.3. Ferramentas e exemplos práticos 

3.5. Modelos de risco de liquidez com IA 

3.5.1. Fundamentos do risco de liquidez 
3.5.2. Técnicas de machine learning para a análise de risco de liquidez 
3.5.3. Implementação prática de modelos de risco de liquidez 

3.6. Análise de risco sistêmico com IA 

3.6.1. Conceitos de risco sistêmico 
3.6.2. Aplicações da IA na avaliação do risco sistêmico 
3.6.3. Estudos de caso e exemplos práticos 

3.7. Otimização de carteiras com considerações de risco 

3.7.1. Técnicas de otimização de portfólio 
3.7.2. Incorporação de medidas de risco na otimização 
3.7.3. Ferramentas para a otimização de portfólios 

3.8. Simulação de riscos financeiros 

3.8.1. Métodos de simulação para a gestão de riscos 
3.8.2. Aplicação de simulações Monte Carlo em finanças 
3.8.3. Implementação de simulações com Python 

3.9. Avaliação e monitoramento contínuo do risco 

3.9.1. Técnicas de avaliação contínua de riscos 
3.9.2. Ferramentas para a análise e relatório de riscos 
3.9.3. Implementação de sistemas de monitoramento contínuo 

3.10. Projetos e aplicações práticas em gestão de riscos 

3.10.1. Desenvolvimento de projetos de gestão de riscos financeiros 
3.10.2. Implementação de soluções de IA para a gestão de riscos 
3.10.3. Avaliação e apresentação dos resultados dos projetos

Você desfrutará de uma experiência de aprendizagem agradável através dos formatos didáticos oferecidos por este curso, tais como vídeos explicativos ou resumos interativos”