Graças a este Programa avançado 100% online, você criará novas soluções tecnológicas baseadas em Inteligência Artificial que impulsionam a eficiência e a competitividade no setor financeiro” 

De acordo com um novo relatório da Organização para a Cooperação e o Desenvolvimento Econômico, as tecnologias de Inteligência Artificial estão redefinindo as práticas financeiras ao fornecer análises preditivas mais precisas e automatizar tarefas operacionais complexas. Este avanço tecnológico não só aumenta a eficiência operacional, mas também abre novas oportunidades para a inovação em serviços financeiros. Nesse contexto, as técnicas avançadas de Aprendizagem Automática e análise de Big Data estão facilitando uma melhor compreensão dos comportamentos do mercado e dos clientes, o que se traduz em estratégias financeiras mais informadas. 

Diante desse cenário, a TECH lança um inovador Programa avançado de Gestão Financeira Avançada com Inteligência Artificial. Projetado por referências nessa área, o programa acadêmico aprofundará aspectos que abrangem desde a automação robótica de processos financeiros ou modelagem preditiva de fluxos de caixa usando TensorFlow até a criação de relatórios financeiros automatizados com Power BI. Além disso, o programa abordará as técnicas mais avançadas de otimização financeira com OR-Tools, o que permitirá aos alunos melhorar significativamente a precisão na gestão de suas carteiras e alocação de ativos.  

Para consolidar todos esses conteúdos, a TECH baseia-se na exclusiva metodologia do Relearning. Através deste sistema de aprendizagem, os especialistas reforçarão a compreensão através da repetição de conceitos-chave ao longo de todo o programa, que lhe serão apresentados em diversos suportes audiovisuais para uma aquisição de conhecimentos progressiva e eficaz. Nesse sentido, os médicos só precisarão de um dispositivo com acesso à Internet para entrar no Campus Virtual e desfrutar dos materiais didáticos mais completos do mercado pedagógico.  

Dê um impulso de qualidade à sua carreira e ao seu currículo, incorporando ao seu trabalho as últimas tendências em Gestão Financeira Avançada com Inteligência Artificial” 

Este Programa avançado de Gestão Financeira Avançada 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, fixo ou portátil, com conexão à Internet 

Você aprofundará os conhecimentos sobre as técnicas mais avançadas de otimização financeira com OR-Tools, o que lhe permitirá maximizar o rendimento das carteiras de investimentos” 

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 utilizar plataformas como Python para analisar grandes volumes de dados financeiros? Obtenha a sua qualificação em apenas 6 meses” 

Você terá acesso a um sistema de aprendizagem baseado na repetição, por meio de um ensino natural e progressivo ao longo de todo o programa”

Os materiais didáticos que compõem este programa  foram elaborados por verdadeiras referências em Gestão Financeira Avançada com Inteligência Artificial. O plano de estudos aprofundará aspectos que abrangem desde a automação de processos financeiros ou processamento automático de faturas até o uso de técnicas preditivas para otimizar a gestão de estoque. Além disso, o programa aprofundará o uso de simulações de Monte Carlo para avaliar o risco associado a diferentes investimentos e estratégias. Dessa forma, os alunos desenvolverão competências avançadas para integrar soluções de Inteligência em ambientes financeiros, a fim de automatizar processos.  

Você projetará e implementará soluções inovadoras que otimizam os processos financeiros por meio da automação e da análise preditiva” 

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. Planejamento Estratégico e Tomada de Decisões com Inteligência Artificial 

2.1. Modelagem preditiva para planejamento estratégico com o Scikit-Learn 

2.1.1. Construção de modelos preditivos com o Python e o Scikit-Learn 
2.1.2. Aplicação da análise de regressão na avaliação de projetos 
2.1.3. Validação de modelos preditivos utilizando técnicas de validação cruzada no Python 

2.2. Análise de cenários com simulações de Monte Carlo 

2.2.1. Implementação de simulações de Monte Carlo com o Python para análise de riscos 
2.2.2. Uso da IA para automatização e melhoria de simulações de cenários 
2.2.3. Interpretação e aplicação dos resultados para a tomada de decisões estratégicas 

2.3. Avaliação de investimentos usando a IA 

2.3.1. Técnicas da IA para a avaliação de ativos e empresas 
2.3.2. Modelos de Machine Learning para estimativa de valor com o Python 
2.3.3. Análise de caso: Uso da IA na avaliação de startups tecnológicas 

2.4. Otimização de fusões e aquisições com o Machine Learning e o TensorFlow 

2.4.1. Modelagem preditiva para avaliar sinergias de fusões e aquisições com o TensorFlow 
2.4.2. Simulação de integrações pós-fusão e aquisição com modelos de IA 
2.4.3. Uso de NLP para análise automatizada de diligência prévia 

2.5. Gestão de carteiras com algoritmos genéticos   

2.5.1. Uso de algoritmos genéticos para a otimização de portfólios 
2.5.2. Implementação de estratégias de seleção e atribuição com o Python 
2.5.3. Análise da eficácia de portfólios otimizados pela IA 

2.6. Inteligência Artificial para o planejamento sucessório 

2.6.1. Uso da IA para identificação e desenvolvimento de talentos 
2.6.2. Modelos preditivos para o planejamento da sucessão utilizando o Python 
2.6.3. Melhorias na gestão da mudança através da integração da IA 

2.7. Desenvolvimento de estratégias de mercado com a IA e o TensorFlow 

2.7.1. Aplicação de técnicas de Deep Learning para a análise de mercados 
2.7.2. Uso do TensorFlow e Keras para modelar tendências de mercado 
2.7.3. Desenvolvimento de estratégias de entrada no mercado com base em insights de IA 

2.8. Competitividade e análise da concorrência com a IA e o IBM Watson 

2.8.1. Monitorização da concorrência utilizando PNL e Machine Learning 
2.8.2. Análise competitiva automatizada com o IBM Watson 
2.8.3. Implementação de estratégias competitivas derivadas da análise de IA 

2.9. Negociações estratégicas assistidas pela IA 

2.9.1. Aplicação de modelos de IA na preparação de negociações 
2.9.2. Uso de simuladores de negociação baseados em IA para treinamento 
2.9.3. Avaliação do impacto da IA nos resultados das negociações 

2.10. Implementação de projetos de IA em estratégia financeira 

2.10.1. Planejamento e gestão de projetos de IA 
2.10.2. Utilização de ferramentas de gestão de projetos, como o Microsoft Project 
2.10.3. Apresentação de estudos de caso e análise de sucesso e aprendizagem

Módulo 3. Técnicas Avançadas de Otimização Financeira com OR-Tools 

3.1. Introdução à otimização financeira 

3.1.1. Noções básicas de otimização 
3.1.2. Ferramentas e técnicas de otimização em finanças 
3.1.3. Aplicações de otimização no setor financeiro 

3.2. Otimização da carteira de investimentos 

3.2.1. Modelos de Markowitz para otimização de carteiras 
3.2.2. Otimização de carteiras com restrições 
3.2.3. Implementação de modelos de otimização com OR-Tools em Python 

3.3. Algoritmos genéticos em finanças 

3.3.1. Introdução aos algoritmos genéticos 
3.3.2. Aplicação de algoritmos genéticos na otimização financeira 
3.3.3. Exemplos práticas e casos de estudo 

3.4. Programação linear e não linear em finanças 

3.4.1. Fundamentos de programação linear e não linear 
3.4.2. Aplicações na gestão de carteiras e otimização de recursos 
3.4.3. Ferramentas para resolver problemas de programação linear 

3.5. Otimização estocástica em finanças 

3.5.1. Conceitos de otimização estocástica 
3.5.2. Aplicações na gestão de riscos e derivados financeiros 
3.5.3. Modelos e técnicas de otimização estocástica 

3.6. Otimização robusta e sua aplicação em finanças 

3.6.1. Fundamentos da otimização robusta 
3.6.2. Aplicações em ambientes financeiros incertos 
3.6.3. Casos práticos e exemplos de otimização robusta 

3.7. Otimização multiobjetivo em finanças 

3.7.1. Introdução à otimização multiobjetivo 
3.7.2. Aplicações na diversificação e alocação de ativos 
3.7.3. Técnicas e ferramentas para a otimização multiobjetivo 

3.8. Machine Learning para otimização financeira 

3.8.1. Aplicação de técnicas de Machine Learning na otimização 
3.8.2. Algoritmos de otimização baseados em Machine Learning 
3.8.3. Implementação e estudos de caso 

3.9. Ferramentas de otimização em Python e OR-Tools 

3.9.1. Bibliotecas e ferramentas de otimização em Python (SciPy, OR-Tools) 
3.9.2. Implementação prática de problemas de otimização 
3.9.3. Exemplos de aplicações financeiras 

3.10. Projetos e aplicações práticas de otimização financeira 

3.10.1. Desenvolvimento de projetos de otimização financeira 
3.10.2. Implementação de soluções de otimização no setor financeiro 
3.10.3. Avaliação e apresentação dos resultados dos projetos

Você alcançará seus objetivos acadêmicos de forma rápida e confortável, sem deslocamentos desnecessários a um centro de estudos, graças à metodologia 100% online da TECH”