Gracias a esta Postgraduate diploma 100% online, crearás nuevas soluciones tecnológicas basadas en Inteligencia Artificial que impulsen la eficiencia y la competitividad en el sector financiero” 

Según un nuevo informe de la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos, las tecnologías de la Inteligencia Artificial están redefiniendo las prácticas financieras al proporcionar análisis predictivos más precisos y automatizar tareas operativas complejas. Este avance tecnológico no solo incrementa la eficiencia operativa, sino que también abre nuevas oportunidades para la innovación en servicios financieros. En este contexto, las técnicas avanzadas de Aprendizaje Automático y análisis de Big Data están facilitando una mejor comprensión de los comportamientos del mercado y de los clientes, lo que se traduce en estrategias financieras más informadas. 

Ante este escenario, TECH lanza vanguardista Postgraduate diploma en Advanced Financial Management with Artificial Intelligence. Diseñado por referencias en este ámbito, el itinerario académico profundizará en aspectos que abarcan desde la automatización robótica de procesos financieros o modelado predictivo de flujos de caja usando TensorFlow hasta la creación de reportes financieros automatizados con Power BI. Además, el temario abordará las técnicas más avanzadas de optimización financiera con OR-Tools lo que permitirá a los egresados mejorar significativamente la precisión en la gestión de sus carteras y asignación de activos.  

Para afianzar todos estos contenidos, TECH se basa en la exclusiva metodología del Relearning. Mediante este sistema de aprendizaje, los especialistas reforzarán la comprensión mediante la repetición de conceptos clave a lo largo de todo el programa, que le serán presentados en diversos soportes audiovisuales para una adquisición de conocimientos progresiva y eficaz. En este sentido, lo único que necesitarán los médicos es contar con un dispositivo con acceso a internet para ingresar en el Campus Virtual y disfrutar de los materiales didácticos más completos del mercado pedagógico. 

Dale un impulso de calidad a tu carrera y currículum incorporando en tu trabajo las últimas tendencias en Gestión Financiera Avanzada con Inteligencia Artificial” 

Esta Postgraduate diploma en Advanced Financial Management with Artificial Intelligence contiene el programa educativo más completo y actualizado del mercado. Sus características más destacadas son:

• El desarrollo de casos prácticos presentados por expertos en Inteligencia Artificial
• Los contenidos gráficos, esquemáticos y eminentemente prácticos con los que está concebido recogen una información práctica sobre aquellas disciplinas indispensables para el ejercicio profesional
• Los ejercicios prácticos donde realizar el proceso de autoevaluación para mejorar el aprendizaje
• Su especial hincapié en metodologías innovadoras  
• Las lecciones teóricas, preguntas al experto, foros de discusión de temas controvertidos y trabajos de reflexión individual
• La disponibilidad de acceso a los contenidos desde cualquier dispositivo fijo o portátil con conexión a internet 

Profundizarás en las técnicas más avanzadas de optimización financiera con OR-Tools, lo que te permitirá maximizar el rendimiento de las carteras de inversiones” 

El programa incluye en su cuadro docente a profesionales del sector que vierten en esta capacitación la experiencia de su trabajo, además de reconocidos especialistas de sociedades de referencia y universidades de prestigio.

Su contenido multimedia, elaborado con la última tecnología educativa, permitirá al profesional un aprendizaje situado y contextual, es decir, un entorno simulado que proporcionará una capacitación inmersiva programada para entrenarse ante situaciones reales.

El diseño de este programa se centra en el Aprendizaje Basado en Problemas, mediante el cual el profesional deberá tratar de resolver las distintas situaciones de práctica profesional que se le planteen a lo largo del curso académico. Para ello, contará con la ayuda de un novedoso sistema de vídeo interactivo realizado por reconocidos expertos.

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Accederás a un sistema de aprendizaje basado en la reiteración, con una enseñanza natural y progresiva a lo largo de todo el temario"

The didactic materials that make up this university program have been prepared by authentic references in Advanced Financial Management with Artificial Intelligence. The study plan will delve into aspects ranging from the automation of financial processes or automatic invoice processing to the use of predictive techniques to optimize inventory management. Likewise, the syllabus will delve into the use of Monte Carlo simulations to evaluate the risk associated with different investments and strategies. In this way, students will develop advanced skills to integrate intelligence solutions in financial environments to automate processes.  

You will design and implement innovative solutions that optimize financial processes through automation and predictive analytics” 

Module 1. Automation of Financial Department Processes with Artificial Intelligence 

1.1. Automation of Financial Processes with Artificial Intelligence and Robotic Process Automation (RPA) 

1.1.1. AI and RPA for Process Automation and Robotization 
1.1.2. RPA Platforms for Financial Processes: UiPath, Blue Prism, and Automation Anywhere 
1.1.3. Evaluation of RPA Use Cases in Finance and Expected ROI 

1.2. Automated Invoice Processing with AI with Kofax 

1.2.1. Configuration of AI Solutions for Invoice Processing with Kofax 
1.2.2. Application of Machine Learning Techniques for Invoice Classification 
1.2.3. Automation of the Accounts Payable Cycle with AI Technologies 

1.3. Payment Automation with AI Platforms 

1.3.1. Implementing Automated Payment Systems with Stripe Radar and AI 
1.3.2. Use of Predictive AI Models for Efficient Cash Management 
1.3.3. Security in Automated Payment Systems: Fraud Prevention with AI 

1.4. Bank Reconciliation with AI and Machine Learning 

1.4.1. Automation of Bank Reconciliation Using AI with Platforms Such as Xero 
1.4.2. Implementation of Machine Learning Algorithms to Improve Accuracy 
1.4.3. Case Studies: Efficiency Improvements and Error Reduction 

1.5. Cash Flow Management with Deep Learning and TensorFlow 

1.5.1. Predictive Cash Flow Modeling with LSTM Networks Using TensorFlow 
1.5.2. Implementation of LSTM Models in Python for Financial Forecasting 
1.5.3. Integration of Predictive Models in Financial Planning Tools 

1.6. Inventory Automation with Predictive Analytics 

1.6.1. Use of Predictive Techniques to Optimize Inventory Management 
1.6.2. Apply Predictive Models with Microsoft Azure Machine Learning 
1.6.3. Integration of Inventory Management Systems with ERP 

1.7. Creation of Automated Financial Reports with Power BI 

1.7.1. Automation of Financial Reporting using Power BI 
1.7.2. Developing Dynamic Dashboards for Real-Time Financial Analysis 
1.7.3. Case Studies of Improvements in Financial Decision Making with Automated Reports 

1.8. Purchasing Optimization with IBM Watson 

1.8.1. Predictive Analytics for Purchasing Optimization with IBM Watson 
1.8.2. AI Models for Negotiations and Pricing 
1.8.3. Integration of AI Recommendations in Purchasing Platforms 

1.9. Customer Support with Financial Chatbots and Google DialogFlow 

1.9.1. Implementing Financial Chatbots with Google Dialogflow 
1.9.2. Integration of Chatbots in CRM Platforms for Financial Support 
1.9.3. Continuous Improvement of Chatbots Based on User Feedback 

1.10. AI-Assisted Financial Auditing 

1.10.1. IA Applications in Internal Audits: Transaction Analysis 
1.10.2. Implementation of IA for Compliance Auditing and Discrepancy Detection 
1.10.3. Improvement of Audit Efficiency with IA Technologies 

Module 2. Strategic Planning and Decision Making with Artificial Intelligence 

2.1. Predictive Modeling for Strategic Planning with Scikit-Learn 

2.1.1. Building Predictive Models with Python and Scikit-Learn 
2.1.2. Application of Regression Analysis in Project Evaluation 
2.1.3. Validation of Predictive Models Using Cross-Validation Techniques in Python 

2.2. Scenario Analysis with Monte Carlo Simulations 

2.2.1. Implementation of Monte Carlo Simulations with Python for Risk Analysis 
2.2.2. Use of AI for the Automation and Improvement of Scenario Simulations 
2.2.3. Interpretation and Application of Results for Strategic Decision Making 

2.3. Investment Appraisal using IA 

2.3.1. IA Techniques for the Valuation of Assets and Companies 
2.3.2. Machine Learning Models for Value Estimation with Python 
2.3.3. Case Analysis: Use of AI in the Valuation of Technology Startups 

2.4. Optimization of Mergers and Acquisitions with Machine Learning and TensorFlow 

2.4.1. Predictive Modeling to Evaluate M&A Synergies with TensorFlow 
2.4.2. Simulation of Post-M&A Integrations with AI Models 
2.4.3. Use of NLP for Automated due Diligence Analysis 

2.5. Portfolio Management with Genetic Algorithms   

2.5.1. Use of Genetic Algorithms for Portfolio Optimization 
2.5.2. Implementation of Selection and Allocation Strategies with Python 
2.5.3. Analyzing the Effectiveness of Portfolios Optimized by AI 

2.6. Artificial Intelligence for Succession Planning 

2.6.1. Use of AI for Talent Identification and Development 
2.6.2. Predictive Modeling for Succession Planning using Python 
2.6.3. Improvements in Change Management using AI Integration 

2.7. Market Strategy Development with AI and TensorFlow 

2.7.1. Application of Deep Learning Techniques for Market Analysis 
2.7.2. Use of TensorFlow and Keras for Market Trend Modeling 
2.7.3. Development of Market Entry Strategies Based on AI Insights 

2.8. Competitiveness and Competitive Analysis with AI and IBM Watson 

2.8.1. Competitor Monitoring using NLP and Machine Learning 
2.8.2. Automated Competitive Analysis with IBM Watson 
2.8.3. Implementation of Competitive Strategies Derived from AI Analysis 

2.9. AI-Assisted Strategic Negotiations 

2.9.1. Application of IA Models in the Preparation of Negotiations 
2.9.2. Use of IA-Based Negotiation Simulators for Training Purposes 
2.9.3. Evaluation of the Impact of IA on Negotiation Results 

2.10. Implementation of IA Projects in Financial Strategy 

2.10.1. Planning and Management of IA Projects 
2.10.2. Use of Project Management Tools Such as Microsoft Project 
2.10.3. Presentation of Case Studies and Analysis of Success and Learning

Module 3. Advanced Financial Optimization Techniques with OR-Tools 

3.1. Introduction to Financial Optimization 

3.1.1. Basic Optimization Concepts 
3.1.2. Optimization Tools and Techniques in Finance 
3.1.3. Applications of Optimization in Finance 

3.2. Investment Portfolio Optimization 

3.2.1. Markowitz Models for Portfolio Optimization 
3.2.3. Portfolio Optimization with Constraints 
3.2.4. Implementation of Optimization Models with OR-Tools in Python 

3.3. Genetic Algorithms in Finance 

3.3.1. Introduction to Genetic Algorithms 
3.3.2. Application of Genetic Algorithms in Financial Optimization 
3.3.3. Practical Examples and Case Studies 

3.4. Linear and Nonlinear Programming in Finance 

3.4.1. Fundamentals of Linear and Nonlinear Programming 
3.4.2. Applications in Portfolio Management and Resource Optimization 
3.4.3. Tools for Solving Linear Programming Problems 

3.5. Stochastic Optimization in Finance 

3.5.1. Concepts of Stochastic Optimization 
3.5.2. Applications in Risk Management and Financial Derivatives 
3.5.3. Stochastic Optimization Models and Techniques 

3.6. Robust Optimization and its Application in Finance 

3.6.1. Fundamentals of Robust Optimization 
3.6.2. Applications in Uncertain Financial Environments 
3.6.3. Case Studies and Examples of Robust Optimization 

3.7. Multi-Objective Optimization in Finance 

3.7.1. Introduction to Multiobjective Optimization 
3.7.2. Applications in Diversification and Asset Allocation 
3.7.3. Techniques and Tools for Multiobjective Optimization 

3.8. Machine Learning for Financial Optimization 

3.1.1. Application of Machine Learning Techniques in Optimization 
3.1.2. Optimization Algorithms Based on Machine Learning 
3.1.3. Implementation and Case Studies 

3.9. Optimization Tools in Python and OR-Tools 

3.9.1. Python Optimization Libraries and Tools (SciPy, OR-Tools). 
3.9.2. Practical Implementation of Optimization Problems 
3.9.3. Examples of Financial Applications 

3.10. Projects and Practical Applications of Financial Optimization 

3.10.1. Development of Financial Optimization Projects 
3.10.2. Implementation of Optimization Solutions in the Financial Sector 
3.10.3. Evaluation and Presentation of Project Results

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