Curs d'Intel·ligència Artificial aplicada a les Finances

1.Fonaments de la Intel·ligència Artificial en finances

• Introducció a la IA i la seva evolució en el sector financer.
• Conceptes i terminologia clau d'IA aplicada a les Finances Corporatives i Inversions.
• Diferències entre Machine Learning, Deep Learning, NLP i LLMs i la seva aplicació en finances.
• Panorama actual de l'ús de la IA en entitats financeres.
• Eines, llenguatges i plataformes de treball amb IA en finances: Python, APIs i Bloomberg.
• Etica, regulació i riscos de l'ús d'IA en finances.
• Aspectes legals i regulatoris per al desenvolupament de projectes d'IA financera.

2.Modelització financera i valoració amb IA

• Models de valoració tradicionals enfront de models potenciats per IA.
• Automatització de la valoració per Descompte de Fluxos de Caixa (DCF).
• Machine Learning per a l'estimació de taxes de creixement i WACC dinàmic.
• Valoració per comparables amb IA: identificació de peers i ajust de múltiples.
• Models LBO potenciats per intel·ligència artificial.
• Limitacions, biaixos i bones pràctiques en models de valoració amb IA.
• Casos d'estudi de valoració en empreses reals.

3.Anàlisi predictiva i forecast scenaris amb IA

• Time Series Forecasting aplicat a finances corporatives.
• Predicció d'ingressos, costos i fluxos de caixa amb Machine Learning.
• Construcció de Forecast Scenarios: escenari base, optimista, pessimista i stress.
• Simulacions Monte Carlo per a anàlisi de sensibilitat i escenaris.
• Feature Engineering aplicat a variables financeres corporatives.
• Interpretabilitat de models amb SHAP Values per explicar prediccions a Stakeholders.
• Casos d'estudi de Forecasting corporatiu amb IA.

4.M&A, due diligence i valoració de sinergies amb IA

• El procés de M&A i els àmbits on la IA pot generar més valor.
• IA per a Target Screening i identificació d'oportunitats d'adquisició.
• Due Diligence automatitzada: anàlisi de contractes i detecció de riscos legals i financers amb NLP.
• Valoració de sinergies i modelització d'integració Post-Merger amb Machine Learning.
• Anàlisi de sentiment i reputació del target amb eines d'IA.
• Exemples i casos pràctics d'operacions de M&A potenciades per IA.

5.Gestió de riscos corporatius i detecció d'anomalies amb IA

• Principals tipus de riscos corporatius: crèdit, mercat, operacional i reputacional.
• Models d'IA per a Credit Scoring i predicció de Default Corporatiu.
• Detecció de frau i anomalies financeres amb Machine Learning.
• Stress Testing i simulació d'escenaris macroeconòmics amb IA.
• Monitoratge del risc reputacional mitjançant NLP i anàlisi de sentiment.
• Impacte de la IA en regulació, Compliance i compliment normatiu.

6.Reporting financer intel·ligent i comunicació amb inversors

• Automatització del reporting financer: d'Excel a Dashboards Intel·ligents.
• Generació automàtica d'informes i narratives financeres amb LLMs.
• Construcció de dashboards interactius amb dades de mercat en temps real.
• IA aplicada a Investor Relations: anàlisi de sentiment i preparació d'Earnings Calls.
• El nou rol del CFO: de guardià financiero a estrateg de dades.

7.IA aplicada a investments & trading

• Trading algorítmic amb IA: estratègies, arquitectura de sistemes i Backtesting.
• Machine Learning per a predicció de mercats amb models supervisats i xarxes neuronals.
• Anàlisi de sentiment i ús de dades alternatives en estratègies d'inversió.
• Gestió de carteres amb IA: optimització avançada, factor Investing i Asset Allocation dinàmica.
• Gestió de riscos de mercat: VaR dinàmic, detecció de règims, position Sizing i Tail Risk.
• De Backtest a producció: infraestructura, APIs de Brokers, costos de transacció i Monitoring.

8.Sessions amb experts referents en finances i IA

• Visió executiva sobre la transformació digital del departament financer i la gestió d'inversions.
• Casos reals d'implantació d'IA en finances corporatives, mercats i inversió.
• Aplicacions pràctiques, lliçons apreses i tendències de futur.
• Taula rodona i sessió de preguntes amb experts del sector.
• Networking i Mentoring amb professionals convidats.

9.Taller pràctic final: valoració, escenaris i estratègies d'inversió amb IA

• Anàlisi de la situació financera d'una empresa real amb suport d'eines d'IA.
• Construcció d'un model DCF automatitzat amb IA.
• Desenvolupament de Forecast Scenarios amb anàlisi predictiva i simulacions Monte Carlo.
• Disseny d'una estratègia d'inversió a partir de la valoració obtinguda.
• Anàlisi de sensibilitat automatitzat i visualització de resultats.
• Elaboració d'un informe executiu i presentació final davant professorat i professionals convidats.