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Programa do Curso

Introdução à IA Generativa

  • Visão geral dos modelos generativos e sua relevância para as finanças
  • Tipos de modelos generativos: LLMs, GANs, VAEs (Variational Autoencoders)
  • Pontos fortes e limitações em contextos financeiros

Redes Adversariais Generativas (GANs) para Finanças

  • Como as GANs funcionam: geradores versus discriminadores
  • Aplicações na geração de dados sintéticos e simulação de fraudes
  • Estudo de caso: geração de dados transacionais realistas para testes

Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) e Engenharia de Prompts

  • Como os LLMs compreendem e geram textos financeiros
  • Elaboração de prompts para previsões e análises de risco
  • Casos de uso: resumo de relatórios financeiros, KYC (Know Your Customer) e detecção de alertas vermelhos

Previsão Financeira com IA Generativa

  • Previsões de séries temporais com modelos híbridos de LLM e Aprendizado de Máquina (ML)
  • Geração de cenários e testes de estresse
  • Caso de uso: previsão de receita utilizando dados estruturados e não estruturados

Detecção de Fraudes e Identificação de Anomalias

  • Utilização de GANs para detecção de anomalias em transações
  • Identificação de padrões emergentes de fraude por meio de fluxos de trabalho baseados em prompts com LLMs
  • Avaliação de modelos: falsos positivos versus indicadores reais de risco

Implicações Regulatórias e Éticas

  • Explicabilidade e transparência nas saídas da IA generativa
  • Riscos de alucinação do modelo e viés no setor financeiro
  • Conformidade com as expectativas regulatórias (por exemplo, LGPD, diretrizes de Basel)

Elaboração de Casos de Uso de IA Generativa para Instituições Financeiras

  • Construção de argumentos comerciais para adoção interna
  • Equilíbrio entre inovação e risco/compliance
  • Estruturas de governança para a implementação responsável da IA

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Compreensão dos conceitos básicos de finanças e gestão de riscos
  • Experiência com planilhas ou análise de dados básica
  • Familiaridade com Python é útil, mas não obrigatória

Público-Alvo

  • Gerentes de risco
  • Analistas de conformidade
  • Auditores financeiros
 14 Horas

Número de participantes


Preço por participante

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