Programa do Curso

Introdução ao Generative AI

  • Visão geral dos modelos gerativos e sua relevância para a finança
  • Tipos de modelos gerativos: LLMs, GANs, VAEs
  • Pontos fortes e limitações em contextos financeiros

Redes Adversariais Gerativas (GANs) para Finance

  • Como as GANs funcionam: geradores versus discriminadores
  • Aplikações na geração de dados sintéticos e simulação de fraude
  • Caso de estudo: gerando dados transacionais realistas para teste

Large Language Models (LLMs) e Prompt Engineering

  • Como os LLMs entendem e geram texto financeiro
  • Desevolvendo prompts para previsão e análise de risco
  • Casos de uso: sumarização de relatórios financeiros, KYC, detecção de sinal vermelho

Forecasting Financeira com Generative AI

  • Previsão de séries temporais com modelos híbridos LLM e ML
  • Geração de cenários e testes sob estresse
  • Caso de uso: previsão de receita usando dados estruturados e não estruturados

Deteção de Fraude e Identificação de Anomalias

  • Usando GANs para detecção de anomalias em transações
  • Identificando padrões emergentes de fraude através de fluxos de trabalho baseados em prompts dos LLMs
  • Avaliação do modelo: falsos positivos vs indicadores verdadeiros de risco

Implicações Regulatórias e Éticas

  • Explicabilidade e transparência nas saídas da IA gerativa
  • Riscos de alucinação do modelo e viés na finança
  • Conformidade com as expectativas regulatórias (por exemplo, GDPR, diretrizes Basel)

Diseño de Generative AI Use Cases para Instituições Financeiras

  • Criação de casos de negócio para adoção interna
  • Balancando inovação com risco e conformidade
  • Quadros de governança para o despliegue responsável da IA Go

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

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

Público-alvo

  • Gestores de riscos
  • Analistas de conformidade
  • Auditores financeiros
 14 Horas

Número de participantes


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