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
  • Fortalezas e limitações em contextos financeiros

Redes Adversariais Gerativas (GANs) para Finance

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

Large Language Models (LLMs) e Prompt Engineering

  • Como os LLMs entendem e geram texto financeiro
  • Design de prompts para previsões e análise de risco
  • Casos de uso: sumarização de relatórios financeiros, KYC, detecção de sinalizadores vermelhos

Finanças Forecasting com Generative AI

  • Previsão de séries temporais com modelos híbridos LLM e 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

  • Usando GANs para detecção de anomalias em transações
  • Identificação de padrões emergentes de fraude através de fluxos de trabalho baseados em prompts LLM
  • Avaliação do modelo: falsos positivos vs indicadores reais de risco

Implicações Regulatórias e Éticas

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

Projetando Generative AI Use Cases para Instituições Financeiras

  • Construindo casos de negócios para adoção interna
  • Balançando inovação com risco e conformidade
  • Estruturas de Goovernance para a implantação responsável da IA

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

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

Público-alvo

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

Declaração de Clientes (1)

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