Máster en Inteligencia Artificial Aplicado al Sector Financiero

El Máster en Inteligencia Artificial Aplicada al Sector Financiero rompe las barreras tradicionales de los programas técnicos, diseñado específicamente para profesionales sin conocimientos previos de programación.

Nuestro programa demuestra que la inteligencia artificial no es exclusiva de expertos en tecnología, sino una herramienta accesible para profesionales de finanzas que buscan innovar.

Con un enfoque eminentemente práctico, el máster desmitifica la complejidad técnica y capacita a los estudiantes en aplicaciones cruciales para el sector financiero: análisis de datos, predicción de mercados, detección de fraudes y toma de decisiones inteligentes.

Asimismo, este máster online permite a los alumnos combinar sus estudios con compromisos laborales y personales. El programa enfatiza el desarrollo de habilidades blandas, como liderazgo, gestión de proyectos y comunicación efectiva, esenciales para destacar en un mercado competitivo.

Los estudiantes recibirán formación en diversas habilidades y competencias a través de tres Certificaciones Profesionales Avanzadas: PROessentials, PROadvanced y PROexpertify. PROexpertify es una certificación profesional al final del máster, que permite a los estudiantes elegir entre 5 especializaciones estratégicas: Big Data, E-Commerce, Redes Sociales Digitales, Gestión de Proyectos y Ciberseguridad.
 

De esta manera, el programa busca que los alumnos asuman un rol activo en su desarrollo profesional, eligiendo una ruta que potencie sus capacidades y oportunidades laborales.
Competencias adquiridas al finalizar tu Máster:
Aprenderás a desarrollar modelos avanzados de Machine Learning y Deep Learning aplicados a la gestión de riesgos, detección de fraudes y predicción de mercados financieros.
Desarrollarás habilidades para aplicar técnicas de análisis de series temporales y procesamiento de lenguaje natural para interpretar datos financieros complejos y generar conocimiento accionable.
Adquirirás competencias en el uso de herramientas de visualización y análisis de datos para mejorar la toma de decisiones estratégicas en instituciones financieras.
Aprenderás la implementación de algoritmos de clasificación, regresión y clustering para resolver problemas específicos del sector financiero, como la segmentación de clientes y la evaluación crediticia.
Obtendrás habilidades para liderar proyectos de transformación digital en el ámbito financiero, desde su conceptualización hasta la integración de soluciones basadas en Inteligencia Artificial.
Aprenderás a aplicar principios éticos, normativas regulatorias y criterios de transparencia en el diseño y desarrollo de tecnologías disruptivas en finanzas.
Serás capaz de comunicar conceptos técnicos a audiencias no especializadas, facilitando la colaboración entre equipos técnicos y estratégicos.
Obtén tu diploma de Harvard ManageMentor:
Elige uno de los cursos en gestión y liderazgo en Harvard ManageMentor para mejorar tus habilidades empresariales y obtén tu certificado de Harvard Business Publishing.

Gracias a la colaboración entre Harvard Business Publishing Education (HBP) y IEP, accede a una formación de calidad que impulsará tu desarrollo profesional.
Te preparamos para obtener las certificaciones:
Generative AI Foundations 
La certificación Generative AI Foundations te especializa en diseñar y aplicar soluciones innovadoras basadas en inteligencia artificial generativa. Capacita para optimizar procesos y mejorar la personalización en áreas como marketing, desarrollo de productos y atención al cliente. Esta credencial valida tus habilidades en el uso avanzado y ético de la IA, posicionándote como líder en proyectos de transformación digital.
Metodología:
Entorno virtual avanzado
Tendrás acceso a un entorno virtual interactivo con pantallas dinámicas, una biblioteca virtual repleta de lecturas en formato PDF y una videoteca que alberga grabaciones del profesorado. Además, tendrás acceso a sesiones virtuales de repaso diseñadas para aclarar cualquier duda que puedas tener.
Enfoque del método del caso
A través de la metodología del caso, tendrás la oportunidad de analizar situaciones empresariales auténticas y aplicar tus conocimientos teóricos a situaciones concretas. Este método fomenta el pensamiento crítico y la toma de decisiones estratégicas, brindándote una perspectiva valiosa de la aplicación práctica de tus habilidades.
Resolución proactiva de problemas
Nuestro enfoque educativo prioriza el planteamiento y resolución proactiva de problemas. Te desafiamos a enfrentar desafíos empresariales del mundo real, cultivando tus capacidades para abordarlos con soluciones creativas y eficaces.
Práctica en escenarios reales
En este Máster en Inteligencia Artificial Aplicada al Sector Financiero deberás aplicar tus conocimientos a la práctica en situaciones reales. De esta manera pondrás en práctica tus habilidades, estrategias y conocimientos en entornos auténticos, preparándote para triunfar en el mundo empresarial actual.
Al finalizar el Máster en Inteligencia Artificial Aplicada al Sector Financiero obtendrás un título internacional del IEP y una certificación internacional por Red SUMMA Education.
Salidas Profesionales:
-Científico de Datos Financieros-Especialista en Detección de Fraudes-Analista de Riesgos Financieros-Consultor en Innovación Financiera-Gerente de Transformación Digital-Especialista en Procesamiento de Lenguaje Natural Financiero

Perfil de Ingreso Recomendado:
Recién egresados en Economía, Finanzas, Ingeniería, Matemáticas o Estadística que busquen desarrollar competencias en Inteligencia Artificial y su aplicación en finanzas para posicionarse en el mercado laboral con un perfil innovador y especializado desde el inicio de su carrera.
Analistas, gestores de riesgos o consultores que deseen actualizarse en las últimas tendencias tecnológicas y dominar técnicas de IA para aplicar soluciones innovadoras en su área de trabajo.
Emprendedores y líderes de proyectos interesados en ampliar su conocimiento en Inteligencia Artificial para desarrollar estrategias disruptivas y tecnológicas que le permitan transformar su organización y anticiparse a los retos del mercado financiero global.

Perfil de Ingreso Recomendado:
Recién egresados en Economía, Finanzas, Ingeniería, Matemáticas o Estadística que busquen desarrollar competencias en Inteligencia Artificial y su aplicación en finanzas para posicionarse en el mercado laboral con un perfil innovador y especializado desde el inicio de su carrera.
Analistas, gestores de riesgos o consultores que deseen actualizarse en las últimas tendencias tecnológicas y dominar técnicas de IA para aplicar soluciones innovadoras en su área de trabajo.
Emprendedores y líderes de proyectos interesados en ampliar su conocimiento en Inteligencia Artificial para desarrollar estrategias disruptivas y tecnológicas que le permitan transformar su organización y anticiparse a los retos del mercado financiero global.

Plan de estudios Máster en Inteligencia Artificial Aplicada al Sector Financiero
PROessentials: Certificado en Análisis Financiero e Inteligencia de Datos
El núcleo PROessentials está diseñado para desarrollar habilidades fundamentales y transferibles que sirven como base para el éxito académico y profesional de los estudiantes. Este enfoque fomenta la interacción entre alumnos de diferentes disciplinas, enriqueciendo sus perfiles y redes de contacto, mientras se centra en garantizar una enseñanza de calidad y contenidos sólidos. El programa proporciona una comprensión profunda y práctica de estas habilidades esenciales, preparándolos para enfrentar desafíos en diversos contextos y permitiendo una transición fluida hacia estudios avanzados y el entorno profesional.

Inteligencia Artificial: La revolución del dato en finanzas (6 ECTS)
La primera asignatura aborda cómo la Inteligencia Artificial transforma el sector financiero, convirtiendo los datos en un activo estratégico clave. Los estudiantes aprenderán las etapas esenciales de proyectos de IA en finanzas, desde la preparación de datos hasta la implementación de modelos analíticos.

Introducción a la Inteligencia Artificial y aprendizaje automático
Principios y aplicaciones Big Data en el sector financiero
Manejo y procesamiento de datos financieros
Modelos predictivos en finanzas
Introducción a los modelos generativos en Inteligencia Artificial
Retos y oportunidades de la Inteligencia Artificial en el contexto financiero
Visualización y análisis: Inteligencia de datos para decisiones financieras (6 ECTS)
Esta asignatura enseña técnicas avanzadas para analizar y visualizar datos financieros, transformándolos en información clara y útil. Los estudiantes aprenderán a limpiar, organizar y crear visualizaciones efectivas para respaldar decisiones estratégicas y preparar el desarrollo de modelos más complejos.

Introducción al tratamiento de datos
Conexión a fuentes de datos internas y externas
Fundamentos de estadística descriptiva
Pruebas de hipótesis y análisis de relaciones estadísticas
Preparación de datos para el modelado analítico
Creación de visualizaciones efectivas
PROadvanced: Certificado en Estrategias Financieras Avanzadas basadas en IA
Las asignaturas PROadvanced están diseñadas para desarrollar competencias especializadas y habilidades prácticas en el área de estudio de cada estudiante. Estas asignaturas profundizan en conceptos, teorías y herramientas clave de la disciplina, preparando a los alumnos para aplicar estos conocimientos en contextos reales. Además, se fomenta el trabajo en equipo y el liderazgo, esenciales para enfrentar desafíos profesionales y destacar en su campo.

Gestión avanzada del riesgo crediticio: Algoritmos para transformar la toma de decisiones financieras (6 ECTS)
Esta asignatura explora cómo la Inteligencia Artificial optimiza la toma de decisiones estratégicas en finanzas, enfocándose en algoritmos como K-Nearest Neighbors, Naive Bayes y Random Forest. Los estudiantes aprenderán a aplicar estos modelos mediante casos prácticos para resolver problemas financieros complejos.

Introducción a los algoritmos de clasificación
Evaluación de modelos de clasificación
Naive Bayes en la clasificación y segmentación de datos
K-Nearest Neighbors para análisis de comportamiento financiero
Modelos basados en árboles de decisión: técnicas de Bagging y Boosting
Aplicación de algoritmos de clasificación en la evaluación de riesgos crediticios
Inteligencia Artificial estratégica: Modelos y métricas para anticipar el futuro (6 ECTS)
Esta asignatura aborda técnicas avanzadas para gestionar el riesgo crediticio, utilizando algoritmos de regresión como Linear Regression y Random Forest Regression. Los estudiantes aprenderán a procesar datos financieros y diseñar estrategias efectivas de mitigación de riesgos en entornos complejos.

Introducción a los algoritmos de regresión en el contexto financiero
Regresión lineal para la predicción de precios de activos financieros
Evaluación de modelos de regresión: métricas y aplicaciones
Regularización modelos financieros: Regresión Lasso y Ridge
Árboles de regresión
Regresión logística aplicada a la probabilidad de eventos financieros
Segmentación inteligente y carteras óptimas: Clustering aplicado al mercado financiero (6 ECTS)
Esta asignatura explora técnicas de aprendizaje no supervisado, como K-Means y Principal Component Analysis, para la segmentación de clientes y optimización en mercados financieros. Los estudiantes aprenderán a evaluar la calidad de los clusters y aplicar estas herramientas en casos prácticos.

Introducción al aprendizaje no supervisado en el contexto financiero
Fundamentos de los algoritmos de clustering
Evaluación y validación de modelos de clustering en finanzas
K-Means clustering para segmentación de clientes financieros
Clustering jerárquico en aplicaciones financieras
Algoritmos de reducción de dimensionalidad
Fraude financiero bajo control: Inteligencia Artificial como barrera en la era digital (6 ECTS)
Esta asignatura aborda técnicas avanzadas de Inteligencia Artificial, como Isolation Forest y Support Vector Machines, para detectar y prevenir fraudes financieros. Los estudiantes aprenderán a modelar riesgos, identificar anomalías y diseñar sistemas de detección robustos y confiables.

Introducción a la detección de anomalías en el ámbito financiero
Métodos estadísticos para la detección de anomalías en datos financieros
Técnicas basadas en distancia y su aplicación en finanzas
Evaluación de modelos de detección de anomalías
Árboles de decisión para la detección de fraude financiero
Modelos basados en SVM para detección de anomalías financieras
Redes neuronales para la economía: Decisiones precisas en mercados complejos (6 ECTS)
Esta asignatura combina teoría y práctica para enseñar el uso de redes neuronales, desde el perceptrón simple hasta modelos avanzados, en la toma de decisiones económicas. Los estudiantes desarrollarán habilidades en deep learning, ajuste de hiperparámetros y regularización para resolver problemas complejos de análisis financiero.

Introducción a las redes neuronales artificiales
Funciones de activación y su impacto en el aprendizaje de la red
Forward propagation y el cálculo de la salida de la red neuronal
Backpropagation para el ajuste de los pesos de la red neuronal
Optimización de redes neuronales mediante descenso de gradiente
Evaluación y sobreajuste de redes neuronales
Interpretabilidad, sesgos y ética: Construyendo confianza en la IA financiera (6 ECTS)
La asignatura aborda interpretabilidad, sesgos y ética en aplicaciones de IA para finanzas, enseñando técnicas como LIME y SHAP para explicar modelos. Los estudiantes aprenderán a identificar sesgos, analizar impactos de decisiones automatizadas y aplicar principios éticos que equilibren innovación con responsabilidad.

Introducción a la interpretabilidad de modelos en finanzas
El impacto de los sesgos en los modelos y su influencia en las decisiones
Estrategias para la prevención de sesgos en modelos financieros
Principios de Fairness para construir modelos financieros justos
Ética y cumplimiento normativo en el uso de la Inteligencia Artificial
Técnicas de interpretabilidad: LIME, SHAP, permutación y otros enfoques
Predicción inteligente: Inteligencia Artificial para el análisis de precios en mercados financieros (6 ECTS)
Esta asignatura enseña técnicas de IA para la predicción de precios en mercados financieros, combinando modelos estadísticos como ARIMA con arquitecturas avanzadas de deep learning como Recurrent Neural Networks. Los estudiantes aplicarán estas herramientas para capturar patrones complejos y mejorar la precisión en análisis financieros.

Introducción al análisis de series temporales en finanzas
Modelos analíticos para la predicción de precios de activos financieros
Selección de parámetros y validación de modelos clásicos
Redes neuronales recurrentes para la exploración de series temporales
Long Short-Term Memory como técnica avanzada de series temporales
Comparación de modelos en la predicción de mercados financieros
Procesamiento del Lenguaje Natural en los mercados: Análisis de noticias financieras (6 ECTS)
Esta asignatura aborda el uso de técnicas de Natural Language Processing, como Word2Vec y BERT, para analizar textos financieros y datos no estructurados. Los estudiantes aplicarán estas herramientas en tareas como análisis de sentimiento y extracción de información clave para tomar decisiones estratégicas en mercados dinámicos.

Introducción al procesamiento del lenguaje natural y su aplicación en finanzas
Preprocesamiento de textos financieros mediante múltiples técnicas
Modelos de representación de texto financieros
Aplicaciones para análisis de sentimiento y monitoreo de redes sociales
Modelos avanzados de lenguaje para el análisis de texto financieros
Feature engineering de textos para modelos predictivos en finanzas
Regulación e Inteligencia Artificial: Cumpliendo las normas en la innovación financiera (6 ECTS)
Esta asignatura analiza la regulación y ética en la Inteligencia Artificial aplicada a finanzas, incluyendo normativas sobre privacidad, transparencia y fintech. Los estudiantes comprenderán cómo estas leyes impactan la innovación y el uso responsable de la tecnología en el sector financiero.

Principios y desafíos a la regulación en fintech
Regulación en la gestión y protección de datos
Leyes y normativas clave en el marco regulatorio financiero
Retos y oportunidades legales de la industria fintech
Cuerpos normativos internacionales
Cumplimiento y buenas prácticas
Proyecto Fin de Programa (8 ECTS)
El Trabajo fin de Máster es el último paso para obtener el título del programa formativo. Consiste en la realización de un trabajo académico en el que se apliquen o desarrollen conocimientos adquiridos a lo largo del programa formativo. Este trabajo deberá contemplar la aplicación de competencias generales asociadas al programa.

Proexpertify: Certificación profesional avanzada
Los estudiantes de los PROexpertify diseñan su propio camino académico explorando áreas más allá de su disciplina principal. Esta etapa fomenta competencias interdisciplinarias, ampliando sus horizontes y preparándolos con una perspectiva global para destacar en un entorno empresarial diversificado.

PROexpertify en: Manager en Big Data
Herramientas de Big Data y Gobierno del Dato (6 ECTS)
Este curso aborda cómo estructurar la cultura de toma de decisiones basadas en datos, desde la gestión y distribución de información hasta los accesos. Los estudiantes aprenderán sobre herramientas de captura, almacenamiento, procesamiento, visualización (incluyendo SAS Visual Analytics) y gobierno del dato.

Almacenamiento y procesamiento de la información
Información estructurada
Tecnologías Big Data
Análisis y visualización de la información
Herramienta SAS Visual Analytics
Gobierno del Dato.
Lenguajes de Programación de Nuevo Entorno (6 ECTS)
Este curso enseña lenguajes de programación esenciales para ciencia de datos, como Python, junto con sus principales librerías, herramientas de desarrollo como IDEs y conceptos básicos de Cloud Computing para implementar soluciones.

Conceptos Clave en los Lenguajes de Programación en la Ciencia de Datos
Lenguajes de Programación Más Utilizados
Python: Primeros Pasos
Herramientas de Desarrollo: Principales IDEs
Python: Principales Librerías de Ciencia de Datos
Cloud Computing
PROexpertify: Manager en E-Commerce de Emprendimientos
E-Commerce: situación actual y tendencias (6 ECTS)
Esta asignatura aborda el diseño y marketing digital en comercio electrónico, explorando tendencias actuales y estrategias para optimizar el rendimiento y superar los desafíos diarios de una tienda online.

Introducción al e-Commerce
Situación actual y tendencias
UX/UI aplicado en e-Commerce
Marketing digital y e-Commerce
Fidelización y estrategia digital en e-Commerce
Gestión de un E-Commerce (6 ECTS)
Esta asignatura aborda aspectos clave de la gestión de comercio electrónico, desde servicios de pago y logística hasta aspectos legales y software de gestión para operar un negocio digital.

Logística y medios de pago
Software de gestión: ERP y CRM
Omnicanalidad
Internacionalización de un e-Commerce
Aspectos legales de un e-Commerce
Casos de éxito: Amazon y Alibaba
PROexpertify: Manager en Redes Sociales Digitales
Social Media Marketing (6 ECTS)
Esta asignatura desarrolla competencias en Community Management y Personal Branding, enseñando estrategias en redes sociales y gestión de la reputación online (ORM) para alcanzar objetivos de marca personal o empresarial.

El cliente y las empresas en las redes sociales
Claves de Community Management
Claves de Personal Branding
Redes Sociales
Facebook y Meta Business Suite
Análisis y Online Reputation Marketing (ORM)
Inbound Marketing: Social Media Marketing (6 ECTS)
Esta asignatura enseña Inbound Marketing y Social Media Marketing, incluyendo estrategias de Social Selling, generación de leads, marketing de contenidos y técnicas de Growth Hacking para captar y fidelizar clientes.

Introducción al Concepto de Inbound Marketing
Social Selling
Atracción y Conversión en Inbound Marketing
Inbound Marketing y Marketing de Contenidos en Redes Sociales
Cierre y Fidelización en Inbound Marketing
Growth Hacking
PROexpertify en: Manager en Gestión de Proyectos
Seguimiento de Proyectos (6 ECTS)
En esta asignatura se suministra al alumno el conocimiento de las herramientas necesarias para el diseño e implementación de procesos eficientes y efectivos que permitan el seguimiento, supervisión o control a cualquier tipo de proyecto.

Generalidades del Seguimiento de Proyectos
Alcance del Seguimiento
Planificación del Seguimiento
Seguimiento del Trabajo, Cronograma y Costes
Seguimiento de la Calidad y las Comunicaciones
Seguimiento de los Riesgos, Adquisiciones e Interesados
Gestión de Riesgos en Proyectos (6 ECTS)
Esta asignatura desarrolla competencias en Gestión de Riesgos en Proyectos, cubriendo planificación, análisis, respuesta y seguimiento de riesgos mediante metodologías avanzadas para garantizar el éxito en proyectos.

Introducción a la Gestión de Riesgos
Planificación de la Gestión de Riesgos
Identificación de los Riesgos
Análisis Cualitativo de Riesgos
Análisis Cuantitativo de Riesgos
Planificación de la Respuesta a los Riesgos
Seguimiento y Control de Riesgos
La Gestión de Riesgos Bajo Otros Enfoques
PROexpertify: Manager en Ciberseguridad
Fundamentos de Ciberseguridad (6 ECTS)
El principal objetivo que busca esta materia introductoria es brindar al alumno una idea general de la ciberseguridad, sus bases y principal terminología. Así como fortalecer el análisis crítico en los sistemas tecnológicos. En esta materia el alumno también conocerá las principales certificaciones de ciberseguridad.

Introducción a la ciberseguridad
Amenazas cibernéticas
Criptografía
Políticas y estándares de seguridad
Gestión de riesgos y continuidad del negocio
Mejores prácticas y certificaciones de ciberseguridad
Ciberseguridad en Infraestructuras Críticas (6 ECTS)
Esta asignatura prepara a los estudiantes para proteger infraestructuras críticas frente a ciberataques, analizando su importancia y vulnerabilidades, con énfasis en prevenir impactos en la seguridad pública, la economía y la sociedad.

Introducción a las infraestructuras críticas.
Sistemas de control industrial
Amenazas y vulnerabilidades de las infraestructuras críticas.
Defensas a las infraestructuras críticas
Medidas técnicas de protección
Caso de Estudio “APT STUXNET”