Asistente de inteligencia artificial para análisis de coyuntura económica

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dc.contributor.advisorGómez-Estrada, Luis F.
dc.contributor.advisorGonzález-Vázquez, Sean N.
dc.contributor.authorCastillejos-Jáuregui , Claudia C.
dc.contributor.authorZamarrón-Álvarez, Ana R.
dc.contributor.authorJuárezBadillo-Chávez, Rafael
dc.contributor.authorRodríguez-Orozco, Enrique J.
dc.contributor.authorGutiérrez-Estrada, Gerardo
dc.contributor.authorGarcía-Palma, Rodolfo
dc.date.accessioned2024-06-13T17:09:06Z
dc.date.available2024-06-13T17:09:06Z
dc.date.issued2024-05
dc.description.abstractEl Proyecto de Aplicación PAP centra en la implementación de un Chatbot diseñado para facilitar el acceso y comprensión de información financiera. Utilizando modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLMs), el Chatbot busca mejorar la experiencia del usuario al ofrecer información financiera fundamental, procesamiento de datos financieros y respuestas relevantes a las consultas de este ámbito. La metodología empleada incluyó investigación bibliográfica exhaustiva y pruebas en la implementación de modelos seleccionados para el prototipo final. Dentro de las prácticas de investigación encontramos que el mejor modelo para el desarrollo del proyecto sería el mixtral este modelo se popularizo gracias a su capacidad para manejar de manera efectiva una amplia gama de tareas de procesamiento del lenguaje natural, incluido el análisis semántico y la generación de respuestas coherentes y contextualmente relevantes. El Chatbot implementado se ha diseñado para interactuar de manera fluida con los usuarios, proporcionando información financiera precisa y útil, así como asistencia en las noticias relevantes de los conceptos financieros complejos de la empresa. Este proyecto supone un avance significativo en la aplicación práctica de los modelos de Lenguaje de Gran Escala, ofreciendo una herramienta innovadora que beneficia a profesionales, inversionistas y personas interesadas en comprender mejor a la empresa, para que de esa forma puedan tomar decisiones que involucren el contexto actual de la información. En las secciones siguientes, abordaremos no solo la metodología utilizada para su implementación, sino también los desafíos encontrados, las dificultades dentro del proceso de desarrollo y los resultados obtenidos, así como las posibles áreas a mejorar
dc.description.sponsorshipITESO, A.C.es
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11117/10940
dc.language.isospa
dc.publisherITESO
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/deed.es
dc.subjectSustentabilidad y Tecnología
dc.subjectModelación Matemática para el Desarrollo de Planes y Proyectos de Negocio
dc.subjectOptimización de Programas de Inversión en Intermediarios Financieros
dc.titleAsistente de inteligencia artificial para análisis de coyuntura económica
dc.title.alternativeAI assistant for economic sutation analysis
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersion

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