Blockchain, Inteligencia Artificial y Servicios Financieros: Implicaciones y aplicaciones para los profesionales de las finanzas y la contabilidad

Puntuación:   (4,0 de 5)

Blockchain, Inteligencia Artificial y Servicios Financieros: Implicaciones y aplicaciones para los profesionales de las finanzas y la contabilidad (Sean Stein Smith)

Opiniones de los lectores

Resumen:

El libro ofrece una amplia visión general de las aplicaciones de blockchain y la IA en las finanzas, pero carece de profundidad y claridad en los temas técnicos. Los lectores con conocimientos previos en cumplimiento y gestión de riesgos pueden encontrarlo más beneficioso.

Ventajas:

Buena visión general del blockchain y la IA en las finanzas
adecuado para principiantes
tema relevante en el panorama financiero actual.

Desventajas:

Prolijo y de ritmo lento
carece de enfoque en detalles técnicos
contiene errores gramaticales
explicaciones abstractas que pueden llevar a confusión
carece de profundidad y ejemplos tangibles.

(basado en 1 opiniones de lectores)

Título original:

Blockchain, Artificial Intelligence and Financial Services: Implications and Applications for Finance and Accounting Professionals

Contenido del libro:

La tecnología Blockchain y la inteligencia artificial (IA) tienen el potencial de transformar la forma en que los sectores de la contabilidad y los servicios financieros se relacionan con las comunidades empresariales, de partes interesadas y de consumidores.

Presentando una mezcla de análisis técnico con aplicaciones actuales y futuras, este libro proporciona a los profesionales un plan de acción para adoptar y avanzar con estas nuevas tecnologías en las organizaciones financieras y contables. Está escrito en un estilo coloquial, imparcial y objetivo, que sustituye la jerga y los detalles técnicos por ejemplos de casos del mundo real.

Otros datos del libro:

ISBN:9783030297633
Autor:
Editorial:
Idioma:inglés
Encuadernación:Tapa blanda
Año de publicación:2020
Número de páginas:263

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Última modificación: 2024.11.14 07:32 (GMT)