Благодарим ви, че изпратихте вашето запитване! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
Благодарим ви, че направихте своята резервация! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
Продължителност 35 часa
Съдържание и теми, включени в курса
Основи на AI и Python с AI за финансите
AI, Аналитика и Агентен AI в съвременните финанси
- Как генеративният AI, машинното обучение, автоматизацията и агентният AI се различават и къде всяко от тях намира място в сферата на финансите.
- Приложения на AI в счетоводството, FP&A, отчетността, одита, съкровищницата и споделените услуги.
- Идентифициране на подходящи задачи за AI асистировка в сравнение с контролирана автоматизация.
Python за финансите - Използване на AI като партньор за кодиране
- Основни принципи на Python за финансови професионалисти: променливи, типове данни, условия, функции и ноутбуки.
- Използване на AI асистенти за генериране, обяснение, дебъгване и усъвършенстване на Python код, вместо кодиране в изолираност.
- Техники за промптиране за надеждно генериране на код, фокусиран върху финансите.
Работа с финансови данни в Python
- Импортиране на данни от Excel и CSV чрез Pandas и DataFrames.
- Филтриране, групиране, агрегиране и изчисляване на финансови метрики.
- Използване на AI за обяснение на грешки, подобряване на логиката и документиране на стъпки за анализ.
Практически приложения за финансово кодиране
- Автоматизиране на повтарящи се изчисления, анализ на отклонения и анализ на отношения.
- Създаване на переизползуваеми Python工作流程 с подкрепа от AI код преглед.
- Валидиране на изходите преди тяхното използване в финансовата отчетност.
Практика
- Създаване на Python工作流程 с AI асистент, за да анализирате примерен финансов набор от данни.
- Преглед на генериран код, тестване на предпоставки и подобряване на изхода чрез човешка валидация.
Разширен финансов анализ на данни с AI
Подготовка и качество на финансовите данни
- Почистване, валидиране и стандартизиране на финансови данни.
- Обработка на липсващи стойности, дубликати, неконсистентни класификации и проблеми с датите.
- Комбиниране на данни от множество финансови източници за анализ.
Разширен финансов анализ
- Анализ на приходи, разходи, маржове, печалба и оборотен капитал.
- Бюджет срещу реални резултати, анализ на отклонения и периодичен анализ.
- Глубоки анализи за идентифициране на ключови финансови драйвери.
AI асистирани анализи и детектиране на аномалии
- Използване на AI за изследване на движения, модели и необичайни транзакции.
- Генериране на аналитични въпроси и хипотези от финансови данни.
- Разграничаване на полезни сигнали от заблуждаващи интерпретации, генерирани от AI.
Прогнозиране и сценариен анализ
- Исторически тенденции, драйвери и предпоставки за прогнозиране.
- What-if анализ и анализ на чувствителност за подкрепа на финансови решения.
- Използване на AI за подпомагане на сценарни нарративи, запазвайки финансовите контроли.
Практика
- Изпълняване на пълноценен анализ на финансов набор от данни и идентифициране на ключови отклонения и аномалии.
- Подготвяне на кратко резюме на финансови прозрения, подкрепено от AI и основаните данни.
AI-базирани финансови дашбордове и мениджърски прозрения
Дизайн на финансови дашбордове
- Избор на смислени KPI-и за финансови, мениджърски и оперативни отчети.
- Дизайн на дашбордове около въпроси за вземане на решения, а не визуален обем.
- Структуриране на изгледи за изпълнителни директори, мениджъри и аналитици.
Създаване на интерактивни финансови дашбордове
- Свързване и трансформиране на финансови данни за дашбордове.
- Създаване на KPI карти, тенденции, визуализации на отклонения, drill-downs и филтри.
- Създаване на изгледи за бюджет срещу реални, печалба, парични потоци и производителност.
AI подобрени дашбордове
- Използване на естествен език за изследване на финансови данни.
- Генериране на AI асистирани резюмета и обяснения за движенията на KPI-и.
- Използване на AI за идентифициране на области, изискващи по-дълбок анализ.
Контроли и надеждност на дашбордовете
- Обновяване на данни, проследимост, валидиране и съгласуване (реконцилиране).
- Управление на достъпа, чувствителна финансова информация и контролирано разпространение.
- Избягване на заблуждаващи визуални или AI генерирани заключения.
Практика
- Създаване на интерактивен финансов дашборд, използвайки структуриран набор от данни.
- Добавяне на AI подкрепен мениджърски коментар, свързан с измерими финансови движения.
Разширени AI инструменти в общия дневник и финансови операции
AI приложения в общия дневник
- Анализ на GL счетоводни сметки, модели на транзакции и поведение при записване.
- Използване на AI за подпомагане на класификацията на транзакции и прегледа на сметков ниво.
- Идентифициране на необичайни, високо-риск или извън-модели записи.
AI за съгласуване (реконцилиране)
- Съпоставяне на записи и идентифициране на изключения в финансови набори от данни.
- Подпомагане на банкови, междинни и балансови реконцилиране.
- Приоритизиране на не съгласувани позиции за човешко изследване.
Анализ на журнали за записи
- Детектиране на дублирани, необичайни и ръчни журнали.
- Анализ на периодните крайни журнали и генериране на подкрепящи обяснения.
- Индикатори за риск и контролни точки за финансови отдели.
AI в финансовото затваряне и отчетността
- Приоритизиране на задачи за затваряне и преглед базиран на изключения.
- AI асистирани обяснения за отклонения, коментари и прегледни бележки.
- Използване на структурирано одобрение и валидиране преди финалната отчетност.
Практика
- Анализ на примерен GL набор от данни и идентифициране на аномалии и изключения при реконцилиране.
- Създаване на контролирано резюме за преглед, подкрепено от AI, за финансово мениджмънт.
Агентен AI за финансови операции и подкрепа при вземане на решения
Разбиране на агентния AI за финансите
- Какво прави AI工作流程 агентно: цели, планиране, инструменти, памет, действия и обратна връзка.
- Къде агентният AI може да подпомогне финансовите операции и къде човешкото одобрение остава съществено.
- Одностепенни в сравнение с многостъпкови или мулти-агентни финансови工作流程.
Проектиране на агентни финансови工作流程
- Създаване на агенти за събиране на данни, анализ, валидиране и отчетни задачи.
- Свързване на агенти със структурирани финансови данни и одобрени инструменти.
- Проектиране на правила за ескалация, контролни точки и граници на одобрение.
Приложения на агентния AI в финансите
- Автоматизирани工作流程 за изследване на отклонения и мениджърски коментари.
- Триаж на GL изключения, подкрепа при реконцилиране и мониторинг на статус на затваряне.
- Обновяване на прогнози, подготовка на сценарии и AI асистенти за финансови въпроси.
Управление, риск и контроли за агентен AI
- Човешки контроли в цикъла, одитни следове, права и разграничаване на задължения.
- Конфиденциалност на данни, риск от халуцинации, валидиране и ограничения на модела.
- Дефиниране на безопасни операционни граници преди производствено внедряване.
Финална практически капстон проект
- Комбиниране на Python с AI, разширени анализи и дашборд изходи в един финансов случай.
- Проектиране на агентен工作流程, който анализира резултати, сигнализира изключения и подготвя мениджърски прозрения.
- Представяне на工作流程, контроли, изходи и препоръчителни следващи стъпки.
Изисквания
- Основно разбиране на финансите, счетоводството, финансовата отчетност или концепции за FP&A.
- Знаене на Excel и работа с финансови данни.
- Не се изисква предишен опит в Python програмирането, макар и основно познание за анализ на данни да бъде полезно.
- Основно разбиране на AI или генеративни AI инструменти като ChatGPT, Microsoft Copilot или Claude е ползотворно, но не е задължително.
- Участниците трябва да се чувстват уверено в работата с финансови отчети, KPI-и, бюджети, отклонения и свързани финансови данни.
- Ленъпът с достъп до необходимите инструменти за обучение, набори от данни и одобрени AI платформи трябва да е наличен за практически сесии.
Отзиви от участници (1)
съветите и препоръчителните промптове, които можем да използваме от това обучение
Lee Mei Lin - ST Engineering IHQ Pte Ltd
Курс - InVideo AI: Creating Engaging Short-Form Videos
Машинен превод
