في عصر التكنولوجيا المتقدمة، تتطلب الإدارة المالية المهنية أكثر من مجرد فهم عميق للمبادئ المالية التقليدية. لقد دخلت الذكاء الاصطناعي (AI) لإعادة تعريف كيفية إدارة الموارد المالية، وتحليل البيانات، واتخاذ القرارات الاستراتيجية. تمثل قدراته المتقدمة تحولًا جذريًا في كيفية معالجة التحديات المالية وتقديم الحلول الأكثر كفاءة ودقة.

يوفر الذكاء الاصطناعي أدوات مبتكرة تُحدث فرقًا كبيرًا في إدارة المالية. بفضل قدرته على معالجة وتحليل كميات هائلة من البيانات بسرعة تفوق البشر، يمكنه الكشف عن الأنماط والاتجاهات المالية التي لا تكون مرئية بطرق تقليدية. من خلال خوارزميات التعلم الآلي، يمكن للمؤسسات المالية توقع الاتجاهات الاقتصادية، وتحسين استراتيجيات الاستثمار، وإدارة المخاطر بشكل أكثر فعالية.

أحد أبرز فوائد الذكاء الاصطناعي في الإدارة المالية هو القدرة على أتمتة العديد من العمليات الروتينية والمعقدة، مما يتيح للمهنيين تكريس أنفسهم للعمل الاستراتيجي وتحليل النتائج بدلاً من الانغماس في المهام اليومية. لا تسرع الأتمتة العمليات فحسب، بل تقلل أيضًا من الأخطاء البشرية وتحسن دقة البيانات.

علاوة على ذلك، يوفر الذكاء الاصطناعي حلولًا متقدمة لتحليل المخاطر، مما يعزز القدرة على الاستجابة بسرعة للتغيرات في الأسواق المالية. من خلال بناء نماذج تنبؤية دقيقة، يدعم الذكاء الاصطناعي اتخاذ قرارات مالية مستنيرة استنادًا إلى رؤى دقيقة وعلمية.

تلتزم الأكاديمية البريطانية للتدريب والتطوير بتزويد المهنيين بالمهارات اللازمة للاستفادة من الذكاء الاصطناعي في إدارة المالية بشكل فعال.

الفئة المستهدفة

• المستشارون الماليون ومديرو الاستثمارات.
• مديرو المخاطر المالية.
• المحللون الماليون.
• مديرو العمليات المالية.
• مديرو البيانات ومحللو البيانات المالية.
• الطلاب والمتخصصون في المالية.
• رواد الأعمال وأصحاب المشاريع الناشئة.
• المديرون التنفيذيون وكبار المديرين الماليين.

أهداف البرنامج

في نهاية برنامج التدريبي سوف يتعرف المشاركون على:

• الأسس والمفاهيم الأساسية للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.
• استخدام الذكاء الاصطناعي في تحسين الإدارة المالية وتحليل البيانات.
• استخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل الأسواق وتحسين استراتيجيات الاستثمار.
• تطبيق أدوات الذكاء الاصطناعي لإدارة المحفظة المالية وتخصيص الأصول بشكل أكثر فعالية.
• استخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل وتقييم المخاطر المالية.
• استخدام الذكاء الاصطناعي لأتمتة المهام المالية الروتينية مثل معالجة الفواتير وإعداد التقارير.
• القضايا الأخلاقية المرتبطة باستخدام الذكاء الاصطناعي في المالية.
• استخدام نتائج التحليلات التنبؤية لتحسين اتخاذ القرارات الاستراتيجية.

• مقدمة في الذكاء الاصطناعي والإدارة المالية
  • التعريف بالذكاء الاصطناعي، التعلم الآلي، والتعلم العميق.
  • فهم خوارزميات الذكاء الاصطناعي الأساسية والتقنيات الحديثة.
  • كيف يمكن للذكاء الاصطناعي تحسين التحليل المالي وإدارة الاستثمارات.
• جمع وتحليل البيانات المالية باستخدام الذكاء الاصطناعي
  • مصادر البيانات المالية (البيانات التاريخية، البيانات الحية، البيانات غير المنظمة).
  • استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي مثل Python وR لتحليل البيانات المالية.
  • استخدام تقنيات التحليل مثل التحليل التنبئي وتحليل النصوص.
• بناء وتقييم النماذج التنبؤية المالية
  • تصميم نماذج تنبؤية باستخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي.
  • تقييم أداء النماذج باستخدام مؤشرات الأداء مثل دقة التنبؤ، F1-score، ومصفوفة الالتباس.
  • كيفية تحسين النماذج بناءً على تقييم الأداء.
• تحسين استراتيجيات الاستثمار وإدارة المحفظة
  • استخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل الأسواق وتحديد الفرص الاستثمارية.
  • تطبيق أدوات الذكاء الاصطناعي لإدارة المحفظة المالية وتخصيص الأصول.
  • استخدام النماذج التنبؤية لتحليل الاتجاهات الاقتصادية وتوقع تغيرات السوق.
• إدارة المخاطر المالية باستخدام الذكاء الاصطناعي
  • تقنيات الذكاء الاصطناعي لتحليل المخاطر المالية وتقييمها.
  • بناء استراتيجيات فعالة لإدارة المخاطر بناءً على التحليل التنبئي.
  • استخدام الذكاء الاصطناعي لمراقبة المخاطر بشكل مستمر وتحديث الاستراتيجيات.
• أتمتة العمليات المالية
  • استخدام الذكاء الاصطناعي لأتمتة عمليات مثل معالجة الفواتير، وإعداد التقارير المالية.
  • تقنيات لتحسين الكفاءة وتقليل الأخطاء البشرية من خلال الأتمتة.
• القضايا الأخلاقية والتنظيمية
  • القضايا الأخلاقية المرتبطة باستخدام الذكاء الاصطناعي في الإدارة المالية.
  • القوانين واللوائح التي تؤثر على تطبيقات الذكاء الاصطناعي في المالية.
• تطوير مهارات اتخاذ القرارات الاستراتيجية المبنية على البيانات
  • استخدام نتائج التحليلات التنبؤية لتحسين اتخاذ القرارات الاستراتيجية.
  • تعزيز المهارات في تحليل وتفسير نتائج النماذج وتطبيقها في سياق الإدارة المالية.