في عالم المحاسبة الحديث، أصبح استخدام التعلم الآلي أحد العوامل الأساسية التي تعيد تعريف حدود الكفاءة والدقة في هذا المجال الحيوي. فمع التطورات التكنولوجية المتسارعة، تتطلع المؤسسات إلى تبني أدوات وتقنيات متقدمة لتحسين جودة القرارات المالية وتعزيز الأداء العام. يساهم التعلم الآلي بشكل متزايد في تحويل المحاسبة من مجرد عملية حسابية إلى نظام ذكاء تحليلي يمكنه التنبؤ بالاتجاهات، الكشف عن الأنماط غير العادية، وتقديم رؤى استراتيجية مبتكرة.

المحاسبة الاحترافية، التي تُعنى بالتعامل مع البيانات المالية، التقارير، وتحليل الأداء، قد استفادت بشكل كبير من هذه التكنولوجيا الحديثة. من خلال استخدام خوارزميات التعلم الآلي، يمكن للمحاسبين تحسين جودة التدقيق، أتمتة المهام الروتينية، والكشف المبكر عن الاحتيال المالي، مما يساهم في رفع مستوى الشفافية والدقة في التقارير المالية.

الفئة المستهدفة

• المحاسبون والمراجعون.
• مديرو الحسابات والمدراء الماليون.
• طلاب الجامعات والمتخصصون في المحاسبة.
• الاستشاريون الماليون.
• المطورون ومهندسو البرمجيات.
• رواد الأعمال ومديرو الشركات الصغيرة والمتوسطة.
• المديرون التنفيذيون.
• محللو البيانات المالية.

أهداف البرنامج

في نهاية برنامج التدريبي سوف يتعرف المشاركون على:

• مفاهيم التعلم الآلي وتطبيقاته في المحاسبة.
• استخدام تقنيات التعلم الآلي لأتمتة عمليات إدخال البيانات، إعداد التقارير، وتحديث السجلات المالية.
• استخدام خوارزميات التعلم الآلي لتحليل كميات كبيرة من البيانات المالية واستخراج رؤى قيمة.
• استخدام أدوات التعلم الآلي للتنبؤ بالاتجاهات المالية والتوقعات المستقبلية.
• استخدام تقنيات التعلم الآلي لتحسين جودة عمليات التدقيق وكشف الأخطاء والاحتيال المالي.
• استخدام التعلم الآلي لتحسين تخطيط الميزانيات وإدارة الموارد المالية.
• استخدام التعلم الآلي لتطوير استراتيجيات نمو قائمة على البيانات.
• استراتيجيات لحماية البيانات المالية وتأمين الأنظمة المحاسبية ضد التهديدات الأمنية.
• القضايا الأخلاقية المرتبطة بجمع وتحليل البيانات المالية.

• مقدمة في التعلم الآلي وتطبيقاته
  • تعريف التعلم الآلي وأنواعه: التعلم الخاضع للإشراف، غير الخاضع للإشراف، والتعلم العميق.
  • كيفية عمل الخوارزميات: أساسيات البيانات، النمذجة، والتدريب.
  • استخدام التعلم الآلي في مختلف المجالات، خاصة المحاسبة.
• الذكاء الاصطناعي في المحاسبة
  • كيف يعزز الذكاء الاصطناعي من فعالية ودقة العمليات المحاسبية.
  • البرمجيات والأدوات المستخدمة مثل برامج أتمتة المحاسبة وأنظمة التحليل البياني.
• أتمتة العمليات المحاسبية باستخدام التعلم الآلي
  • استخدام التعلم الآلي لأتمتة إدخال البيانات وتحديث السجلات المالية.
  • أدوات وتقنيات لتوليد تقارير مالية دقيقة وسريعة باستخدام التعلم الآلي.
  • استخدام التعلم الآلي في اكتشاف الأخطاء والمخالفات وتحسين دقة الحسابات.
• تحليل البيانات المالية بالتعلم الآلي
  • استخدام خوارزميات التعلم الآلي لتحليل كميات كبيرة من البيانات المالية.
  • استخدام أدوات التعلم الآلي للتنبؤ بالاتجاهات المالية وإعداد التوقعات المستقبلية.
  • تحسين فهم الأداء المالي باستخدام تقنيات التحليل المتقدم.
• تحسين التدقيق والمراجعة بواسطة التعلم الآلي
  • استخدام التعلم الآلي لتحسين جودة عمليات التدقيق والمراجعة.
  • تطبيق نماذج التعلم الآلي في اكتشاف الاحتيال المالي والتلاعب.
• تطوير استراتيجيات الإدارة المالية باستخدام التعلم الآلي
  • تحسين استراتيجيات تخطيط الميزانيات وإدارة الموارد باستخدام التعلم الآلي.
  • مساهمة التعلم الآلي في تطوير استراتيجيات نمو مدروسة وقائمة على البيانات.
• الاعتبارات الأخلاقية والأمنية للتعلم الآلي في المحاسبة
  • استراتيجيات لضمان أمان المعلومات المالية وحمايتها من التهديدات الأمنية.
  • فهم المتطلبات القانونية والتشريعات المتعلقة بتطبيق التعلم الآلي في المحاسبة.
  • القضايا الأخلاقية المرتبطة بجمع وتحليل البيانات المالية.