حقيبة تدريبية

دورة محلل مالي معتمد في الذكاء الاصطناعي

Certified AI Financial Analyst (AIFA)

5 أيام، 25 ساعة تدريبية

تتضمن الحقيبة الملفات التالية:

شرائح العرض  PowerPoint
دليل المدرب  Word
مذكرة المتدرب  Word
أوراق العمل  Word
الاختبار القبلي والبعدي  Word
الدليل التعريفي للحقيبة  Word
نموذج تقييم دورة تدريبية  Word

جميع الملفات مفتوحة وقابلة للتعديل (تصميم إنفوجرافيك)

الهدف العام:

تمكين المشاركين من توظيف تقنيات الذكاء الاصطناعي في تحليل وقراءة القوائم المالية، واستخلاص المؤشرات المالية المتقدمة، وبناء نماذج تنبؤية تدعم اتخاذ القرار الاستراتيجي بكفاءة ودقة عالية

الأهداف التفصيلية:

إتقان المفاهيم الأساسية للذكاء الاصطناعي وتطبيقاته في التحليل المالي
تطوير القدرة على قراءة القوائم المالية بعمق باستخدام أدوات تحليل ذكية
تحليل النسب والمؤشرات المالية باستخدام نماذج رقمية متقدمة
بناء نماذج تنبؤية للأداء المالي باستخدام تقنيات تعلم الآلة
اكتشاف المخاطر المالية والاحتيال باستخدام الخوارزميات الذكية
أتمتة عمليات التحليل المالي والتقارير باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي
تصميم لوحات معلومات مالية تفاعلية لدعم الإدارة العليا
تعزيز مهارات اتخاذ القرار المبني على البيانات والتحليل الذكي

الفئة المستهدفة:

المدراء الماليون  CFOs
المحاسبون والمراجعون الماليون
محللو البيانات المالية
مسؤولو التخطيط المالي والموازنات
العاملون في إدارات المخاطر والامتثال
القيادات التنفيذية في المؤسسات الحكومية والخاصة
العاملون في البنوك والمؤسسات المالية

المحاور التدريبية:

اليوم الأول: مدخل متقدم إلى الذكاء الاصطناعي في التحليل المالي:

الجلسة الأولى: الأسس التقنية للذكاء الاصطناعي في المالية

مفاهيم الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة والتعلم العميق
الفرق بين التحليل التقليدي والتحليل المعتمد على الذكاء الاصطناعي
دور البيانات المالية في تدريب النماذج الذكية
جودة البيانات وأثرها على نتائج التحليل المالي
مدخل إلى أدوات الذكاء الاصطناعي المستخدمة في المالية

الجلسة الثانية: التحول الرقمي المالي وأدوات التحليل الذكي

التحول الرقمي في الإدارات المالية والمحاسبية
استعراض أدوات تحليل مالي مدعومة بالذكاء الاصطناعي
دمج Excel وPower BI مع تقنيات الذكاء الاصطناعي
مقدمة في Python للتحليل المالي الذكي
تطبيقات عملية على تحليل بيانات مالية حقيقية

اليوم الثاني: تحليل القوائم المالية باستخدام الذكاء الاصطناعي:

الجلسة الأولى: قراءة القوائم المالية بعمق تحليلي

تحليل قائمة المركز المالي بطريقة ذكية
تحليل قائمة الدخل وتفكيك مكوناتها باستخدام الخوارزميات
تحليل التدفقات النقدية واكتشاف الاختناقات المالية
الربط بين القوائم المالية واستخلاص العلاقات الخفية
تفسير المؤشرات المالية باستخدام نماذج تحليل متقدمة

الجلسة الثانية: التحليل الذكي للنسب والمؤشرات المالية

تحليل الربحية والسيولة والملاءة باستخدام أدوات  AI
تحليل الاتجاهات الزمنية باستخدام النماذج التنبؤية
الكشف عن الانحرافات المالية تلقائيًا
أتمتة احتساب المؤشرات المالية
دراسة حالة تطبيقية باستخدام أدوات تحليل ذكية

اليوم الثالث: النماذج التنبؤية والتحليل المتقدم:

الجلسة الأولى: بناء النماذج التنبؤية المالية

مقدمة في النماذج التنبؤية والانحدار الخطي واللوجستي
بناء نموذج للتنبؤ بالإيرادات والأرباح
تقييم دقة النماذج المالية وتحسينها
استخدام أدوات AutoML في التحليل المالي
تطبيق عملي لبناء نموذج تنبؤ مالي

الجلسة الثانية: تحليل البيانات الضخمة في المالية

مفهوم البيانات الضخمة في المجال المالي
استخدام الذكاء الاصطناعي في تحليل سلوك الأسواق
تحليل السيناريوهات المالية المستقبلية
نمذجة المخاطر المالية باستخدام تقنيات متقدمة
تطبيقات عملية على بيانات مالية كبيرة

اليوم الرابع: إدارة المخاطر المالية واكتشاف الاحتيال:

الجلسة الأولى: الذكاء الاصطناعي في إدارة المخاطر

تحديد وتصنيف المخاطر المالية باستخدام AI
تحليل مخاطر السيولة والائتمان والتشغيل
بناء نماذج تقييم المخاطر
تصميم أنظمة إنذار مبكر
تطبيق عملي على تحليل مخاطر مالية

الجلسة الثانية: اكتشاف الاحتيال المالي باستخدام الذكاء الاصطناعي

أنواع الاحتيال المالي وأساليبه الحديثة

استخدام الخوارزميات في كشف الاحتيال
تحليل الأنماط غير الطبيعية في البيانات المالية
تقنيات التعلم غير الخاضع لاكتشاف الاحتيال
دراسة حالات واقعية وتطبيقات عملية

اليوم الخامس: التقارير الذكية ودعم القرار الاستراتيجي:

الجلسة الأولى: إعداد التقارير المالية الذكية

تصميم تقارير مالية مدعومة بالذكاء الاصطناعي
بناء لوحات معلومات تفاعلية  Dashboards
عرض البيانات بصريًا باستخدام أدوات متقدمة
تحويل البيانات إلى رؤى استراتيجية
تطبيق عملي على إعداد تقرير مالي ذكي

الجلسة الثانية: دعم القرار ومشروع تطبيقي متكامل

استخدام الذكاء الاصطناعي في اتخاذ القرار المالي
تحليل النتائج واستخلاص التوصيات
عرض النتائج للإدارة العليا بطريقة احترافية
تنفيذ مشروع تطبيقي متكامل يشمل تحليل مالي ذكي
تقييم المشاريع وتقديم التغذية الراجعة