في عصر الرقمنة السريعة، أصبحت الذكاء الاصطناعي (AI) عنصرًا حيويًا في العديد من جوانب الحياة اليومية، بما في ذلك إدارة المال. على مدى العقدين الماضيين، تطور الذكاء الاصطناعي بشكل كبير وأثر بشكل عميق على كيفية إدارة الأصول وتحليل المخاطر وتحسين العمليات المالية. من خلال توفير أدوات وتقنيات متقدمة، يمكّن الذكاء الاصطناعي الشركات والمؤسسات المالية من اتخاذ قرارات أكثر اطلاعًا ودقة.

أحد أبرز تطبيقات الذكاء الاصطناعي في إدارة المال هو تحسين تحليل البيانات. يمكن للذكاء الاصطناعي معالجة كميات هائلة من البيانات المالية بسرعة ودقة تفوق قدرات الإنسان، مما يسمح للمنظمات باكتشاف الأنماط والاتجاهات التي قد تكون مخفية عن الأساليب التقليدية. تُستخدم الخوارزميات المعقدة والتعلم الآلي لتحليل هذه البيانات وتوفير رؤى تنبؤية حول تحركات السوق، مما يساعد في اتخاذ قرارات استثمارية مستنيرة.

علاوة على ذلك، يسهم الذكاء الاصطناعي في تعزيز كفاءة إدارة المخاطر المالية. من خلال تطوير نماذج تحليلية متقدمة، يمكن للذكاء الاصطناعي التنبؤ بدقة أكبر بالمخاطر المحتملة وتقديم توصيات لإجراءات وقائية. تساعد أدوات الذكاء الاصطناعي أيضًا في تحسين إدارة الائتمان واكتشاف الأنشطة الاحتيالية، مما يقلل من الخسائر المحتملة ويعزز استقرار النظام المالي. بالإضافة إلى ذلك، تمتد تطبيقات الذكاء الاصطناعي إلى ما هو أبعد من التحليل وإدارة المخاطر لتشمل أتمتة العمليات المالية. على سبيل المثال، يمكن للأنظمة الذكية أتمتة المهام الروتينية مثل معالجة الفواتير وإعداد التقارير المالية، مما يقلل من التكاليف التشغيلية ويزيد من دقة البيانات.

تلتزم الأكاديمية البريطانية للتدريب والتطوير بتزويد المحترفين بالمهارات والمعرفة اللازمة للاستفادة من الذكاء الاصطناعي في إدارة المال بشكل فعال.

الفئة المستهدفة

• المحللون الماليون.
• مديرو الاستثمارات ومديرو الصناديق.
• مديرو المخاطر المالية.
• المستشارون الماليون.
• مديرو البيانات ومحللو البيانات المالية.
• الطلاب والمتخصصون في المالية.
• رواد الأعمال وأصحاب المشاريع الناشئة.
• الخبراء الماليون في الشركات الكبيرة.

أهداف البرنامج

في نهاية برنامج التدريبي سوف يتعرف المشاركون على:

• مفاهيم الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والتعلم العميق.
• كيفية تطبيق الذكاء الاصطناعي في مجال الإدارة المالية.
• جمع وتنظيف وتحليل البيانات المالية باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي.
• تطبيق أدوات الذكاء الاصطناعي لتحسين استراتيجيات الاستثمار وتحليل الأسواق المالية.
• استخدام الذكاء الاصطناعي لإدارة المحفظة المالية وتحديد فرص الاستثمار.
• استخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل المخاطر المالية والتنبؤ بالمخاطر المحتملة.
• التحديات الأخلاقية المرتبطة باستخدام الذكاء الاصطناعي في الإدارة المالية.
• استخدام نتائج التحليلات التنبؤية لتحسين اتخاذ القرارات الاستراتيجية.

• مقدمة في الذكاء الاصطناعي والإدارة المالية
  • أسس الذكاء الاصطناعي، التعلم الآلي، والتعلم العميق.
  • كيف يمكن للذكاء الاصطناعي تحسين وتحويل إدارة الأمور المالية.
  • أحدث الاتجاهات في الذكاء الاصطناعي والتطورات المستقبلية في الإدارة المالية.
• جمع وتحليل البيانات المالية باستخدام الذكاء الاصطناعي
  • مصادر البيانات المالية (البيانات التاريخية، البيانات الحية، البيانات غير المنظمة).
  • تقنيات تنظيف وتحضير البيانات للتحليل.
  • استخدام الأدوات والتقنيات مثل Python وR لتحليل البيانات المالية.
• بناء وتطبيق النماذج التنبؤية المالية
  • تصميم وبناء نماذج تنبؤية باستخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي.
  • خوارزميات شائعة مثل الانحدار الخطي، الغابات العشوائية، والشبكات العصبية.
  • تقييم أداء النماذج باستخدام مؤشرات مثل دقة التنبؤ وF1-score.
• تحسين استراتيجيات الاستثمار باستخدام الذكاء الاصطناعي
  • استخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل أسواق الاستثمار وتحديد الفرص.
  • تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي في إدارة المحفظة وتحسين تخصيص الأصول.
  • استخدام الأدوات مثل روبوتات التداول وأنظمة التوصية الاستثمارية.
• إدارة المخاطر المالية باستخدام الذكاء الاصطناعي
  • استخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل وتقييم المخاطر المالية المحتملة.
  • تطوير استراتيجيات فعالة لإدارة المخاطر باستخدام النماذج التنبؤية.
• أتمتة العمليات المالية
  • استخدام الذكاء الاصطناعي لأتمتة مهام مثل معالجة الفواتير وإعداد التقارير.
  • تقنيات لتحسين كفاءة العمليات المالية وتقليل الأخطاء البشرية.
• التحديات الأخلاقية والتنظيمية
  • القضايا الأخلاقية المتعلقة باستخدام الذكاء الاصطناعي في الإدارة المالية.
  • القوانين واللوائح التي تنظم استخدام الذكاء الاصطناعي في المالية.
• تطوير المهارات الاستراتيجية
  • استخدام نتائج التحليل التنبؤي في اتخاذ قرارات استراتيجية.
  • مهارات تحليل وتفسير نتائج النماذج التنبؤية وتطبيقها في سياق الإدارة المالية.