في عصر الرقمنة والتطور التكنولوجي السريع، باتت تقنيات التدقيق التقليدية بحاجة إلى تحديثات جذرية لمواكبة التحديات والمتغيرات المتسارعة في عالم الأعمال. ومع دخول الذكاء الاصطناعي إلى ساحة التدقيق، أصبح من الممكن تعزيز دقة وكفاءة عمليات التدقيق بطرق لم تكن متاحة من قبل.

تقنيات التدقيق المعززة بالذكاء الاصطناعي تقدم تحولاً هائلاً في الطريقة التي يتم بها فحص ومراجعة البيانات المالية. من خلال دمج الذكاء الاصطناعي مع أساليب التدقيق التقليدية، يتمكن المحاسبون والمراجعون من تحليل كميات ضخمة من البيانات بسرعة ودقة، مما يسهم في الكشف عن الأخطاء والتلاعبات بشكل أكثر فعالية.

تتيح هذه التقنيات المتقدمة استخدام الخوارزميات الذكية والتعلم الآلي لتحليل الأنماط غير العادية، وتوقع الاحتيال المالي، وتعزيز مستوى الشفافية في التقارير المالية. كما توفر أدوات الذكاء الاصطناعي للمراجعين القدرة على فحص المعاملات في الوقت الفعلي، مما يقلل من الاعتماد على التدقيق اليدوي ويزيد من سرعة وفعالية العمل.

الفئة المستهدفة

• المراجعين الداخليين والخارجيين.
• مديرو فرق التدقيق.
• المتخصصون في المحاسبة.
• الاستشاريون الماليون.
•  المطورون ومهندسو البرمجيات.
• رواد الأعمال.
• مديرو الشركات الصغيرة والمتوسطة.
• المديرون التنفيذيون
• محللو البيانات المالية.

أهداف البرنامج

في نهاية برنامج التدريبي سوف يتعرف المشاركون على:

•  مفاهيم الذكاء الاصطناعي، التعلم الآلي، والتعلم العميق.
• استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين عمليات التدقيق وزيادة فعاليتها.
• تعزيز كفاءة عمليات التدقيق من خلال أتمتة الأعمال اليدوية والروتينية.
• التعامل مع كميات كبيرة من البيانات المالية وتحليلها باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي.
• استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين جودة التدقيق وضمان دقة النتائج.
• استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي لتقييم وتحليل المخاطر المالية بشكل أكثر فعالية.
• استراتيجيات لضمان أمان المعلومات المالية وحمايتها من التهديدات الأمنية.

• مقدمة في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي
  • تعريف الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.
  • الأنواع الرئيسية للتعلم الآلي: التعلم الخاضع للإشراف، غير الخاضع للإشراف، والتعلم العميق.
  • استخدامات الذكاء الاصطناعي في مختلف المجالات خاصة التدقيق.
• الذكاء الاصطناعي في التدقيق المالي
  • كيف يعزز الذكاء الاصطناعي من فعالية ودقة عمليات التدقيق.
  • الأدوات البرمجية والمنصات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي في التدقيق.
• أتمتة عمليات التدقيق باستخدام الذكاء الاصطناعي
  • استخدام الذكاء الاصطناعي لأتمتة إدخال البيانات، معالجة المعاملات، وتحديث السجلات.
  • طرق تعزيز كفاءة عمليات التدقيق من خلال استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي.
• تحليل البيانات المالية باستخدام الذكاء الاصطناعي
  • تقنيات تحليل كميات كبيرة من البيانات المالية باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي.
  • استخدام الذكاء الاصطناعي لتقديم التوقعات والتنبؤات المالية.
  • استخدام الخوارزميات لتحديد الأنماط غير المعتادة في البيانات المالية.
• الكشف عن الأخطاء والاحتيال باستخدام الذكاء الاصطناعي
  • بناء نماذج للكشف عن الاحتيال والتلاعب باستخدام الذكاء الاصطناعي.
  • تقنيات لاكتشاف الأخطاء والمخالفات في المعاملات المالية.
• تحسين جودة التدقيق وتحليل المخاطر
  • استراتيجيات لتحسين دقة نتائج التدقيق باستخدام الذكاء الاصطناعي.
  • استخدام الذكاء الاصطناعي لتقييم وتحليل المخاطر المالية.
• الاعتبارات الأخلاقية والأمنية في تطبيق الذكاء الاصطناعي
  • استراتيجيات لضمان أمان المعلومات وحمايتها من التهديدات الأمنية.
  • متطلبات الامتثال القانونية والتشريعات ذات الصلة.
  • القضايا الأخلاقية المتعلقة بجمع وتحليل البيانات باستخدام الذكاء الاصطناعي.