Curs de pregatire Analiză avansată a datelor, panouri de control și intelligence agentică în operațiuni financiare

Ziua 1: Fundamentele AI și Python cu AI pentru Finanțe

AI, Analiză și AI Agentică în Finanțele Moderne

• Cum diferă AI-ul generativ, machine learning, automatizarea și AI-ul agentic și unde se încadrează fiecare în finanțe.
• Cazuri de utilizare în finanțe în contabilitate, FP&A, raportare, audit, trezorerie și servicii partajate.
• Identificarea sarcinilor potrivite pentru asistență AI față de automatizare controlată.

Python pentru Finanțe - Utilizarea AI ca Partener de Codare

• Elemente de bază ale Python pentru profesioniștii din finanțe: variabile, tipuri de date, condiții, funcții și notebook-uri.
• Utilizarea asistenților AI pentru generarea, explicarea, depistarea erorilor și rafinarea codului Python, în loc de codare izolată.
• Tehnici de prompting pentru o generare fiabilă a codului orientat spre finanțe.

Lucrul cu Date Financiare în Python

• Importarea datelor din Excel și CSV folosind Pandas și DataFrames.
• Filtrare, grupare, agregare și calculul metricilor financiare.
• Utilizarea AI pentru explicarea erorilor, îmbunătățirea logicii și documentarea pașilor de analiză.

Aplicatii Practice de Codare în Finanțe

• Automatizarea calculelor repetitive, analiza variațiilor și analiza ratelor.
• Crearea de fluxuri de lucru Python reutilizabile, cu revizuirea codului asistată de AI.
• Validarea output-urilor înainte de utilizarea lor în raportarea financiară.

Aplicație Hands-on

• Construiește un flux de lucru Python asistat de AI pentru analiza unui set de date financiare de exemplu.
• Revizuiește codul generat, testează ipotezele și îmbunătățește output-ul prin validare umană.

Ziua 2: Analiză Avansată a Datelor Financiare cu AI

Pregătirea și Calitatea Datelor Financiare

• Curățarea, validarea și standardizarea datelor financiare.
• Tratarea valorilor lipsă, duplicatelor, clasificărilor inconsistente și a problemelor de dată.
• Combinarea datelor din multiple surse financiare pentru analiză.

Analiză Financiară Avansată

• Analiza veniturilor, costurilor, marjei, profitabilității și a capitalului de lucru.
• Analiza buget față de realizare, variații și de la perioadă la perioadă.
• Analiza drill-down pentru identificarea principalilor factori financiari.

Analiză Asistată de AI și Detectarea Anomaliilor

• Utilizarea AI pentru investigarea mișcărilor, modelelor și tranzacțiilor neobișnuite.
• Generarea de întrebări analitice și ipoteze din date financiare.
• Distinerea semnalelor utile de interpretările AI generate care pot fi înșelătoare.

Predictie și Analiza Scenariilor

• Tendențe istorice, factori și ipoteze pentru predictie.
• Analiza what-if și a sensibilității pentru sprijinirea deciziilor financiare.
• Utilizarea AI pentru a susține naratiunile scenariilor, păstrând în același timp controlul financiar.

Aplicație Hands-on

• Efectuează o analiză de la capăt la capăt a unui set de date financiare și identifică principalele variații și anomalii.
• Pregătește un rezumat concis de insights financiare asistat de AI, susținut de datele de bază.

Ziua 3: Panouri de Control Financiare Bazate pe AI și Insights pentru Management

Design-ul Panourilor de Control Financiare

• Selectarea KPI-urilor semnificative pentru raportarea financiară, de management și operațională.
• Proiectarea panourilor de control în jurul întrebărilor de decizie, nu a volumului vizual.
• Structurarea viziunilor pentru executivi, management și analiști.

Construirea Panourilor de Control Financiare Interactice

• Conectarea și transformarea datelor financiare pentru utilizare în panouri de control.
• Crearea cardurilor KPI, a tendințelor, vizualizărilor variațiilor, drill-downs-urilor și a filtrelor.
• Construirea viziunilor pentru buget vs. realizare, profitabilitate, flux de numerar și performanță.

Panouri de Control Îmbunătățite prin AI

• Utilizarea interogării în limbaj natural pentru explorarea datelor financiare.
• Generarea de rezumate și explicații asistate de AI pentru mișcările KPI.
• Utilizarea AI pentru identificarea zonelor care necesită analiză mai aprofundată.

Controlul și Fiabilitatea Panourilor de Control

• Considerente privind actualizarea datelor, traseabilitatea, validarea și reconcilierea.
• Gestionarea accesului, a informațiilor financiare sensibile și a distribuției controlate.
• Evitarea concluziilor vizuale sau AI-generate care pot fi înșelătoare.

Aplicație Hands-on

• Construiește un panou de control financiar interactiv folosind un set de date structurat.
• Adaugă comentarii de management susținute de AI, legate de mișcările financiare măsurabile.

Ziua 4: Instrumente AI Avansate în Contabilitatea Generală și Operațiunile Financiare

Aplicații AI în Contabilitatea Generală (GL)

• Analiza conturilor GL, modelelor de tranzacții și comportamentului de postare.
• Utilizarea AI pentru a susține clasificarea tranzacțiilor și revizuirea la nivel de cont.
• Identificarea intrărilor neobișnuite, cu risc ridicat sau în afara modelului.

AI pentru Reconciliere

• Împerecherea înregistrărilor și identificarea excepțiilor în seturile de date financiare.
• Susținerea reconcilierii bancare, intra-grup și a bilanțului.
• Prioritizarea elementelor nereconciliate pentru investigație umană.

Analiza Intrărilor din Jurnal

• Detectarea jurnalelor duplicate, neobișnuite sau manuale.
• Analiza jurnalelor de sfârșit de perioadă și generarea de explicații de suport.
• Indicatori de risc și puncte de revizuire pentru echipele financiare.

AI în Închiderea Contabilă și Raportare

• Prioritizarea sarcinilor de închidere și revizuirea bazată pe excepții.
• Explicații ale variațiilor, comentarii și note de revizuire asistate de AI.
• Utilizarea aprobării și validării structurate înainte de raportarea finală.

Aplicație Hands-on

• Analizează un set de date GL de exemplu și identifică anomaliile și excepțiile de reconciliere.
• Elaborează un rezumat de revizuire asistat de AI, controlat, pentru managementul financiar.

Ziua 5: AI Agentică pentru Operațiuni Financiare și Sprijinul Deciziilor

Înțelegerea AI-ului Agentice pentru Finanțe

• Ce face ca un flux de lucru AI să fie agentic: obiective, planificare, instrumente, memorie, acțiuni și bucle de feedback.
• Unde AI-ul agentic poate susține operațiunile financiare și unde aprobarea umană rămâne esențială.
• Fluxuri de lucru financiare cu un singur agent versus cu mai multe pași sau mulți agenți.

Proiectarea Fluxurilor de Lucru Financiare Agentice

• Crearea agenților pentru sarcini de colectare a datelor, analiză, validare și raportare.
• Conectarea agenților la date financiare structurate și instrumente aprobate.
• Proiectarea regulilor de escaladare, a punctelor de control și a limitelor de aprobare.

Cazuri de Utilizare Agentice în Finanțe

• Fluxuri de lucru automate pentru investigarea variațiilor și a comentariilor de management.
• Triajul excepțiilor GL, susținerea reconcilierii și monitorizarea statusului de închidere.
• Actualizarea predicțiilor, pregătirea scenariilor și asistenți pentru interogări financiare.

Guvernanță, Risc și Controale pentru AI Agentic

• Controale human-in-the-loop, urme de audit, permisiuni și separarea atribuțiilor.
• Confidențialitatea datelor, riscul de halucinare, validarea și limitările modelului.
• Definirea limitelor sigure de operare înainte de implementarea în producție.

Capstone Practic Final

• Combină Python cu AI, analiza avansată și output-urile din panouri de control într-un singur caz de utilizare financiară.
• Proiectează un flux de lucru agentic care analizează rezultatele, evidențiază excepțiile și pregătește insights pentru management.
• Prezintă fluxul de lucru, controalele, output-urile și pașii recomandați pentru viitor