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Plan du cours

Fondamentaux de l'IA pour les professionnels de la finance

  • Qu'est-ce que l'IA et l'apprentissage automatique dans le contexte de la finance ?
  • Types de modèles d'IA : classification, régression, modèles génératifs
  • IA responsable : précision, transparence et utilisation éthique dans la reddition de comptes

Automatisation du traitement des données financières

  • Utilisation d'outils d'IA pour l'ingestion et l'extraction de données à partir de PDF et de tableurs
  • Nettoyage et transformation des données pour l'analyse
  • Tirer parti de la reconnaissance optique de caractères (ROC), du traitement automatique du langage naturel (TALN) et des grands modèles de langage (GML) pour interpréter le texte financier non structuré

Analyse des états financiers pilotée par l'IA

  • Analyse automatisée des ratios et comparaison avec les références du secteur
  • Détection des tendances et analyse des écarts grâce à l'apprentissage automatique
  • Visualisation des insights à l'aide de tableaux de bord alimentés par l'IA

IA générative pour la reddition de comptes narrative

  • Utilisation de GML pour rédiger des résumés exécutifs et des commentaires sur les écarts
  • Création d'une analyse et d'une discussion de la direction (ADDM) avec le soutien de l'IA
  • Ingénierie de prompts pour la narration financière et le contrôle de la précision

Planification de scénarios et prévision avec l'IA

  • Introduction à la modélisation et à la simulation de scénarios avec l'apprentissage automatique
  • Création de modèles dynamiques pour la prévision des revenus, des dépenses et des flux de trésorerie
  • Tests de résistance des situations financières sous des hypothèses macroéconomiques

Intégration de l'IA dans les flux de travail FP&A existants

  • Augmentation des flux de travail de tableurs avec Python ou des plugins d'IA
  • Outils collaboratifs et automatisation pour les clôtures mensuelles/trimestrielles
  • Intégration de l'IA dans Excel, Power BI ou des plateformes FP&A dans le cloud

Vérification, gouvernance et contrôles internes

  • Explicabilité de l'IA et préparation à la vérification interne
  • Documentation des hypothèses et des sorties de l'IA pour la conformité
  • Mise en place de contrôles pour les processus assistés par l'IA dans la reddition de comptes financière

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Familiarité avec les états financiers clés et les indicateurs
  • Expérience dans l'utilisation de tableurs ou d'outils de données de base
  • Une certaine exposition à Python ou volonté d'utiliser des interfaces améliorées par l'IA

Public cible

  • Analystes en finance d'entreprise
  • Équipes FP&A
  • Contrôleurs
 14 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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