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Plan du cours
Fondements de l’IA pour les professionnels de la finance
- Qu’est-ce que l’IA et l’apprentissage automatique dans le contexte financier ?
- Types de modèles d’IA : classification, régression, modèles génératifs
- IA responsable : précision, transparence et utilisation éthique dans la présentation financière
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
- Exploitation de la reconnaissance optique de caractères (OCR), du traitement du langage naturel (NLP) et des grands modèles de langage (LLM) pour interpréter le texte financier non structuré
Analyse des états financiers tirée de l’IA
- Analyse automatique des ratios et benchmarking
- Détection de tendances et analyse des écarts à l’aide de l’apprentissage automatique
- Visualisation des insights à l’aide de tableaux de bord alimentés par l’IA
IA générative pour la présentation narrative
- Utilisation de LLM pour rédiger des résumés directionnels et des commentaires sur les écarts
- Création de discussions et analyses de la gestion (MD&A) avec l’appui de l’IA
- Ingénierie des prompts pour le récit financier 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 finances selon des hypothèses macroéconomiques
Intégration de l’IA dans les flux de travail FP&A existants
- Augmentation des flux de travail de tableur 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 les plateformes cloud FP&A
Audit, gouvernance et contrôles internes
- Explicabilité de l’IA et préparation à l’audit interne
- Documentation des hypothèses et des sorties de l’IA aux fins de conformité
- Mise en place de contrôles pour les processus assistés par l’IA dans la présentation financière
Conclusion et prochaines étapes
Pré requis
- Familiarité avec les principaux états financiers et les indicateurs clés
- Expérience dans l’utilisation de tableurs ou d’outils de données de base
- Certaines notions de Python ou volonté d’utiliser des interfaces enrichies par l’IA
Public cible
- Analystes en finance d’entreprise
- Équipes FP&A (Planification et analyse financières)
- Comptables supérieurs (Controllers)
14 Heures
Nos clients témoignent (1)
Le contexte / la théorie des LLMs, l'exercice
Joanne Wong - IPG HK Limited
Formation - Applied AI for Financial Statement Analysis & Reporting
Traduction automatique
