通过这位 100% 在线专科文凭，您将使用人工智能工具来自动化金融流程并管理投资风险” 

世界银行编写的一份新报告反映，人工智能技术正在推动金融组织运营方式的深刻变革，提供在不断变化的世界中提高效率，准确性和适应性的解决方案。面对这一现实，专业人士需要管理先进算法和机器学习的使用，以识别金融数据中的模式和异常，从而识别潜在风险。 

在此框架下，TECH 推出了一项利用人工智能实现金融流程和风险管理自动化的革命性课程。学术大纲将深入探讨从金融运营中的机器人流程自动化或使用 Stripe Radar 实施自动支付系统到使用深度学习算法的现金流管理等领域。同样，课程大纲将详细介绍使用 Google Data Studio 的高级金融数据分析技术，为学生提供有效解释大量数据的技能。此外，该课程还将提供各种机器学习策略来定量评估信用风险，从而通过复杂的预测模型更精确地识别和缓解金融风险。 

此外，这门课程的方法也加强了其创新性。为此，它采用了  Relearning方法，通过重复关键概念来固定知识和促进学习。这种方式将灵活性与强健的教学相结合，并且可以随时使用。此外，专家还可以访问一个教学图书馆，该图书馆拥有各种不同形式的多媒体资源，如互动摘要，解释性视频和信息图表。专家们还将在模拟学习环境中学习，汲取宝贵的经验，并将其应用到工作实践中。 

没有时间表或出门上课的学术体验，您可以通过任何具有互联网连接的设备进行访问。甚至从你的手机上！”

这个利用人工智能实现金融流程和风险管理自动化专科文凭包含市场上最完整和最新的课程。主要特点是：

• 由人工智能专家介绍案例研究的发展情况 
• 以图形， 图表和极具实用性的内容设计提供关于职业实践中不可或缺学科的实用信息 
• 进行自我评估以改善学习的实践练习 
• 特别强调创新的方法论  
• 理论知识,专家预论,争议主题讨论论坛和个人反思工作 
• 可以通过任何连接互联网的固定或便携设备访问课程内容 

您将使用数据分析来支持投资，融资和投资组合管理等领域的战略决策”

这门课程的教学人员包括来自这个行业的专业人士，他们将自己的工作经验带到了这一培训中还有来自领先公司和著名大学的公认专家。

通过采用最新的教育技术制作的多媒体内容，专业人士将能够进行情境化学习即通过模拟环境进行沉浸式培训以应对真实情况。  

这门课程的设计集中于基于问题的学习，通过这种方式专业人士需要在整个学年中解决所遇到的各种实践问题。为此，你将得到由知名专家制作的新型交互式视频系统的帮助。   

您是否希望应用预测模型来评估财务风险？只需 3 个月即可获得大学学位"

TECH在其课程中应用的Relearning系统减少了其他教学方法中经常出现的长时间学习"您将享受自然且渐进的学习！"

该大学课程由利用人工智能实现金融流程和风险管理自动化领域的知名专家设计。该研究计划将深入研究从金融流程的机器人自动化或使用 Stripe Radar 实施自动支付系统到使用D深度学习进行现金流管理等问题接着，课程大纲将深入研究使用 Google Data Studio分析金融数据的最先进技术。此外，该课程还将提供最有效的 机器学习策略来评估信用风险。  

您将实施人工智能解决方案来自动执行日常金融任务，例如银行对账，应收账款管理和报告” 

模块 1.利用人工智能实现金融部门流程自动化  

1.1. 通过人工智能和机器人流程自动化 (RPA) 实现金融流程自动化 

1.1.1. 用于流程自动化和机器人化的 AI和RPA 
1.1.2. 适用于金融流程的RPA平台：UiPath, Blue Prism, 和Automation Anywhere 
1.1.3. 评估金融领域的RPA使用案例和预期投资回报率 

1.2. 使用Kofax进行自动AI发票处理 

1.2.1. 使用Kofax设置用于发票处理的 AI解决方案 
1.2.2. 机器学习技术在发票分类中的应用 
1.2.3. 利用人工智能技术实现应付账款周期自动化 

1.3. 利用人工智能平台实现支付自动化 

1.3.1. 使用Stripe Radar和AI实施自动支付系统 
1.3.2. 使用预测人工智能模型进行高效的金融管理 
1.3.3. 自动支付系统的安全性：利用人工智能预防欺诈 

1.4. 利用人工智能和机器学习进行银行对账 

1.4.1. 通过Xero等平台使用AI实现银行对账自动化 
1.4.2. 实施机器学习算法以提高准确性 
1.4.3. 案例研究：提高效率并减少错误 

1.5. 使用Deep Learning和 TensorFlow进行现金流管理 

1.5.1. 使用TensorFlow通过LSTM网络进行预测现金流建模 
1.5.2. 使用Python实现LSTM模型进行金融预测 
1.5.3. 将预测模型集成到金融规划工具中 

1.6. 具有预测分析的库存自动化 

1.6.1. 使用预测技术优化库存管理 
1.6.2. 通过Microsoft Azure机器学习应用预测模型 
1.6.3. 库存管理系统与ERP的集成 

1.7. 使用Power BI创建自动化金融报告 

1.7.1. 使用Power BI自动生成金融报告 
1.7.2. 开发用于实时金融分析的动态仪表板 
1.7.3. 通过自动化报告改进金融决策的实际案例 

1.8. 使用IBM Watson优化采购 

1.8.1. 使用IBM Watson进行采购优化的预测分析 
1.8.2. 用于谈判和定价的人工智能模型 
1.8.3. 将人工智能推荐融入购物平台 

1.9. 使用金融聊天机器人和Google DialogFlow提供客户服务 

1.9.1. 使用Google Dialogflow实施金融聊天机器人 
1.9.2. 将聊天机器人集成到 CRM 平台中以提供金融支持 
1.9.3. 根据用户反馈持续改进聊天机器人 

1.10. AI辅助财务审计 

1.10.1. 人工智能在内部审计中的应用：交易分析 
1.10.2. 实施人工智能进行合规审计和差异检测 
1.10.3. 人工智能技术提升审计效率 

模块 2.使用Plotly和Google Data Studio分析和可视化金融数据 

2.1. 金融数据分析基础知识 

2.1.1. 数据分析简介 
2.1.2. 分析金融数据的工具和技术 
2.1.3. 数据分析在金融中的重要性 

2.2. 金融数据的探索性分析技术 

2.2.1. 金融数据的描述性分析 
2.2.2. 使用Python和R可视化金融数据 
2.2.3. 识别金融数据的模式和趋势 

2.3. 金融时间序列分析 

2.3.1. 时间序列基础知识 
2.3.2. 金融数据的时间序列模型 
2.3.3. 时间序列分析与预测 

2.4. 金融中的相关性和因果关系分析 

2.4.1. 相关分析方法 
2.4.2. 识别因果关系的技术 
2.4.3. 金融分析中的应用 

2.5. 金融数据的高级可视化 

2.5.1. 高级数据可视化技术 
2.5.2. 交互式可视化工具  (Plotly Dash） 
2.5.3. 用例和实际示例 

2.6. 金融数据中的聚类分析 

2.6.1. 聚类分析简介 
2.6.2. 市场和客户细分中的应用 
2.6.3. 聚类分析的工具和技术 

2.7. 金融中的网络和图分析 

2.7.1. 网络分析基础知识 
2.7.2. 图分析在金融中的应用 
2.7.3. 网络分析工具(NetworkX, Gephi) 

2.8. 金融中的文本和情感分析 

2.8.1. 远程医疗中的自然语言处理（NLP） 
2.8.2. 新闻和社交网络中的情感分析 
2.8.3. 文本分析的工具和技术 

2.9. 人工智能金融数据分析和可视化工具 

2.9.1. Python中的数据分析库 (Pandas，NumPy） 
2.9.2. R中的可视化工具(ggplot2, Shiny) 
2.9.3. 分析和可视化的实际实施 

2.10. 实用分析和可视化项目和应用 

2.10.1. 金融数据分析项目开发 
2.10.2. 交互式可视化解决方案的实施 
2.10.3. 项目成果的评估和展示

模块 3.使用TensorFlow和 Scikit-learn进行金融风险管理的人工智能 

3.1. 金融风险管理的基础知识 

3.1.1. 风险管理基础知识 
3.1.2. 金融风险的类型 
3.1.3. 金融风险管理的重要性 

3.2. 人工智能信用风险模型 

3.2.1. 用于信用风险评估的机器学习技术 
3.2.2. 信用评分scoring模型 (scikit-learn) 
3.2.3. 用Python实现信用风险模型 

3.3. 人工智能信用风险模型 

3.3.1. 市场风险分析与管理 
3.3.2. 市场风险预测模型的应用 
3.3.3. 市场风险模型的实施 

3.4. 操作风险及其人工智能管理 

3.4.1. 操作风险的概念和类型 
3.4.2. 人工智能技术在操作风险管理中的应用 
3.4.3. 工具和实际例子 

3.5. 人工智能信用风险模型 

3.5.1. 流动性风险的基本原理 
3.5.2. 用于流动性风险分析的机器学习技术 
3.5.3. 流动性风险模型的实际实施 

3.6. 利用人工智能进行系统性风险分析 

3.6.1. 系统性风险的概念 
3.6.2. 人工智能在系统性风险评估中的应用 
3.6.3. 案例研究和实例 

3.7. 考虑风险的投资组合优化 

3.7.1. 投资组合优化技术 
3.7.2. 将风险措施纳入优化 
3.7.3. 投资组合优化工具 

3.8. 金融风险模拟 

3.8.1. 风险管理的模拟方法 
3.8.2. 蒙特卡罗模拟在金融中的应用 
3.8.3. 用Python实现模拟 

3.9. 持续的风险评估和监控 

3.9.1. 持续风险评估技术 
3.9.2. 监控和报告风险的工具 
3.9.3. 实施连续监测系统 

3.10. 风险管理中的项目和实际应用 

3.10.1. 金融风险管理项目的开发 
3.10.2. 实施风险管理人工智能解决方案 
3.10.3. 项目成果的评估和展示

您将通过该学位提供的教学形式例如解释视频或交互式摘要享受愉快的学习”