通过这个专科文凭的帮助，提高药品营销战略的盈利能力" 

 

 为什么在TECH学习？

TECH是世界上最大的100%在线商业学校。它是一所精英商学院，具有最大的学术需求模式。一个国际高绩效和管理技能强化培训的中心。   

TECH是一所站在技术前沿的大学，它将所有资源交给学生支配，以帮助他们取得商业成功"

TECH

创新

该大学提供一种在线学习模式，将最新的教育科技与最大的教学严谨性相结合。一种具有最高国际认可度的独特方法，将为学生提供在不断变化的世界中发展的钥匙，在这个世界上，创新必须是所有企业家的基本承诺。

“由于在节目中加入了创新的互动式多视频系统，被评为 "微软欧洲成功案例"。 

最高要求

TECH的录取标准不是经济方面的。在这所大学学习没有必要进行大量投资。然而，为了从TECH毕业，学生的智力和能力的极限将受到考验。该机构的学术标准非常高。  

95%TECH学院的学生成功完成学业。

联网

来自世界各地的专业人员参加TECH，因此，学生将能够建立一个庞大的联系网络，对他们的未来很有帮助。  

+100,000每年培训的管理人员,+200不同国籍的人。 

赋权

学生将与最好的公司和具有巨大声望和影响力的专业人士携手成长。TECH已经与7大洲的主要经济参与者建立了战略联盟和宝贵的联系网络。  

+500与最佳公司的合作协议。

人才

该计划是一个独特的建议，旨在发挥学生在商业领域的才能。这是一个机会，你可以利用它来表达你的关切和商业愿景。 

TECH帮助学生在这个课程结束后向世界展示他们的才华。 

多文化背景

通过在TECH学习，学生将享受到独特的体验。你将在一个多文化背景下学习。在一个具有全球视野的项目中，由于该项目，你将能够了解世界不同地区的工作方式，收集最适合你的商业理念的创新信息。 

TECH的学生来自200多个国家。    

向最好的人学习

TECH教学团队在课堂上解释了导致他们在其公司取得成功的原因，在一个真实，活泼和动态的环境中工作。全力以赴提供优质专业的教师，使学生在事业上有所发展，在商业世界中脱颖而出。

来自20个不同国籍的教师。 

TECH追求卓越，为此，有一系列的特点，使其成为一所独特的大学:   

分析报告

TECH探索学生批判性的一面，他们质疑事物的能力，他们解决问题的能力和他们的人际交往能力。  

优秀的学术成果

TECH为学生提供最好的在线学习方法。大学将 再学习  方法（国际公认的研究生学习方法） 与哈佛大学商学院的案例研究相结合。传统和前卫在一个艰难的平衡中，在最苛刻的学术行程中。   

规模经济

TECH是世界上最大的网上大学。它拥有超过10,000个大学研究生课程的组合。而在新经济中， 数量+技术=颠覆性价格.这确保了学习费用不像在其他大学那样昂贵。   

在TECH，你将有机会接触到学术界最严格和最新的案例研究"

该学位由真正的人工智能专家设计。因此，该研究计划将深入探讨使用 Stripe Radar 实施自动支付系统，使用机器学习进行银行对账以及使用 Power BI 进行预测模型的应用等问题。通过这种方式，学生将获得使用尖端深度学习技术实现金融流程自动化的高级技能。此外，教学内容将深入探讨各种风险管理模拟方法，以便毕业生模拟不同的经济情景来分析投资或资产的表现。

您将非常有资格通过应用最现代的机器学习和预测分析模型来建模金融风险”

教学大纲

TECH Global University的利用人工智能实现金融流程和风险管理自动化专科文凭是一个高强度的课程，可帮助您做好应对金融咨询领域的经济挑战和战略决策的准备。

因此，该研究计划将深入探讨使用 Stripe Radar 实施自动支付系统，使用机器学习进行银行对账以及使用 Power BI 进行预测模型的应用等问题。

因此，学生将获得先进的技术技能来进行模拟，对不同的经济情景进行建模，以分析投资绩效。

这个专科文凭为期3个月，分为3个内容模块: 

模块1.利用人工智能实现金融部门流程自动化
模块2.使用Plotly和Google Data Studio分析和可视化金融数据
模块3.使用TensorFlow和 Scikit-learn进行金融风险管理的人工智能

何时,何地,如何授课？

TECH 提供了完全在线培养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的可能性。在培训持续的3个月中，学生将能够访问这个课程的所有内容，这将使你能够自我管理你的学习时间。

模块 1.利用人工智能实现金融部门流程自动化

1.1. 利用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. 人工智能平台的支付自动化 

1.3.1. 使用 Stripe 雷达和人工智能实施自动支付系统 
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. 人工智能辅助金融审计

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. 人工智能技术提高审计效率 

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

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