Grâce à ce Certificat avancé, basée sur le Relearning, vous manipulerez les outils les plus innovants de l'Intelligence Artificielle pour automatiser les Processus Financiers et améliorer la Gestion des Risques à court terme” 

Pourquoi étudier à TECH?

TECH est la plus grande École de Commerce 100% en ligne au monde.

Il s'agit d'une École de Commerce d'élite, avec un modèle des plus hauts standards académiques. Un centre international de perfectionnement des compétences en gestion intensive et en haute performance.

TECH est une université à la pointe de la technologie, qui met toutes ses ressources à la disposition de l'étudiant pour l'aider à réussir dans son entreprise”

À TECH Université Technologique

Innovation

L'université offre un modèle d'apprentissage en ligne qui combine les dernières technologies éducatives avec la plus grande rigueur pédagogique. Une méthode unique, mondialement reconnue, qui vous procurera les clés afin d'être en mesure d'évoluer dans un monde en constante mutation, où l'innovation doit être le principale défi de tout entrepreneur.

"Microsoft Europe Success Story" pour avoir intégré dans nos programmes l'innovant système de multi-vidéos interactives.

Les plus hautes exigences

Les critères d'admission pour TECH ne sont pas économiques. Il ne faut pas faire un grand investissement pour étudier dans cette université. Cependant, pour obtenir un diplôme de TECH, les limites de l'intelligence et des capacités de l'étudiant seront testées. Les normes académiques de cette institution sont très élevées...

95% des étudiants de TECH finalisent leurs études avec succès.

Networking

Des professionnels de tous les pays collaborent avec TECH, ce qui vous permettra de créer un vaste réseau de contacts qui vous sera particulièrement utile pour votre avenir.

+100.000 dirigeants formés chaque année, +200 nationalités différentes.

Empowerment

L'étudiant évoluera aux côtés des meilleures entreprises et des professionnels de grand prestige et de grande influence. TECH a développé des alliances stratégiques et un précieux réseau de contacts avec les principaux acteurs économiques des 7 continents.

+500 accords de collaboration avec les meilleures entreprises.

Talents

Ce programme est une proposition unique visant à faire ressortir le talent de l'étudiant dans le domaine des affaires. C'est l'occasion de faire connaître leurs préoccupations et leur vision de l'entreprise.

TECH aide les étudiants à montrer leur talent au monde entier à la fin de ce programme.

	Contexte multiculturel

Les étudiants qui étudient à TECH bénéficieront d'une expérience unique. Vous étudierez dans un contexte multiculturel. Grâce à un programme à vision globale, vous découvrirez différentes manières de travailler dans différentes parties du monde. Vous serez ainsi en mesure de sélectionner ce qui convient le mieux à votre idée d'entreprise.

Nous comptons plus de 200 nationalités différentes parmi nos étudiants.

Apprenez auprès des meilleurs

L'équipe d'enseignants de TECH explique en classe ce qui les a conduits au succès dans leurs entreprises, en travaillant dans un contexte réel, vivant et dynamique. Des enseignants qui s'engagent pleinement à offrir une spécialisation de qualité permettant aux étudiants de progresser dans leur carrière et de se distinguer dans le monde des affaires.

Des professeurs de 20 nationalités différentes.

TECH recherche l'excellence et, à cette fin, elle possède une série de caractéristiques qui en font une université unique:

Analyse

TECH explore le côté critique de l'apprenant, sa capacité à remettre les choses en question, ses aptitudes à résoudre les problèmes et ses compétences interpersonnelles.

Excellence académique

TECH offre aux étudiants la meilleure méthodologie d’apprentissage en ligne. L’université combine la méthode Relearning (la méthode d’apprentissage de troisième cycle la plus reconnue au niveau international) avec l’Étude de cas. Un équilibre difficile entre tradition et avant-garde, dans le cadre d’un itinéraire académique des plus exigeants.

Économie d’échelle

TECH est la plus grande université en ligne du monde. Elle possède un portefeuille de plus de 10.000 diplômes de troisième cycle. Et dans la nouvelle économie, volume + technologie = prix de rupture. Ainsi, les études ne sont pas aussi coûteuses que dans une autre université.

À TECH, vous aurez accès aux études de cas les plus rigoureuses et les plus récentes du monde académique”

Ce diplôme a été conçu par d’authentiques experts en Intelligence Artificielle. Ainsi, le programme d'études approfondira des questions telles que la mise en œuvre de systèmes de paiement automatique à l'aide de Stripe Radar, le rapprochement bancaire avec le Machine Learning et l'application de modèles prédictifs avec Power BI. De cette manière, les étudiants acquerront des compétences avancées pour automatiser les processus financiers en utilisant des techniques de pointe en matière d'Apprentissage Profond. En outre, le contenu didactique approfondira une variété de méthodes de simulation pour la gestion des risques afin que les diplômés puissent modéliser différents scénarios économiques pour analyser la performance des investissements ou des actifs.

Vous serez hautement qualifié pour modéliser les risques financiers en appliquant des modèles de Machine Learning et d'analyse prédictive de pointe”

Plan d’études

Le Certificat avancé en Automatisation des Processus Financiers et de la Gestion des Risques grâce à l'Intelligence Artificielle de TECH Université Technologique est un programme de haute intensité qui vous prépare à faire face aux défis économiques et aux décisions stratégiques dans le domaine de la consultance financière.

Le programme d'études approfondira des questions telles que la mise en œuvre de systèmes de paiement automatique à l'aide de Stripe Radar, le rapprochement bancaire avec le Machine Learning et l'application de modèles prédictifs avec Power BI.

Les étudiants acquerront des compétences techniques avancées pour effectuer des simulations qui modélisent différents scénarios économiques afin d'analyser le retour sur investissement.

Ce Certificat avancé se déroule sur 3 mois et est divisé en 3 modules: 

Module 1. Automatisation des Processus du Département Financier grâce à l'Intelligence Artificielle
Module 2. Analyse et visualisation de données financières avec Plotly et Google Data Studio
Module 3. Intelligence Artificielle pour la gestion des risques financiers avec TensorFlow et Scikit-learn

Où, quand et comment cela se déroule?

TECH offre la possibilité de développer ce Certificat avancé en Automatisation des Processus Financiers et de la Gestion des Risques grâce à l'Intelligence Artificielle de manière totalement online. Pendant les 3 mois de la spécialisation, les étudiants pourront accéder à tous les contenus de ce programme à tout moment, ce qui leur permettra d'auto gérer leur temps d'étude.

Module 1. Automatisation des processus du Département Financier grâce à l'Intelligence Artificielle

1.1. Automatisation des Processus Financiers avec l’Intelligence Artificielle et automatisation robotisée des processus (RPA)

1.1.1. IA et RPA pour l'automatisation et la robotisation des processus 
1.1.2. Plateformes RPA pour les processus financiers: UiPath, Blue Prism et Automation Anywhere 
1.1.3. Évaluation des cas d'utilisation de la RPA dans la finance et ROI attendu 

1.2. Traitement automatisé des factures grâce à l'IA avec Kofax

1.2.1. Configuration des solutions d'IA pour le traitement des factures avec Kofax 
1.2.2. Application de techniques de Machine Learning pour la classification des factures 
1.2.3. Automatiser le cycle des comptes fournisseurs grâce aux technologies de l'Intelligence Artificielle

1.3. Automatisation des paiements avec les plateformes d'Intelligence Artificielle 

1.3.1. Mise en œuvre de systèmes de paiement automatisés avec Stripe Radar et l'Intelligence Artificielle 
1.3.2. Utilisation de modèles prédictifs d'IA pour une gestion efficace de la trésorerie 
1.3.3. Sécurité des systèmes de paiement automatisés: Prévention des fraude avec l’Intelligence Artificielle 

1.4. Conciliation Bancaire avec l' Intelligence Artificielle et Machine Learning

1.4.1. Automatisation de la conciliation bancaire à l'aide de l'IA avec des plateformes telles que Xero 
1.4.2. Mise en œuvre d'algorithmes de Machine Learning pour améliorer la précision 
1.4.3. Étude de cas: Amélioration de l'efficacité et réduction des erreurs 

1.5. Gestion des flux de trésorerie avec Deep Learning et TensorFlow 

1.5.1. Modélisation prédictive des flux de trésorerie avec des réseaux LSTM utilisant TensorFlow 
1.5.2. Mise en œuvre de modèles LSTM en Python pour les prédictions financières 
1.5.3. Intégration de modèles prédictifs dans les outils de planification financière 

1.6. Automatisation des Stocks grâce à Predictive Analytics

1.6.1. Utiliser des techniques prédictives pour optimiser la gestion des stocks 
1.6.2. Application de modèles prédictifs avec Microsoft Azure Machine Learning 
1.6.3. Intégration des systèmes de gestion des stocks avec l'ERP 

1.7. Création de rapports financiers automatisés avec Power BI 

1.7.1. Automatisation de la génération de rapports financiers à l'aide de Power BI
1.7.2. Développement de dashboards dynamiques pour l'analyse financière en temps réel
1.7.3. Études de cas sur l'amélioration de la prise de décision financière grâce au reporting automatisé 

1.8. Optimisation des achats avec IBM Watson 

1.8.1. Analyse prédictive pour l'optimisation des achats avec IBM Watson 
1.8.2. Modèles d'IA pour les négociations et la fixation des prix 
1.8.3. Intégration des recommandations de l'IA dans les plateformes d'achat 

1.9. Service à la clientèle avec des chatbots financiers et Google DialogFlow

1.9.1. Mise en œuvre de chatbots financiers avec Google Dialogflow
1.9.2. Intégration des chatbots dans les plateformes CRM pour le soutien financier 
1.9.3. Amélioration continue des chatbots sur la base du feedback des utilisateurs 

1.10. Audit Financier Assisté par l'Intelligence Artificielle

1.10.1. Applications de l'IA dans les audits internes: Analyse des transactions 
1.10.2. Mise en œuvre de l'IA pour l'audit de conformité et la détection des anomalies 
1.10.3. Amélioration de l'efficacité de l'audit grâce aux technologies d’Intelligence Artificielle 

Module 2. Analyse et visualisation de données financières avec Plotly et Google Data Studio

2.1. Principes fondamentaux de l'analyse des données financières 

2.1.1. Introduction à l'analyse de données 
2.1.2. Outils et techniques pour l'analyse des données financières 
2.1.3. Importance de analyse de données en finances

2.2. Techniques d'analyse exploratoire des données financières

2.2.1. Analyse descriptive des données financières 
2.2.2. Visualisation des données financières avec Python et R 
2.2.3. Identifier des modèles et des tendances dans les données financières 

2.3. Analyse des séries chronologiques financières

2.3.1. Principes fondamentaux de séries chronologiques 
2.3.2. Modèles de séries chronologiques pour les données financières 
2.3.3. Analyse et prévision des séries chronologiques 

2.4. Analyse de corrélation et de causalité en finance

2.4.1. Méthodes d'analyse des corrélations 
2.4.2. Techniques d'identification des relations de causalité 
2.4.3. Applications en analyse financière 

2.5. Visualisation avancée des données financières

2.5.1. Techniques avancées de visualisation des données 
2.5.2. Outils de visualisation interactive (Plotly, Dash) 
2.5.3. Cas d'utilisation et exemples pratiques

2.6. Analyse de clusters dans les données financières

2.6.1. Introduction à l'analyse de clusters 
2.6.2. Applications à la segmentation des marchés et des clients 
2.6.3. Outils et techniques pour l'analyse des clusters

2.7. Analyse des réseaux et des graphes en finance 

2.7.1. Principes de base de l'analyse des réseaux 
2.7.2. Applications de l'analyse des graphes en finance 
2.7.3. Outils d'analyse de réseaux (NetworkX, Gephi) 

2.8. Analyse de textes et de sentiments en finance

2.8.1. Traitement du langage naturel (NLP) en finance 
2.8.2. Analyse des sentiments dans les nouvelles et les réseaux sociaux 
2.8.3. Outils et techniques d'analyse de texte 

2.9. Outils d'analyse et de visualisation des données financières avec IA 

2.9.1. Bibliothèques d'analyse de données Python (Pandas, NumPy) 
2.9.2. Outils de visualisation en R (ggplot2, Shiny) 
2.9.3. Mise en œuvre pratique de l'analyse et de la visualisation 

2.10. Projets et applications pratiques d'analyse et de visualisation

2.10.1. Développement de projets d'analyse de données financières
2.10.2. Mise en œuvre de solutions de visualisation interactive
2.10.3. Évaluation et présentation des résultats des projets

Module 3. Intelligence Artificielle pour la gestion des risques financiers avec TensorFlow et Scikit-learn

3.1. Principes fondamentaux de la gestion des risques financiers

3.1.1. Concepts de base de la gestion des risques
3.1.2. Types de risques financiers
3.1.3. Importance de la gestion des risques en finance

3.2. Modèles de risque de crédit avec l'Intelligence Artificielle

3.2.1. Techniques de machine learning pour l'évaluation du risque de crédit
3.2.2. Modèles de scoring du crédit (scikit-learn)
3.2.3. Mise en œuvre de modèles de risque de crédit avec Python

3.3. Modèles de risque de marché avec l'Intelligence Artificielle

3.3.1. Analyse et gestion du risque de marché
3.3.2. Application de modèles prédictifs du risque de marché
3.3.3. Mise en œuvre des modèles de risque de marché

3.4. Le risque opérationnel et sa gestion par l'Intelligence Artificielle

3.4.1. Concepts et types de risque opérationnel 
3.4.2. Application des techniques d'IA à la gestion du risque opérationnel 
3.4.3. Outils et exemples pratiques 

3.5. Modèles de risque de liquidité avec l'Intelligence Artificielle

3.5.1. Principes fondamentaux du risque de liquidité 
3.5.2. Techniques de Machine Learning pour l'évaluation du risque de liquidité 
3.5.3. Mise en œuvre pratique des modèles de risque de liquidité 

3.6. Analyse de risque systémique avec l'Intelligence Artificielle

3.6.1. Concepts de risque systémique 
3.6.2. Applications de l'IA à l'évaluation du risque systémique 
3.6.3. Études de cas et exemples pratiques

3.7. Optimisation de portefeuille avec prise en compte du risque

3.7.1. Techniques d'optimisation de portefeuille 
3.7.2. Incorporation de mesures de risque dans l'optimisation 
3.7.3. Outils d'optimisation de portefeuille 

3.8. Simulation des risques financiers

3.8.1. Méthodes de simulation pour la gestion des risques 
3.8.2. Application des simulations de Monte Carlo à la finance 
3.8.3. Mise en œuvre de simulations avec Python 

3.9. Évaluation et surveillance continues des risques

3.9.1. Techniques d'évaluation continue des risques 
3.9.2. Outils de surveillance des risques et d'établissement de rapports 
3.9.3. Mise en œuvre de systèmes de contrôle continu 

3.10. Projets et applications pratiques en matière de gestion des risques 

3.10.1. Développement de projets de gestion des risques financiers 
3.10.2. Mise en œuvre de solutions de gestion des risques par l'IA 
3.10.3. Évaluation et présentation des résultats des projets 

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