Grâce à ce Certificat avancé 100% en ligne, vous maîtriserez les techniques d'Intelligence Artificielle les plus pointues pour prédire les tendances du marché et optimiser les processus financiers tels que la gestion des portefeuilles d'investissement”

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”

Le Certificat avancé en Gestion Financière Avancée à l’aide de l'Intelligence Artificielle est un programme qui est enseigné dans un mode pratique 100% en ligne, ce qui vous donne la possibilité de le réaliser tout en exerçant votre activité professionnelle à temps plein. Pendant 6 mois, les diplômés seront préparés à surmonter tout risque économique en mettant en œuvre des technologies avancées telles que le Machine Learning.

Vous appliquerez des modèles prédictifs basés sur le Machine Learning pour anticiper les tendances du marché et prévoir les risques dans les portefeuilles d'investissement”

Plan d’études

Grâce à ce Certificat avancé en Gestion Financière Avancée à l’aide de l'Intelligence Artificielle, les professionnels conduiront la transformation digitale dans leurs entreprises et mettront en œuvre des algorithmes pour optimiser la prise de décision stratégique.

Conçu par des références dans l'application de l'Intelligence Artificielle dans le secteur financier, le parcours approfondira les techniques les plus sophistiquées pour automatiser des tâches complexes telles que le traitement des factures ou la détection de la fraude économique.

Les étudiants acquerront les compétences nécessaires pour concevoir et mettre en œuvre des modèles de Deep Learning qui gèrent avec précision les flux de trésorerie. Ils manipuleront également TensorFlow pour prédire les fluctuations du prix des actifs et les mouvements boursiers.

Ce Certificat avancé en Gestion Financière Avancée à l’aide de l'Intelligence Artificielle se déroule sur 6 mois et est divisé en 3 modules:

Module 1. Automatisation des Processus du Département Financier grâce à l'Intelligence Artificielle
Module 2. Planification Stratégique et prise de décision avec l'Intelligence Artificielle
Module 3. Techniques avancées d'optimisation financière avec OR-Tools

Où, quand et comment cela se déroule?

TECH vous offre la possibilité de développer ce Certificat avancé en Gestion Financière Avancée à l’aide de l'Intelligence Artificielle de manière totalement online. Pendant les 6 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’IA 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 fraudeavec l’Intelligence Artificielle

1.4. Conciliation Bancaire avec l'IA 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. Planification Stratégique et prise de décision avec l'Intelligence Artificielle

2.1. Modélisation prédictive pour la planification stratégique avec Scikit-Learn

2.1.1. Construire des modèles prédictifs avec Python et Scikit-Learn
2.1.2. Application de l'analyse de régression à l'évaluation de projets
2.1.3. Validation des modèles prédictifs à l'aide des techniques de cross-validation sur Python

2.2. Analyse de scénarios avec des simulations de Monte Carlo

2.2.1. Mise en œuvre de simulations de Monte Carlo avec Python pour l'analyse des risques
2.2.2. Utilisation de l'IA pour l'automatisation et l'amélioration des simulations de scénarios
2.2.3. Interprétation et application des résultats pour la prise de décision stratégique

2.3. Évaluation des investissements à l'aide de l'Intelligence Artificielle

2.3.1. Techniques IA pour l'évaluation des actifs et des entreprises
2.3.2. Modèles de Machine Learning pour l'estimation de la valeur avec Python
2.3.3. Analyse de cas: Utilisation de l'Intelligence Artificielle dans l'évaluation des start-ups technologiques

2.4. Optimisation des fusions et acquisitions avec Machine Learning et TensorFlow

2.4.1. Modélisation prédictive pour évaluer synergies de M&A avec TensorFlow
2.4.2. Simulation des intégrations post-M&A avec des modèles d'Intelligence Artificielle
2.4.3. Utilisation du NLP pour l'analyse automatisée de la diligence raisonnable

2.5. Gestion de portefeuille à l'aide d'algorithmes génétiques

2.5.1. Utilisation d'algorithmes génétiques pour l'optimisation de portefeuilles
2.5.2. Mise en œuvre de stratégies de sélection et d'allocation avec Python
2.5.3. Analyse de l'efficacité des portefeuilles optimisés par l'Intelligence Artificielle

2.6. Intelligence Artificielle au service de la planification des successions

2.6.1. Utilisation de l'IA pour l'identification et le développement des talents
2.6.2. Modèles prédictifs pour la planification des successions à l'aide de Python
2.6.3. Amélioration de la gestion du changement grâce à l'intégration de l'Intelligence Artificielle

2.7. Développer des stratégies de marché avec l'IA et TensorFlow

2.7.1. Application des techniques de Deep Learningpour l'analyse de marché
2.7.2. Utilisation de TensorFlow et Keras pour modéliser les tendances du marché
2.7.3. Élaboration de stratégies d'entrée sur le marché fondées sur des insightsd’Intelligence Artificielle

2.8. Compétitivité et analyse concurrentielle avec l'IA et IBM Watson

2.8.1. Contrôle des compétences à l'aide du NLP et de Machine Learning
2.8.2. Analyse concurrentielle automatisée avec IBM Watson
2.8.3. Mise en œuvre de stratégies concurrentielles dérivées de l'analyse de l'Intelligence Artificielle

2.9. Négociations stratégiques assistées par l'Intelligence Artificielle

2.9.1. Application des modèles d'IA à la préparation des négociations
2.9.2. Utilisation de simulateurs de négociation basés sur l'Intelligence Artificielle pour la formation
2.9.3. Évaluation de l'impact de l'Intelligence Artificielle sur les résultats des négociations

2.10. Mise en œuvre des projets d'Intelligence Artificielle dans la stratégie financière

2.10.1. Planification et gestion des projetsd’Intelligence Artificielle
2.10.2. Utilisation d'outils de gestion de projets tels que Microsoft Project
2.10.3. Présentation d'études de cas et analyse de la réussite et de l'apprentissage

Module 3. Techniques avancées d'optimisation financière avec OR-Tools

3.1. Introduction à l’optimisation financière

3.1.1. Concepts de base de l’optimisation
3.1.2. Outils et techniques d'optimisation en finance
3.1.3. Applications de l'optimisation en finance

3.2. Optimisation des portefeuilles d'investissement

3.2.1. Modèles de Markowitz pour l'optimisation des portefeuilles
3.2.3. Optimisation de portefeuille sous contrainte
3.2.4. Implémentation de modèles d'optimisation avec OR-Tools en Python

3.3. Algorithmes génétiques en finance

3.3.1. Introduction aux algorithmes génétiques
3.3.2. Application d'algorithmes génétiques pour l'optimisation financière
3.3.3. Exemples pratiques et études de cas

3.4. Programmation linéaire et non linéaire en finance

3.4.1. Principes fondamentaux de la programmation linéaire et non linéaire
3.4.2. Applications à la gestion de portefeuille et à l'optimisation des ressources
3.4.3. Outils de résolution des problèmes de programmation linéaire

3.5. Optimisation stochastique en finance

3.5.1. Concepts de l'optimisation stochastique
3.5.2. Applications à la gestion des risques et aux produits financiers dérivés
3.5.3. Modèles et techniques d'optimisation stochastique

3.6. Optimisation robuste et ses applications en finance

3.6.1. Principes fondamentaux de l'optimisation robuste
3.6.2. Applications dans des environnements financiers incertains
3.6.3. Études de cas et exemples d'optimisation robuste

3.7. Optimisation multi-objectifs en finance

3.7.1. Introduction à l’optimisation multi-objectifs
3.7.2. Applications en matière de diversification et d'allocation d'actifs
3.7.3. Techniques et outils d'optimisation multi-objectifs

3.8. Machine Learning pour l'optimisation financière

3.8.1. Application de techniques de Machine Learning pour l’optimisation
3.8.2. Algorithmes d'optimisation basés sur le Machine Learning
3.8.3. Mise en œuvre et études de cas

3.9. Outils d'optimisation en Python et OR-Tools

3.9.1. Bibliothèques et outils d'optimisation en Python (SciPy, OR-Tools)
3.9.2. Mise en œuvre pratique des problèmes d'optimisation
3.9.3. Exemples d'applications financières

3.10. Projets et applications pratiques de l'optimisation financière

3.10.1. Développement de projets d'optimisation financière
3.10.2. Mise en œuvre de solutions d'optimisation dans le secteur financier
3.10.3. Évaluation et présentation des résultats des projets

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