Grâce à ce Certificat avancé 100 % en ligne, vous manipulerez les outils de l'Intelligence Artificielle pour automatiser les Processus Financiers et gérer les Risques d'Investissement” 

Un nouveau rapport de la Banque Mondiale montre que les technologies de l'Intelligence Artificielle entraînent une transformation profonde du mode de fonctionnement des organisations financières, en offrant des solutions qui améliorent l'efficacité, la précision et l'adaptabilité face à un environnement économique mondial en constante évolution. Face à cette réalité, les professionnels doivent gérer l'utilisation d'algorithmes avancés et de l'Apprentissage Automatique pour identifier des modèles et des anomalies dans les données financières, dans le but d'identifier les risques potentiels. 

Dans ce cadre, TECH lance un programme révolutionnaire sur l'Automatisation des Processus Financiers et la Gestion des Risques grâce à l'Intelligence Artificielle. L'itinéraire académique se penchera sur des domaines allant de l'automatisation robotique des processus dans les opérations financières ou de la mise en œuvre de systèmes de paiement automatisés utilisant Stripe Radar à la gestion des flux de trésorerie à l'aide d'algorithmes de Deep Learning. Le programme d'études couvrira également en détail les techniques avancées d'analyse des données financières à l'aide de Google Data Studio, fournissant aux étudiants les compétences nécessaires pour interpréter efficacement de grands volumes de données. En outre, le programme fournira diverses stratégies de Machine Learning pour l'évaluation quantitative du risque de crédit, permettant une identification et une atténuation plus précises des risques financiers grâce à des modèles prédictifs sophistiqués. 

De plus, la méthodologie de ce programme renforce son caractère innovant. À cette fin, il utilise la méthodologie Relearning, basée sur la répétition de concepts clés pour fixer les connaissances et faciliter l'apprentissage. Ainsi, la combinaison de la flexibilité et d'une approche pédagogique solide le rend très accessible. En outre, les experts auront accès à une bibliothèque didactique contenant une variété de ressources multimédias sous différents formats, tels que des résumés interactifs, des vidéos explicatives et des infographies. Les spécialistes seront également formés dans des environnements d'apprentissage simulés afin d'en tirer des leçons précieuses à appliquer dans leur pratique professionnelle. 

Une expérience académique sans horaire fixe à laquelle vous pouvez accéder depuis n'importe quel appareil disposant d'une connexion internet. Même depuis votre téléphone portable!” 

Ce Certificat avancé en Automatisation des Processus Financiers et de la Gestion des Risques grâce à l'Intelligence Artificielle contient le programme le plus complet et le plus actualisé du marché. Ses caractéristiques sont les suivantes:

• Le développement d'études de cas présentées par des experts en Intelligence Artificielle 
• Les contenus graphiques, schématiques et éminemment pratiques de l’ouvrage fournissent des informations concrètes sur les disciplines essentielles à la pratique professionnelle 
• Les exercices pratiques où effectuer le processus d’auto-évaluation pour améliorer l’apprentissage 
• Il met l'accent sur les méthodologies innovantes 
• Cours théoriques, questions à l'expert, forums de discussion sur des sujets controversés et travail de réflexion individuel 
• La possibilité d'accéder aux contenus depuis n'importe quel appareil fixe ou portable doté d'une connexion internet 

Vous utiliserez l'analyse de données pour soutenir les décisions stratégiques dans des domaines tels que l'investissement, le financement et la gestion de portefeuilles” 

Le corps enseignant du programme englobe des spécialistes réputés dans le domaine et qui apportent à ce programme l'expérience de leur travail, ainsi que des spécialistes reconnus dans de grandes sociétés et des universités prestigieuses.

Grâce à son contenu multimédia développé avec les dernières technologies éducatives, les spécialistes bénéficieront d’un apprentissage situé et contextuel, ainsi, ils se formeront dans un environnement simulé qui leur permettra d’apprendre en immersion et de s’entrainer dans des situations réelles. 

La conception de ce programme est axée sur l'Apprentissage par les Problèmes, grâce auquel le professionnel doit essayer de résoudre les différentes situations de la pratique professionnelle qui se présentent tout au long du programme académique. Pour ce faire, l’étudiant sera assisté d'un innovant système de vidéos interactives, créé par des experts reconnus.  

Vous souhaitez appliquer des modèles prédictifs à l'évaluation des risques financiers? Parvenez-y avec ce diplôme universitaire en seulement 3 mois"

Le système Relearning appliqué par TECH dans ses programmes réduit les longues heures d'étude si fréquentes dans d'autres méthodes d'enseignement. Vous bénéficierez d'un processus d'apprentissage naturel et progressif!"

Ce programme universitaire a été conçu par des experts reconnus de l'Automatisation des Processus Financiers et de la Gestion des Risques grâce à l'Intelligence Artificielle. Le programme abordera des questions allant de l'automatisation robotique des processus financiers ou de la mise en œuvre de systèmes de paiement automatique avec Stripe Radar à la gestion des flux de trésorerie avec Deep Learning. Parallèlement, le programme abordera les techniques les plus avancées d'analyse des données financières avec Google Data Studio. En outre, le programme proposera les stratégies de Machine Learning les plus efficaces pour évaluer le risque de crédit. 

Vous mettrez en œuvre des solutions d'Intelligence Artificielle pour automatiser les tâches financières de routine telles que la conciliation bancaire, la gestion des comptes clients et le reporting” 

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'IA 

1.3. Automatisation des paiements avec les plateformes d'IA 

1.3.1. Mise en œuvre de systèmes de paiement automatisés avec Stripe Radar et l'IA 
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 de la fraude avec l'IA 

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'IA 

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’IA

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'IA 

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'IA 

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'IA 

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 d'IA pour le risque de liquidité 

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 du risque systémique avec l'IA 

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

Vous vivrez une expérience d'apprentissage agréable grâce aux formats didactiques proposés par cette qualification, tels que la vidéo explicative ou le résumé interactif”