Grâce à ce Certificat avancé 100 % en ligne, vous créerez de nouvelles solutions technologiques basées sur l'Intelligence Artificielle qui stimuleront l'efficacité et la compétitivité dans le secteur financier” 

Selon un nouveau rapport de l'Organisation de Coopération et de Développement Économique, les technologies de l'Intelligance Artificielle redéfinissent les pratiques financières en fournissant des analyses prédictives plus précises et en automatisant des tâches opérationnelles complexes. Cette avancée technologique permet non seulement d'accroître l'efficacité opérationnelle, mais aussi d'ouvrir de nouvelles perspectives d'innovation dans les services financiers. Dans ce contexte, les techniques avancées d'Apprentissage Automatique et l'analyse des Big Data facilitent une meilleure compréhension du marché et des comportements des clients, ce qui se traduit par des stratégies financières mieux informées. 

Dans ce contexte, TECH lance un Certificat Avancé de pointe en Gestion Financière Avancée à l’aide de l'Intelligence Artificielle. Conçu par des références dans ce domaine, le parcours académique approfondira des aspects allant de l'automatisation robotique des processus financiers ou de la modélisation prédictive des flux de trésorerie à l'aide de TensorFlow à la création de rapports financiers automatisés avec Power BI. En outre, le programme abordera les techniques les plus avancées d'optimisation financière avec OR-Tools, ce qui permettra aux diplômés d'améliorer de manière significative la précision de leur gestion de portefeuille et de leur allocation d'actifs. 

Pour consolider tout ce contenu, TECH s'appuie sur la méthodologie exclusive du Relearning. Grâce à ce système d'apprentissage, les spécialistes renforceront la compréhension en répétant les concepts clés tout au long du programme, qui seront présentés dans divers médias audiovisuels pour une acquisition progressive et efficace des connaissances. En ce sens, les spécialistes n'ont besoin que d'un appareil avec accès à internet pour accéder au Campus Virtuel et profiter du matériel didactique le plus complet du marché de l'éducation. 

Donnez un coup de pouce à votre carrière et à votre CV en intégrant dans votre travail les dernières tendances en matière de Gestion Financière Avancée avec Intelligence Artificielle" 

Ce Certificat avancé en Gestion Financière Avancée à l’aide de 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 vous plongerez dans les techniques d'optimisation financière les plus avancées avec OR-Tools, ce qui vous permettra de maximiser la performance des portefeuilles d'investissement” 

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 utiliser des plateformes comme Python pour analyser de grands volumes de données financières? Parvenez-y grâce à ce diplôme universitaire en seulement 3 mois"

Vous accéderez à un système d'apprentissage basé sur la répétition, avec un enseignement naturel et progressif tout au long du cursus"

Le matériel didactique qui compose ce diplôme universitaire a été créé par des références authentiques en Gestion Financière Avancée à l'aide de l'Intelligence Artificielle. Le programme abordera des aspects allant de l'automatisation des processus financiers ou du traitement automatique des factures à l'utilisation de techniques prédictives pour optimiser la gestion des stocks. Le programme abordera également l'utilisation de simulations de Monte Carlo pour évaluer le risque associé à différents investissements et stratégies. De cette manière, les étudiants développeront des compétences avancées pour intégrer des solutions d'Intelligence dans des environnements financiers afin d'automatiser les processus. 

Vous concevrez et mettrez en œuvre des solutions innovantes qui optimisent les processus financiers grâce à l'automatisation et à l'analyse prédictive” 

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. 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'AI 

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'IA 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'IA 
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'IA 

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'IA 

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

2.7.1. Application des techniques de Deep Learning pour 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 insights d’IA 

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'IA 

2.9. Négociations stratégiques assistées par l'IA 

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

2.10. Mise en œuvre des projets de l'IA dans la stratégie financière 

2.10.1. Planification et gestion des projets IA 
2.10.2. Utilisation d'outils de gestion de projet 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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