Grazie a questo Esperto universitario, 100% online, avrai gli strumenti e le competenze per implementare soluzioni di IA che ottimizzano i processi finanziari, come l'automazione della contabilità e la gestione dei rischi” 

¿Perché studiare in TECH?

TECH è la più grande business school del mondo che opera al 100% in modalità online. Si tratta di una Business School d'élite, con un modello dotato dei più alti standard accademici. Un centro internazionale ad alto rendimento per la preparazione intensiva di competenze manageriali.   

TECH è un’università all'avanguardia della tecnologia, che agglomera tutte le risorse a sua disposizione con l’obiettivo di aiutare lo studente a raggiungere il successo aziendale”

In TECH Università Tecnologica

Innovazione

L'Università offre un modello di apprendimento online che combina le ultime tecnologie educative con il massimo rigore pedagogico. Un metodo unico con il più alto riconoscimento internazionale che fornirà allo studente le chiavi per inserirsi in un mondo in costante cambiamento, in cui l'innovazione è concepita come la scommessa essenziale di ogni imprenditore.

“Caso di Successo Microsoft Europa” per aver incorporato l'innovativo sistema multivideo interattivo nei nostri programmi. 

Massima esigenza

Il criterio di ammissione di TECH non si basa su criteri economici. Non è necessario effettuare un grande investimento per studiare in questa Università. Tuttavia, per ottenere una qualifica rilasciata da TECH, i limiti dell'intelligenza e della capacità dello studente saranno sottoposti a prova. I nostri standard accademici sono molto alti...

95% degli studenti di TECH termina i suoi studi con successo.

Networking

In TECH partecipano professionisti provenienti da tutti i Paesi del mondo al fine di consentire allo studente di creare una vasta rete di contatti utile per il suo futuro.

+100.000 manager specializzati ogni anno, +200 nazionalità differenti.

Empowerment

Lo studente cresce di pari passo con le migliori aziende e con professionisti di grande prestigio e influenza. TECH ha sviluppato alleanze strategiche e una preziosa rete di contatti con i principali esponenti economici dei 7 continenti.

+500 accordi di collaborazione con le migliori aziende.

Talento

Il nostro programma è una proposta unica per far emergere il talento dello studente nel mondo imprenditoriale. Un'opportunità unica di affrontare i timori e la propria visione relativi al business.

TECH si propone di aiutare gli studenti a mostrare al mondo il proprio talento grazie a questo programma. 

Contesto Multiculturale

Gli studenti che intraprendono un percorso con TECH possono godere di un'esperienza unica. Studierai in un contesto multiculturale. Lo studente, inserito in un contesto globale, potrà addentrarsi nella conoscenza dell’ambito lavorativo multiculturale mediante una raccolta di informazioni innovativa e che si adatta al proprio concetto di business.

Gli studenti di TECH provengono da oltre 200 nazioni differenti.  

Impara con i migliori

Il personale docente di TECH contribuisce a mostrare agli studenti il proprio bagaglio di esperienze attraverso un contesto reale, vivo e dinamico. Si tratta di docenti impegnati a offrire una specializzazione di qualità che permette allo studente di avanzare nella sua carriera e distinguersi in ambito imprenditoriale.

Professori provenienti da 20 nazionalità differenti. 

TECH punta all'eccellenza e dispone di una serie di caratteristiche che la rendono unica:   

Analisi

In TECH esploriamo il lato critico dello studente, la sua capacità di mettere in dubbio le cose, la sua competenza nel risolvere i problemi e le sue capacità interpersonali.  

Eccellenza accademica

TECH offre agli studenti la migliore metodologia di apprendimento online. L’università combina il metodo Relearning (la metodologia di apprendimento post-laurea meglio valutata a livello internazionale), con i casi di studio. Tradizione e avanguardia in un difficile equilibrio e nel contesto del più esigente itinerario educativo.   

Economia di scala

TECH è la più grande università online del mondo. Dispone di oltre 10.000 corsi universitari di specializzazione universitaria. Nella nuova economia, volume + tecnologia = prezzo dirompente. In questo modo, garantiamo che lo studio non sia così costoso come in altre università.   

In TECH avrai accesso ai casi di studio più rigorosi e aggiornati del mondo accademico”

Questo programma è stato progettato da veri esperti di Intelligenza Artificiale. Il piano di studi si concentrerà quindi su questioni come l'implementazione di sistemi di pagamento automatici tramite Stripe Radar, la riconciliazione bancaria con Machine Learning e l'applicazione di modelli predittivi con Power BI. In questo modo, gli studenti acquisiranno competenze avanzate per automatizzare i processi finanziari utilizzando tecniche di Deep Learning all'avanguardia. Inoltre, i contenuti didattici approfondiranno una varietà di metodi 
di simulazione per la gestione del rischio in modo che gli studenti possano modellare diversi scenari economici per analizzare il rendimento degli investimenti o degli asset..

Sarai altamente qualificato per modellare i rischi finanziari applicando i più moderni modelli di Machine Learning e analisi predittiva"

Piano di studi

Il Esperto universitario in Automazione dei Processi Finanziari e Gestione del Rischio con l'Intelligenza Artificiale di TECH Università Tecnologica è un programma intensivo che ti prepara ad affrontare sfide e decisioni aziendali nell’ambito della Consulenza Finanziaria.

Il piano di studi si concentrerà quindi su questioni come l'implementazione di sistemi di pagamento automatici tramite Stripe Radar, la riconciliazione bancaria con Machine Learning e l'applicazione di modelli predittivi con Power BI.

In questo modo gli studenti acquisiranno competenze tecniche avanzate per eseguire simulazioni che modellino diversi scenari economici per analizzare il ritorno sugli investimenti.

Questo Esperto universitario si svolge nell'arco di 3 mesi ed è suddiviso in 3 moduli: 

Módulo 1: Automazione dei Processi del Dipartimento Finanziario con Intelligenza Artificiale
Módulo 2: Analisi e visualizzazione dei dati finanziari con Plotly e Google Data Studio
Módulo 3: Intelligenza Artificiale per la gestione del rischio finanziario con TensorFlow e Scikit-learn

Dove, quando e come si svolge?

TECH offre la possibilità di svolgere questo Esperto universitario in Automazione dei Processi Finanziari e Gestione del Rischio con l'Intelligenza Artificiale completamente online. Durante i 3 mesi di durata della specializzazione, gli studenti potranno accedere a tutti i contenuti di questo programma in qualsiasi momento, il che consentirà loro di autogestire il proprio tempo di studio.

Modulo 1. Automazione dei Processi del Dipartimento Finanziario con Intelligenza Artificiale

1.1. Automazione dei Processi Finanziari con IA e l'Automazione Robotica dei Processi (RPA)

1.1.1. IA e RPA per l'automazione e la robotizzazione dei processi 
1.1.2. Piattaforme RPA per i processi finanziari: UiPath, Blue Prism, e Automation Anywhere 
1.1.3. Valutazione dei casi d'uso della RPA in ambito finanziario e ROI atteso 

1.2. Elaborazione automatizzata delle fatture con IA con Kofax

 1.2.1. Configurazione di soluzioni AI per l'elaborazione delle fatture con Kofax 
1.2.2. Applicazione di tecniche di Machine Learning per la classificazione delle fatture 
1.2.3. Automazione del ciclo di fatturazione con tecnologie IA

 1.3. Automazione dei pagamenti con piattaforme di Intelligenza Artificiale 

1.3.1. Implementazione di sistemi di pagamento automatizzati con Stripe Radar e IA 
1.3.2. Utilizzo di modelli predittivi di IA per una gestione efficiente del contante 
1.3.3. Sicurezza nei sistemi di pagamento automatizzati: Prevenzione dei frodi con Intelligenza Artificiale 

1.4. Riconciliazione bancaria con Intelligenza Artificiale e Machine Learning

 1.4.1. Automazione della riconciliazione bancaria grazie all'IA con piattaforme come Xero 
1.4.2. Implementazione di algoritmi di Machine Learning per migliorare la precisione 
1.4.3. Casi di studio: Miglioramento dell'efficienza e riduzione degli errori 

 1.5. Gestione dei flussi di cassa con Deep Learning e TensorFlow 

1.5.1. Modellazione predittiva dei flussi di cassa con reti LSTM e TensorFlow 
1.5.2. Implementazione di modelli LSTM in Python per le previsioni finanziarie 
1.5.3. Integrazione di modelli predittivi in strumenti di pianificazione finanziaria 

1.6. Automazione dell'inventario con Predictive Analytics

 1.6.1. Utilizzo di tecniche predittive per ottimizzare la gestione dell’inventario 
1.6.2. Applicazione di modelli predittivi con Microsoft Azure Machine Learning 
1.6.3. Integrazione dei sistemi di gestione dell’inventario con ERP 

1.7. Creazione di report finanziari automatizzati con Power BI 

1.7.1. Automatizzazione della generazione di rapporti finanziari con Power BI
 1.7.2. Sviluppo di dashboard dinamici per l'analisi finanziaria in tempo reale
 1.7.3. Casi di studio di miglioramenti nel processo decisionale finanziario grazie alla reportistica automatizzata 

1.8. Ottimizzazione degli acquisti con IBM Watson 

1.8.1. Analisi predittiva per l'ottimizzazione degli acquisti con IBM Watson 
1.8.2. Modelli di IA per negoziazioni e prezzi 
1.8.3. Integrazione delle raccomandazioni dell'IA nelle piattaforme di acquisto 

1.9. Servizio clienti con chatbot finanziari e Google DialogFlow

 1.9.1. Implementazione di chatbot finanziari con Google Dialogflow
 1.9.2. Integrazione di chatbot in piattaforme CRM per l'assistenza finanziaria 
1.9.3. Miglioramento continuo di chatbot in base a feedback degli utenti 

1.10. Audit finanziario assistito da Intelligenza Artificiale

 1.10.1. Applicazioni dell'IA negli audit interni: Analisi delle transazioni 
1.10.2. Implementazione dell'IA per l'audit di conformità e il rilevamento delle discrepanze 
1.10.3. Miglioramento dell'efficienza dell'audit con le tecnologie di IA

Modulo 2. Analisi e visualizzazione dei dati finanziari con Plotly e Google Data Studio

2.1. Fondamenti di analisi dei dati finanziari 

2.1.1. Introduzione all'analisi dei dati 
2.1.2. Strumenti e tecniche per l'analisi dei dati finanziari 
2.1.3. Importanza dell'analisi dei dati in finanza

 2.2. Tecniche di analisi esplorativa dei dati finanziari

 2.2.1. Analisi descrittiva dei dati finanziari 
2.2.2. Visualizzazione di dati finanziari con Python e R 
2.2.3. Identificazione di modelli e tendenze nei dati finanziari 

2.3. Analisi delle serie temporali finanziarie

 2.3.1. Fondamenti delle serie temporali 
2.3.2. Modelli di serie temporali per i dati finanziari 
2.3.3. Analisi e previsione delle serie temporali 

2.4. Correlazione e causalità e analisi della causalità in finanza

 2.4.1. Metodi di analisi della correlazione 
2.4.2. Tecniche per identificare le relazioni causali 
2.4.3. Applicazioni nell'analisi finanziaria 

 2.5. Visualizzazione avanzata dei dati finanziari

 2.5.1. Tecniche avanzate di visualizzazione dei dati 
2.5.2. Strumenti di visualizzazione interattiva (Plotly, Dash) 
2.5.3. Casi d'uso ed esempi pratici

 2.6. Analisi dei cluster nei dati finanziari

 2.6.1. Introduzione all'analisi dei cluster 
2.6.2. Applicazioni nella segmentazione dei mercati e dei clienti 
2.6.3. Strumenti e tecniche per l'analisi dei cluster

 2.7. Analisi di reti e grafi in finanza 

2.7.1. Fondamenti dell'analisi delle reti 
2.7.2. Applicazioni dell'analisi dei grafi in finanza 
2.7.3. Strumenti di analisi delle reti (NetworkX, Gephi) 

2.8. Analisi del testo e del sentiment in finanza

 2.8.1. Elaborazione del linguaggio naturale (NLP) in finanza 
2.8.2. Analisi del sentiment nelle notizie e nei social network 
2.8.3. Strumenti e tecniche per l'analisi del testo 

2.9. Strumenti di analisi e visualizzazione dei dati finanziari con l'intelligenza artificiale 

2.9.1. Librerie di analisi dei dati in Python (Pandas, NumPy) 
2.9.2. Strumenti di visualizzazione in R (ggplot2, Shiny) 
2.9.3. Implementazione pratica di analisi e visualizzazione 

2.10. Progetti e applicazioni pratiche di analisi e visualizzazione

 2.10.1. Sviluppo di progetti di analisi dei dati finanziari
 2.10.2. Implementazione di soluzioni di visualizzazione interattiva
 2.10.3. Valutazione e presentazione dei risultati dei progetti

Modulo 3. Intelligenza Artificiale per la gestione del rischio finanziario con TensorFlow e Scikit-learn

3.1. Elementi fondamentali della gestione dei rischi finanziari

 3.1.1. Concetti base di gestione di rischio
 3.1.2. Tipi di rischio finanziario
 3.1.3. Importanza della gestione dei rischi in finanza

 3.2. Modelli di rischio di credito con Intelligenza Artificiale

 3.2.1. Tecniche di machine learning per la valutazione del rischio di credito
 3.2.2. Modelli di credit scoring (scikit-learn)
 3.2.3. Implementazione di modelli di rischio di credito con Python

 3.3. Modelli di rischio di mercato con Intelligenza Artificiale

 3.3.1. Analisi e gestione del rischio di mercato
 3.3.2. Applicazione di modelli predittivi del rischio di mercato
 3.3.3. Implementazione di modelli di rischio di mercato

 3.4. Rischio operativo e sua gestione con l'Intelligenza Artificiale

3.4.1. Concetti e tipologie di rischio operativo 
3.4.2. Applicazione delle tecniche di IA per la gestione del rischio operativo 
3.4.3. Strumenti ed esempi pratici 

 3.5. Modelli di rischio di liquidità con Intelligenza Artificiale

3.5.1. Fondamenti del rischio di liquidità 
3.5.2. Tecniche di Machine Learning per l’analisi del rischio di liquidità 
3.5.3. Implementazione pratica di modelli di rischio di liquidità 

3.6. Analisi di rischio sistemico con Intelligenza Artificiale

3.6.1. Concetti di rischio sistemico 
3.6.2. Applicazioni dell'IA nella valutazione del rischio sistemico 
3.6.3. Casi di Studio ed esempi pratici

 3.7. Ottimizzazione del portafoglio con considerazioni sul rischio

3.7.1. Tecniche di ottimizzazione del portafoglio 
3.7.2. Inclusione di misure di rischio nell'ottimizzazione 
3.7.3. Strumenti di ottimizzazione del portafoglio 

3.8. Simulazione di rischio finanziario

3.8.1. Metodi di simulazione per la gestione del rischio 
3.8.2. Applicazione delle simulazioni Monte Carlo in finanza 
3.8.3. Implementazione di simulazioni con Python 

3.9. Valutazione e monitoraggio continuo del rischio

3.9.1. Tecniche di valutazione continua del rischio 
3.9.2. Strumenti di monitoraggio e reporting del rischio 
3.9.3. Implementazione di sistemi di monitoraggio continuo 

3.10. Progetti e applicazioni pratiche nella gestione del rischio 

3.10.1. Sviluppo di progetti di gestione del rischio finanziario 
3.10.2. Implementazione di soluzioni IA di gestione del rischio 
3.10.3. Valutazione e presentazione dei risultati dei progetti 

Avrai a disposizione una biblioteca aperta 24 ore su 24 con risorse didattiche e materiale che si distingue per la sua qualità. Cosa aspetti ad iscriverti?”