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”

Esperto universitario in Gestione Finanziaria Avanzata con Intelligenza Artificiale è un programma che viene insegnato in una comoda modalità 100% online, che ti dà l'opportunità di realizzarlo mentre sviluppi il tuo lavoro professionale a tempo pieno. Nel corso di 6 mesi, gli studenti saranno preparati a superare qualsiasi rischio economico attraverso l'implementazione di tecnologie avanzate come il Machine Learning.

Applicherai modelli predittivi basati sul Machine Learning per anticipare le tendenze del mercato e prevedere i rischi nei portafogli d'investimento"

Piano di studi

Attraverso questo Esperto universitario in Gestione Finanziaria Avanzata con Intelligenza Artificiale, i professionisti guideranno la trasformazione digitale nelle loro aziende e implementeranno algoritmi per ottimizzare un processo decisionale strategico.

Progettato per i riferimenti nell'applicazione di Intelligenza Artificiale nel settore finanziario, l'itinerario approfondirà le tecniche più sofisticate per automatizzare compiti complessi come l'elaborazione delle fatture o il rilevamento delle frodi economiche.

Gli studenti acquisiranno competenze per progettare e implementare modelli di Deep Learning che gestiscono i flussi di cassa con precisione. Inoltre, gestiranno TensorFlow per prevedere le fluttuazioni dei prezzi delle attività e dei movimenti di borsa.

Questo Esperto universitario in Gestione Finanziaria Avanzata con Intelligenza Artificiale si sviluppa nell'arco di 6 mesi ed è suddiviso in 3 moduli.

Módulo 1. Automazione dei Processi del Dipartimento Finanziario con Intelligenza Artificiale
Módulo 2. Pianificazione strategica e processo decisionale con Intelligenza Artificiale 
Módulo 3. Tecniche avanzate di ottimizzazione finanziaria con OR-Tools

Dove, quando e come si svolge?

TECH offre la possibilità di svolgere questo Esperto Universitario in Gestione Finanziaria Avanzata con Intelligenza Artificiale completamente online. Durante i 6 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 IA 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. Pianificazione strategica e processo decisionale con Intelligenza Artificiale

2.1. Modellazione predittiva per la pianificazione strategica con ScikitLearn

2.1.1. Costruire modelli predittivi con Python e Scikit-Learn
2.1.2. Applicazione dell'analisi di regressione nella valutazione dei progetti
2.1.3. Convalida dei modelli predittivi con tecniche di cross-validation in Python

2.2. Analisi di scenari con simulazioni Monte Carlo

2.2.1. Implementazione di simulazioni Monte Carlo con Python per l'analisi del rischio
2.2.2. Uso dell'IA per l'automazione e il miglioramento delle simulazioni di scenari
2.2.3. Interpretazione e applicazione dei risultati per il processo decisionale strategico

2.3. Valutazione delle Inversioni di Intelligenza Artificiale

2.3.1. Tecniche di IA per la valutazione di attività e aziende
2.3.2. Modelli di Machine Learning per la stima del valore con Python
2.3.3. Analisi dei casi: Uso dell' Intelligenza Artificiale nella valutazione di start-up tecnologiche

2.4. Ottimizzazione di fusioni e acquisizioni con Machine Learning e TensorFlow

2.4.1. Modellazione predittiva per valutare sinergie di M&A con TensorFlow
2.4.2. Simulazione di integrazioni post-M&A con modelli di Intelligenza Artificiale
2.4.3. Uso di NLP per l'analisi automatizzata della due diligence

2.5. Gestione di portafogli con algoritmi genetici

2.5.1. Uso di algoritmi genetici per l'ottimizzazione del portafoglio
2.5.2. Implementazione di strategie di selezione e allocazione con Python
2.5.3. Analisi dell'efficacia dei portafogli ottimizzati dall'Intelligenza Artificiale

2.6. Intelligenza Artificiale per la pianificazione della successione

2.6.1. Utilizzo dell'IA per l'identificazione e lo sviluppo dei talenti
2.6.2. Modelli predittivi per la pianificazione delle successioni con Python
2.6.3. Miglioramenti nella gestione del cambiamento attraverso l'integrazione dell'IA

2.7. Sviluppo di strategie di mercato con IA e TensorFlow

2.7.1. Applicazione di tecniche di Deep Learning per l'analisi di mercato
2.7.2. Uso di TensorFlow e Keras per modellare le tendenze del mercato
2.7.3. Sviluppo di strategie di ingresso nel mercato basate su insight di IA

2.8. Competitività e analisi della concorrenza con IA e IBM Watson

2.8.1. Monitoraggio della competitività mediante NLP e Machine Learning
2.8.2. Analisi competitiva automatizzata con IBM Watson
2.8.3. Implementazione di strategie competitive derivate dall'analisi dell'Intelligenza Artificiale

2.9. Negoziati strategici assistiti dall'Intelligenza Artificiale

2.9.1. Applicazione dei modelli di IA nella preparazione delle trattative
2.9.2. Uso di simulatori di negoziazione basati sull'IA per la formazione
2.9.3. Valutazione dell'impatto dell'Intelligenza Artificiale sui risultati delle negoziazioni

2.10. Implementazione di progetti di Intelligenza Artificiale nella strategia finanziaria

2.10.1. Pianificazione e gestione dei progetti di Intelligenza Artificiale
2.10.2. Uso di strumenti di gestione dei progetti come Microsoft Project
2.10.3. Presentazione di casi di studio e analisi dei successi e degli apprendimenti 

Modulo 3. Tecniche avanzate di ottimizzazione finanziaria con OR-Tools

3.1. Introduzione all’ottimizzazione finanziaria

3.1.1. Concetti di base dell'ottimizzazione
3.1.2. Strumenti e tecniche di ottimizzazione in finanza
3.1.3. Applicazioni dell'ottimizzazione in finanza

3.2. Ottimizzazione del portafoglio di investimento

3.2.1. Modelli di Markowitz per l'ottimizzazione dei portafogli
3.2.3. Ottimizzazione vincolata del portafoglio
3.2.4. Implementazione di modelli di ottimizzazione con OR-Tools in Python

3.3. Algoritmi genetici in finanza

3.3.1. Introduzione agli algoritmi genetici
3.3.2. Applicazione degli algoritmi genetici nell'ottimizzazione finanziaria
3.3.3. Esempi pratici e casi di studio

3.4. Programmazione lineare e non lineare in finanza

3.4.1. Fondamenti di programmazione lineare e non lineare
3.4.2. Applicazioni nella gestione del portafoglio e nell'ottimizzazione delle risorse
3.4.3. Strumenti per la risoluzione di problemi di programmazione lineare

3.5. Ottimizzazione stocastica in finanza

3.5.1. Concetti di ottimizzazione stocastica
3.5.2. Applicazioni nella gestione del rischio e nei derivati finanziari
3.5.3. Modelli e tecniche di ottimizzazione stocastica

3.6. Ottimizzazione robusta e sua applicazione in finanza

3.6.1. Fondamenti dell'ottimizzazione robusta
3.6.2. Applicazioni in ambienti finanziari incerti
3.6.3. Casi di studio ed esempi di ottimizzazione robusta

3.7. Ottimizzazione multi-obiettivo in finanza

3.7.1. Introduzione all'ottimizzazione multi-obiettivo
3.7.2. Applicazioni alla diversificazione e all'asset allocation
3.7.3. Tecniche e strumenti di ottimizzazione multiobiettivo

3.8. Machine Learning per l'ottimizzazione finanziaria

3.8.1. Applicazione di tecniche di Machine Learning nell’ottimizzazione
3.8.2. Algoritmi di ottimizzazione basati sul Machine Learning
3.8.3. Implementazione e casi di studio

3.9. Strumenti di ottimizzazione in Python e OR-Tools

3.9.1. Strumenti e librerie di ottimizzazione in Python (SciPy, OR-Tools)
3.9.2. Implementazione pratica di problemi di ottimizzazione
3.9.3. Esempi di applicazioni finanziarie

3.10. Progetti e applicazioni pratiche di ottimizzazione finanziaria

3.10.1. Sviluppo di progetti di ottimizzazione finanziaria
3.10.2. Implementazione di soluzioni di ottimizzazione nel settore finanziario
3.10.3. Valutazione e presentazione dei risultati dei progetti

 Una qualifica flessibile, senza orari fissi e con contenuti didattici disponibili 24 ore al giorno. Cosa aspetti ad iscriverti?”