Attraverso questo Esperto universitario 100% online, gestirai gli strumenti dell'Intelligenza Artificiale per automatizzare i processi finanziari e gestire i rischi d'investimento” 

Un nuovo rapporto della Banca Mondiale mostra che le tecnologie di Intelligenza Artificiale stanno portando una profonda trasformazione nel modo in cui operano le organizzazioni finanziarie, offrendo soluzioni che migliorano l'efficienza, la precisione e la capacità di adattamento a un ambiente economico globale in continua evoluzione. Di fronte a questa realtà, i professionisti devono gestire l'uso di algoritmi avanzati e Apprendimento Automatico per identificare modelli e anomalie nei dati finanziari, con l'obiettivo di identificare potenziali rischi. 

In questo contesto, TECH propone un rivoluzionario programma in Automazione dei Processi Finanziari e Gestione del Rischio con l'Intelligenza Artificiale. Il percorso accademico si concentrerà su aree che vanno dall'automazione dei processi robotici nelle operazioni finanziarie o l'implementazione di sistemi di pagamento automatizzati tramite Stripe Radar alla gestione dei flussi finanziari utilizzando algoritmi di Deep Learning. Il corso, inoltre, affronterà in dettaglio le tecniche avanzate di analisi dei dati finanziari utilizzando Google Data Studio, fornendo agli studenti la capacità di interpretare grandi volumi di dati in modo efficiente. Inoltre, il programma fornirà diverse strategie di Machine Learning per la valutazione quantitativa del rischio di credito, consentendo un'identificazione e una mitigazione più accurate dei rischi finanziari attraverso sofisticati modelli predittivi. 

Inoltre, la metodologia di questo programma ne rafforza il carattere innovativo. A tal fine, utilizza la metodologia Relearning, basata sulla ripetizione di concetti chiave per ancorare le conoscenze e facilitare l'apprendimento. In questo modo, la combinazione di flessibilità e approccio pedagogico robusto, rende il programma altamente accessibile. Inoltre, gli esperti avranno accesso a una biblioteca didattica con diverse risorse multimediali in diversi formati come riassunti interattivi, video esplicativi e infografiche. Gli specialisti si prepareranno in ambienti di apprendimento simulato per trarre lezioni utili da applicare nella loro pratica lavorativa. 

Un'esperienza accademica senza orari prestabiliti e a cui potrai accedere da qualsiasi dispositivo con connessione internet. Anche dal tuo cellulare!”  

Questo Esperto universitario in Automazione dei Processi Finanziari e Gestione del Rischio con l'Intelligenza Artificiale possiede il programma più completo e aggiornato del mercato. Le caratteristiche principali del programma sono:  

• Sviluppo di casi di studio presentati da esperti di Intelligenza Artificiale 
• Contenuti grafici, schematici ed eminentemente pratici che forniscono informazioni scientifiche e pratiche sulle discipline essenziali per l’esercizio della professione 
• Esercizi pratici che offrono un processo di autovalutazione per migliorare l'apprendimento 
• Particolare enfasi è posta sulle metodologie innovative  
• Lezioni teoriche, domande all'esperto e/o al tutor, forum di discussione su questioni controverse e compiti di riflessione individuale 
• Disponibilità di accesso ai contenuti da qualsiasi dispositivo fisso o portatile dotato di connessione a Internet 

Utilizzerai l'analisi dei dati per supportare le decisioni strategiche in settori quali investimenti, finanziamenti e gestione del portafoglio” 

Il personale docente del programma comprende rinomati specialisti del settore e altre aree correlate, che forniscono agli studenti le competenze necessarie a intraprendere un percorso di studio eccellente.

I contenuti multimediali, sviluppati in base alle ultime tecnologie educative, forniranno al professionista un apprendimento coinvolgente e localizzato, ovvero inserito in un contesto reale.  

La creazione di questo programma è incentrata sull’Apprendimento Basato su Problemi, mediante il quale il professionista deve cercare di risolvere le diverse situazioni che gli si presentano durante il corso. Lo studente potrà usufruire di un innovativo sistema di video interattivi creati da esperti di rinomata fama.   

Stai cercando di applicare modelli predittivi per la valutazione del rischio finanziario? Ottieni tale obiettivo con questo Esperto universitario in soli 3 mesi"

Il sistema Relearning applicato da TECH nei suoi programmi riduce le lunghe ore di studio così frequenti in altri metodi di insegnamento. Godrai di un apprendimento naturale e progressivo!"

In questo contesto, TECH propone un rivoluzionario programma in Automazione dei Processi Finanziari e Gestione del Rischio con l'Intelligenza Artificiale. Il piano di studi approfondirà argomenti che vanno dall'automazione robotica dei processi finanziari o l'implementazione di sistemi di pagamento automatizzati con Stripe Radar alla gestione del flusso di cassa con Deep Learning. Il corso approfondirà le tecniche più avanzate per analizzare i dati finanziari con Google Data Studio. Inoltre, il programma offrirà le strategie di Machine Learning più efficaci per valutare il rischio di credito.  

Implementerai soluzioni di Intelligenza Artificiale per automatizzare le attività finanziarie rurali come la riconciliazione bancaria, la gestione dei crediti e la creazione di report” 

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

1.1. Automazione dei Processi Finanziari con l'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 IA 

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 delle frodi con l'IA 

1.4. Riconciliazione bancaria con l'IA e il 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 IA 

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 IA 

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 IA 

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'IA 

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 IA 

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 delle rischio sistemici assistita da IA 

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 

Potrai godere di un apprendimento piacevole attraverso i formati didattici che ti offre questo titolo, come il video esplicativo o il riassunto interattivo”