Grazie a questo Esperto universitario, 100% online, creerai nuove soluzioni tecnologiche basate sull'Intelligenza Artificiale che aumenteranno l'efficienza e la competitività nel settore finanziario” 

Secondo un nuovo rapporto dell'Organizzazione per la Cooperazione e lo Sviluppo Economico, le tecnologie di Intelligenza Artificiale stanno ridefinendo le pratiche finanziarie fornendo analisi predittive più accurate e automatizzando complesse attività operative. Questo progresso tecnologico non solo aumenta l'efficienza operativa, ma apre anche nuove opportunità per l'innovazione nei servizi finanziari. In questo contesto, le tecniche avanzate di Machine Learning e analisi dei Big Data stanno facilitando una migliore comprensione dei comportamenti del mercato e dei clienti, il che si traduce in strategie finanziarie più informate. 

In questo scenario, TECH propone un avanguardista Esperto universitario in Gestione Finanziaria Avanzata con Intelligenza Artificiale. Progettato da riferimenti in questo settore, il percorso accademico approfondirà aspetti che vanno dall'automazione robotica dei processi finanziari o dalla modellazione predittiva dei flussi di cassa utilizzando TensorFlow alla creazione di report finanziari automatizzati con Power BI. Inoltre, il programma affronterà le tecniche più avanzate di ottimizzazione finanziaria con OR-Tools che consentiranno agli studenti di migliorare significativamente la precisione nella gestione dei loro portafogli e nell'assegnazione delle attività.  

Per consolidare tutti questi contenuti, TECH si basa sulla metodologia esclusiva Relearning. Attraverso questo sistema di apprendimento, gli specialisti rafforzeranno la comprensione ripetendo concetti chiave durante tutto il programma, che saranno presentati in vari supporti audiovisivi per un'acquisizione progressiva ed efficace delle conoscenze. In questo senso, l'unica cosa che i medici avranno bisogno è avere un dispositivo con accesso a internet per accedere al Campus Virtuale e godere dei materiali didattici più completi del mercato pedagogico.

Dai un impulso di qualità alla tua carriera e al curriculum incorporando nel tuo lavoro le ultime tendenze in Gestione Finanziaria Avanzata con Intelligenza Artificiale” 

Questo Esperto universitario in Gestione Finanziaria Avanzata con 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 

Approfondirai le tecniche più avanzate di ottimizzazione finanziaria con OR-Tools, che ti permetterà di massimizzare il rendimento dei portafogli d'investimento” 

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 utilizzare piattaforme come Python per analizzare grandi volumi di dati finanziari? Ottieni tale obiettivo con questo titolo universitario in soli 3 mesi"

Accederai a un sistema di apprendimento basato sulla ripetizione, con un insegnamento naturale e progressivo durante l’intero piano di studi"

I materiali didattici che compongono questo titolo universitario sono stati realizzati da veri e propri riferimenti in Gestione Finanziaria Avanzata con Intelligenza Artificiale. Il piano di studi approfondirà aspetti che vanno dall'automazione dei processi finanziari o l'elaborazione automatica delle fatture all'uso di tecniche predittive per ottimizzare la gestione dell'inventario. Inoltre, l'argomento sarà incentrato sull'uso delle simulazioni di Monte Carlo per valutare il rischio associato a diversi investimenti e strategie. In questo modo, gli studenti svilupperanno competenze avanzate per integrare soluzioniIntelligenza in ambienti finanziari per automatizzare i processi.  

Progetterai e implementerai soluzioni innovative che ottimizzano i processi finanziari attraverso l'automazione e l'analisi predittiva” 

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. Pianificazione strategica e processo decisionale con Intelligenza Artificiale 

2.1. Modellazione predittiva per la pianificazione strategica con Scikit-Learn 

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 degli investimenti con l'IA 

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'IA 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-acquisizione con modelli di IA 
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'IA 

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'IA 

2.9. Negoziati strategici assistiti dall'IA 

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'IA sui risultati delle negoziazioni 

2.10. Implementazione di progetti di IA nella strategia finanziaria 

2.10.1. Pianificazione e gestione dei progetti di IA 
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 
3.2.2. Ottimizzazione vincolata del portafoglio 
3.2.3. 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 multi-obiettivo 

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 

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