Kategorie: Szkolenia AI, GPT i Machine Learning , Finanse

O szkoleniu

Przez dwa dni pracujemy z asystentem AI na danych przykładowej firmy: od analizy wyników i odchyleń, przez raport i komentarz dla zarządu, po budżet, prognozę – oraz analizujemy różne powtarzalne zadania, które AI może wykonywać za nas.

Po szkoleniu:

przeanalizujesz z AI dane z systemu finansowo-księgowego i znajdziesz istotne odchylenia wraz z ich przyczynami,
przygotujesz komentarz do wyników i raport dla zarządu w ułamku czasu, który zajmuje dziś,
wyciągniesz dane z faktur, umów i raportów w PDF do tabeli i sprawdzisz je z oryginałem,
zbudujesz własnego asystenta działu finansów i jedną automatyzację, którą zespół wykorzysta od razu po szkoleniu,
będziesz umieć pracować z dużymi zbiorami danych i tworzyć kompleksowe raporty w Excelu czy w PDF oraz sporządzać podsumowania,
zobaczysz, które zadania działu finansowego AI naprawdę przyspiesza, a w których wciąż się myli.

Liczby trzymamy zazwyczaj w arkuszach i uzgadniamy ze źródłem – zaś AI traktujemy jako szybkiego współpracownika, którego pracę trzeba jednak jeszcze sprawdzać. Osobny fragment szkolenia poświęcamy danym poufnym: co wolno przekazać narzędziom AI i na jakich warunkach. Prowadzący zwykle pokazuje pracę w Claude; uczestnicy mogą korzystać z Claude lub ChatGPT. W szkoleniach zamkniętych możemy pracować także na narzędziu, które firma ma wdrożone, np. MS 365 Copilot.

Szkolenie jest przeznaczone dla wszystkich, którzy pracują z liczbami firmy: controllerów, analityków finansowych i FP&A, specjalistów i kierowników działów finansowych, dyrektorów finansowych, osób z księgowości przygotowujących zestawienia dla zarządu, a także audytorów wewnętrznych. Jeśli interesuje Cię AI bardziej pod kątem analizy spółek i inwestowania – zobacz szkolenie „AI w analizie inwestycyjnej”. Na życzenie zamawiającego dla grup, możliwe są modyfikacje zakresu programowego, w tym dopasowanie tematyki i przykładów pod specyfikę danej instytucji.

Czas trwania

2 dni, 9:00 - 17:00

Program

Podstawy AI i jej potencjał w biznesie
- Czym jest sztuczna inteligencja?
- Pokazanie możliwości ML
- Kluczowe pojęcia:
  - Machine Learning
  - Prognozowanie z wykorzystaniem ML
Definiowanie problemu biznesowego do rozwiązania z wykorzystaniem ML/AI
- Kryteria doboru problemu biznesowego
- Dobór i definiowanie wskaźników sukcesu modeli ML/AI
Dane jako fundament Machine Learning
- Przygotowanie modeli ML/AI – przygotowanie danych odpowiedniej jakości
- Kluczowe pojęcia:
  - Rodzaje danych
  - Definicja „dobrej jakości”
- Zbieranie i przygotowanie danych do modeli ML/AI
Wykorzystanie AI w celu automatyzacji codziennej pracy
- Analiza trendów rynkowych:
  - Giełda lokalna
  - Giełda USA
  - Rynek stopy procentowej – obligacje polskie i zagraniczne
- Selekcja instrumentów finansowych z grupy porównawczej – wybór obligacji lub akcji na danym rynku z wszystkich dostępnych
- Analiza ryzyka niewypłacalności emitenta
- Biały wywiad: analiza sentymentu rynkowego w oparciu o prasę / portale informacyjne
- Scraping istotnych danych ze sprawozdań finansowych spółek
- Efektywne wyszukiwanie informacji na przykładzie aktów prawnych
- Analiza aktywności klientów instytucji finansowej (bank, TFI, broker):
  - Wyszukiwanie trendów
  - Wyszukiwanie wzorców zachowań
  - Sporządzanie podsumowań
  - Praca na dużych zbiorach danych
- Zewnętrzne źródła danych – analizy biznesowe i sprzedażowe:
  - Analizy Online
  - IZFiA
- Generowanie raportów w określonych formatach (Excel, PDF, Word)

Pobierz w wersji PDF

Training also available in English .

Przeznaczenie i wymagania

Szkolenie jest przeznaczone przede wszystkim dla:

analityków finansowych, controllerów i FP&A,
specjalistów, kierowników i dyrektorów działów finansowych,
osób z księgowości i administracji, które przygotowują zestawienia i raporty dla zarządu,
audytorów wewnętrznych i osób odpowiedzialnych za procesy finansowe.

Szkolenie będzie za proste dla osób, które na co dzień budują w firmie rozwiązania AI lub automatyzacje z użyciem programowania.

Świadomie nie uczymy:

programowania ani budowy modeli uczenia maszynowego,
zasad rachunkowości, budżetowania ani controllingu od podstaw,
wdrażania systemów AI w organizacji od strony IT,
analizy i wyceny spółek giełdowych z AI (to zakres szkolenia „AI w analizie inwestycyjnej”).

Od uczestników oczekujemy:

znajomości Excela na poziomie co najmniej podstawowym,
doświadczenia w pracy z danymi finansowymi firmy: rachunkiem wyników, budżetem, raportami.

Nie trzeba znać narzędzi AI ani programować. Sugerujemy, aby na czas szkolenia mieć aktywną licencję Claude lub ChatGPT. W szkoleniach dla grup na zamówienie możemy zapewnić komplet licencji.