آموزش مبانی اتوماسیون مالی
Fundamentals of Financial Automation
یادگیری اتوماسیون خود را خودکار کنید
مالی به سرعت در حال پیشرفت است. آنچه در گذشته توسط انسان انجام می شد امروزه تقریباً به طور کامل توسط نرم افزار انجام می شود.
... و نرم افزار سریعتر می شود.
ما مدل‌های پیشرفته‌تری داریم که کارهای بیشتری را در شرایط انعطاف‌پذیرتر انجام می‌دهند و یادگیری آنها را تسریع می‌کنند.
اگر ندانیم چگونه عملیات مالی را خودکار کنیم... دچار مشکل خواهیم شد.
متأسفانه، دوره‌های آموزشی تاکنون به شما نمی‌گویند که چگونه اکثر عملیات مالی را خودکار کنید.
آنها ممکن است بر روی یک حوزه خاص مانند کشف تقلب تمرکز کنند، بدون اینکه نگاهی جامع به همه عملیات مالی رایج و فناوری‌های رایج مورد استفاده برای خودکار کردن هر کدام به شما بدهند.
اگر می‌توانید در یک دوره آموزشی، همه فناوری‌های معمول اتوماسیون، همه موارد استفاده رایج و نمونه‌هایی از نحوه پیاده‌سازی آنها را بیابید، چه؟
این چیزی است که این دوره قصد دارد تغییر دهد.
بگذارید به شما بگویم... همه چیز
بعضی از مردم - از جمله من - دوست دارند بدانند در یک بسته چه چیزی دریافت می کنند.
منظورم از این، همه چیزهایی است که در بسته وجود دارد.
بنابراین، در اینجا فهرستی از همه چیزهایی که این دوره پوشش می دهد آمده است:
درباره اصول اتوماسیون مالی، از جمله اغلب فعالیت‌های خودکار (پردازش معاملات، تجزیه و تحلیل مالی، مدیریت هزینه‌ها، تطبیق)، مزایایی که اتوماسیون مالی دارد (بازدهی بالاتر، دقت، مقیاس‌پذیری، زمان واقعی) آشنا خواهید شد. بینش، کاهش هزینه)، و انواع معمول فناوری اتوماسیون؛
درباره نقش فناوری اطلاعات در امور مالی، از جمله سیستم‌های فناوری اطلاعات که معمولاً در اتوماسیون دخیل هستند (مانند سیستم‌های ERP بزرگ، پلت‌فرم‌های یکپارچه خارجی مانند APIها و برنامه‌های اختصاصی داخلی) و نگرانی‌های معمول آنها (امنیت سایبری، انطباق، بازیابی فاجعه، مقیاس پذیری، یا تعصبات مدل)؛
درباره پیش‌بینی انسان در مقابل خودکار، از جمله عناصر پیش‌بینی‌شده معمول (به عنوان مثال، قیمت سهام، امتیازات اعتباری و پیش‌فرض، فروش و درآمد، رفتار مشتری بانک مانند بسته شدن حساب، ادعاهای بیمه، و ریسک‌های پرتفوی)، آشنا خواهید شد. ویژگی‌های انسان در مقابل پیش‌بینی خودکار (روش‌های آماری و عددی مورد استفاده، مانند تجزیه و تحلیل سری‌های زمانی و رگرسیون، و داده‌های معمولاً مورد نیاز برای هر نوع)، مدل‌های پیش‌بینی معمول AI/ML مورد استفاده (مانند شبکه‌های عصبی، درخت‌های تصمیم‌گیری یا درخت‌های مجموعه). ، یا مدل های یادگیری عمیق)، مزایا و معایب هر کدام، و زمان استفاده از پیش بینی انسانی یا خودکار؛
درباره هوش مصنوعی و ML به عنوان نوعی از فناوری اتوماسیون، از جمله موارد استفاده رایج (امتیاز اعتبار، تشخیص تقلب، تجارت الگوریتمی، تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده، سیستم‌های توصیه)، ویژگی‌های مختلف آنها (قابل توضیح در مقابل دقیق، مولد در مقابل برای مثال، متمایز، تحت نظارت در مقابل بدون نظارت در آموزش، یا ایستا در مقابل پویا، انواع اصلی آنها (رگرسیون، طبقه بندی و خوشه بندی)، و مزایا و معایب معمول آنها؛
درباره RPA (اتوماسیون فرآیند رباتیک) و OCR (تشخیص کاراکتر نوری) که برای خودکارسازی کارهای تکراری، از جمله موارد استفاده رایج آنها (پردازش صورتحساب، انطباق و نظارت، اتوماسیون فرم، تولید گزارش، تطبیق، هزینه) استفاده می شود، آشنا خواهید شد. مدیریت، و غیره)، و مزایا و معایب معمول آنها؛
درباره ربات‌های چت و NLP (پردازش زبان طبیعی) که برای شناسایی و پاسخ به پرسش‌های متنی، از جمله موارد استفاده رایج آنها (مانند پشتیبانی مشتری و درخواست‌ها، مجوز تراکنش، مشاوره مالی، پردازش اسناد، پردازش داخلی) استفاده می‌شوند، آشنا خواهید شد. ، و غیره)، و مزایا و معایب معمول آنها؛
درباره بلاک چین ها و قراردادهای هوشمند که برای خودکارسازی کامل فرآیند تراکنش به شیوه ای ایمن، از جمله موارد استفاده متداول آنها (مانند معاملات خودکار سهام، ادعاهای بیمه خودکار، وام دهی خودکار و سپردن خودکار، یا تأیید هویت خودکار) استفاده می شوند، آشنا خواهید شد. ، و مزایا و معایب معمول آنها؛
درباره هوش مصنوعی مولد که برای تولید متن، تصویر یا سایر اشکال رسانه استفاده می‌شود، موارد استفاده معمول آن (تولید تصاویر، سناریوها، گزارش‌ها، ایمیل‌ها، اسناد، توصیه‌های مالی شخصی‌شده، و موارد دیگر) و مزایا و معایب معمول؛
شما در مورد اخلاق و ملاحظات کلیدی هوش مصنوعی، از جمله سوگیری هوش مصنوعی (و علل و اثرات آن)، شفافیت و توضیح هوش مصنوعی (از جمله تکنیک‌های دقت - توجیه پذیری و تکنیک‌های XAI - هوش مصنوعی قابل توضیح -)، معضل مثبت کاذب، آشنا خواهید شد. در مقابل منفی های کاذب، نقش مداخله انسانی (آیا باید تصمیمات ماشین را نادیده بگیرد، و اگر چنین است، تحت چه شرایطی) و امنیت و استحکام (چگونه از مدل ها در برابر ورودی های غیرمنتظره محافظت کنیم، و چگونه در خروجی ها زیاد آشکار نشویم).
درباره ملاحظات داده‌ها، از جمله رشته‌های کلیدی داده (مدیریت داده، حاکمیت داده و نظارت بر داده)، اصول مهم داده‌ها (مانند حفظ کیفیت داده بالا، یا DQ، و دیدن داده‌ها به عنوان دارایی) و تمرکز بر حفاظت از داده‌ها توسط DG (مانند چه داده‌هایی و چه زمانی، چگونه از داده‌ها محافظت شود، و داده‌ها برای چه اهدافی می‌توانند استفاده شوند)؛
در هنگام پیاده‌سازی اتوماسیون مالی با چالش‌های رایج از سه نوع اصلی (چالش‌های فناوری، چالش‌های عملیاتی، و چالش‌های امنیتی/اخلاقی) و همچنین نحوه کاهش این چالش‌ها آشنا خواهید شد.
درباره روندهای احتمالی آینده، مانند اتوماسیون فرآیندهای هوشمند (IPA)، محاسبات کوانتومی، امور مالی غیرمتمرکز، و ChatGPT و LLMها، از جمله چالش‌هایی که ممکن است به همراه داشته باشند، و پیامدهای احتمالی در مقیاس بزرگ در اتوماسیون مالی ( شخصی سازی انبوه همه چیز، به هم پیوستگی همه سیستم ها، و تمرکز بیشتر بر پایداری؛
دعوت من برای شما
به خاطر داشته باشید که همیشه 30 روز ضمانت بازگشت وجه دارید، بنابراین خطری برای شما وجود ندارد.
همچنین، پیشنهاد می‌کنم از ویدیوهای پیش‌نمایش رایگان استفاده کنید تا مطمئن شوید که دوره واقعاً مناسب است. من نمی خواهم پول خود را هدر دهید.
اگر فکر میکنید این دوره مناسب است، و می‌تواند دانش شما را در رابطه با تغییرات به سطح بالاتری برساند... خوشحالم که شما را به عنوان یک دانش‌آموز داشته باشیم.
آن طرف را ببینید!
معرفی دوره Course Intro
-
معرفی دوره Course Intro
مبانی Fundamentals
-
معرفی ماژول Module Intro
-
مبانی اتوماسیون Automation Basics
-
آزمون مبانی اتوماسیون Automation Basics Quiz
-
نقش فناوری اطلاعات در امور مالی The Role of IT in Finance
-
نقش فناوری اطلاعات در آزمون مالی The Role of IT in Finance Quiz
-
اتوماسیون در پیش بینی Automation in Forecasting
-
آزمون اتوماسیون در پیش بینی Automation in Forecasting Quiz
-
ماژول Outro Module Outro
فناوری اتوماسیون Automation Technology
-
معرفی ماژول Module Intro
-
هوش مصنوعی و ML AI and ML
-
آزمون هوش مصنوعی و ML AI and ML Quiz
-
RPA و OCR RPA and OCR
-
آزمون RPA و OCR RPA and OCR Quiz
-
چت بات ها و NLP Chatbots and NLP
-
چت بات ها و امتحان NLP Chatbots and NLP Quiz
-
بلاک چین و قراردادهای هوشمند Blockchain and Smart Contracts
-
آزمون بلاک چین و قراردادهای هوشمند Blockchain and Smart Contracts Quiz
-
هوش مصنوعی مولد Generative AI
-
آزمون هوش مصنوعی مولد Generative AI Quiz
-
ماژول Outro Module Outro
اجرای کامل Full Run-Throughs
-
معرفی ماژول Module Intro
-
تشخیص تقلب خودکار Automating Fraud Detection
-
خودکارسازی خدمات مشتری Automating Customer Service
-
خودکارسازی مدیریت هزینه ها Automating Expense Management
-
خودکارسازی معاملات غیرمتمرکز Automating Decentralised Transactions
-
ماژول Outro Module Outro
بهترین شیوه ها Best Practices
-
معرفی ماژول Module Intro
-
اخلاق و ملاحظات هوش مصنوعی AI Ethics and Considerations
-
آزمون اخلاق و ملاحظات هوش مصنوعی AI Ethics and Considerations Quiz
-
ملاحظات داده Data Considerations
-
آزمون ملاحظات داده Data Considerations Quiz
-
چالش های مشترک Common Challenges
-
مسابقه چالش های رایج Common Challenges Quiz
-
روندها و آینده Trends and the Future
-
آزمون روند و آینده Trends and the Future Quiz
-
ماژول Outro Module Outro
دوره Outro Course Outro
-
دوره Outro Course Outro
https://donyad.com/d/121d01
Vasco Patrício
Kingmaker (مدیر و مربی مورد حمایت MIT) من دارای چیزی هستم که می تواند به عنوان مربی بعنوان پیشینه غیر متعارف شناخته شود. من از روانشناسی یا پزشکی نمی آیم. در واقع ، من از فن آوری آمده ام. من دو استارت آپ فناوری ایجاد کردم که با پشتیبانی شتاب دهنده راه اندازی MIT-Portugal IEI و پس از تبدیل شدن به سرآمد اطلاعاتی آن ، به ارزیابی های میلیونی رسیدند. پس از سالها مربیگری و راهنمایی بنیانگذاران استارتاپ در زمینه مدیریت استعداد ، مدیریت عاطفی ، نفوذ و اقناع ، در میان موضوعات دیگر ، من با درخواست مدیران و سرمایه گذاران ، مانند سرمایه گذاران خطرپذیر ، با مشکلات پیچیده تر ، در مقیاس بزرگ ، شروع به کار کردم. پس از سالها کار اجرایی ، تخصص در مربیگری متخصصان مدیریت دارایی را شروع کردم. با امضای اولین مدیر صندوق / مشتریان CIO ، من شروع به تطبیق عملکرد و تأثیر تکنیک های خود برای اهداف مانند مدیریت استعداد برای نخست وزیران و تحلیلگران ، جمع آوری کمک مالی از تخصیص دهندگان ، هدایت موثر یک تیم و ارزیابی صحیح استعداد برای جبران / ارتقا promotion / تخصیص کردم افزایش.
نمایش نظرات