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Plan du cours
Fondamentaux de l'IA pour les professionnels des finances
- Qu'est-ce que l'IA et l'apprentissage automatique dans le contexte financier
- Types de modèles d'IA : classification, régression, modèles génératifs
- IA responsable : précision, transparence et utilisation éthique dans la reporting
Automatisation du traitement des données financières
- Utilisation d'outils d'IA pour l'ingestion et l'extraction de données depuis des PDF et des tableurs
- Nettoyage et transformation des données pour l'analyse
- Exploitation de l'OCR, du NLP et des LLM pour interpréter le texte financier non structuré
Analyse des états financiers pilotée par l'IA
- Analyse automatisée des ratios et benchmarking
- Détection des tendances et analyse des écarts à l'aide de l'apprentissage automatique
- Visualisation des insights à l'aide de tableaux de bord propulsés par l'IA
IA générative pour la reporting narrative
- Utilisation de LLM pour rédiger des résumés exécutifs et des commentaires d'écarts
- Création de la discussion et analyse de la gestion (MD&A) avec l'assistance de l'IA
- Ingénierie de prompts pour le storytelling financier et le contrôle de la précision
Planification de scénarios et prévisions avec l'IA
- Introduction à la modélisation et à la simulation de scénarios avec ML
- Construction de modèles dynamiques pour les prévisions de revenus, de dépenses et de flux de trésorerie
- Tests de résistance des finances sous des hypothèses macroéconomiques
Intégration de l'IA dans les flux de travail FP&A existants
- Augmentation des flux de travail basés sur tableur avec Python ou des plugins IA
- Outils collaboratifs et automatisation pour les clôtures mensuelles/trimestrielles
- Intégration de l'IA dans Excel, Power BI ou des plateformes cloud FP&A
Audit, gouvernance et contrôles internes
- Explicabilité de l'IA et préparation à l'audit interne
- Documentation des hypothèses et des sorties IA pour la conformité
- Mise en place de contrôles pour les processus assistés par l'IA dans la reporting financière
Synthèse et prochaines étapes
Pré requis
- Connaissance des principaux états financiers et indicateurs clés
- Expérience dans l'utilisation de tableurs ou d'outils de données de base
- Une certaine exposition à Python ou volonté d'utiliser des interfaces améliorées par l'IA
Public cible
- Analystes en finance d'entreprise
- Équipes FP&A
- Directeurs financiers (Controllers)
14 Heures
Nos clients témoignent (1)
Le contexte / la théorie des LLMs, l'exercice
Joanne Wong - IPG HK Limited
Formation - Applied AI for Financial Statement Analysis & Reporting
Traduction automatique