اصول اتوماسیون مالی

معرفی
سرفصل

✅ سرفصل و جزئیات آموزش

آنچه یاد خواهید گرفت:

انواع اصلی فناوری اتوماسیون و چگونگی استفاده از آنها
چگونگی به کارگیری فناوری در موارد استفاده رایج اتوماسیون (پردازش تراکنش، مدیریت هزینه‌ها، تعامل با مشتریان، ...)
بهترین شیوه‌ها و چالش‌های احتمالی که باید در نظر گرفته شوند، مانند سوگیری الگوریتم، مداخله انسانی، خودکارسازی فرآیندهای ناقص
ملاحظات اصلی در مورد هر نوع فناوری، مزایا و معایب آن، و محدودیت‌های عمده

توضیحات دوره

یادگیری خود را درباره اتوماسیون خودکار کنید!

امور مالی به سرعت در حال تحول است. آنچه در گذشته توسط انسان‌ها انجام می‌شد، امروزه تقریباً به طور کامل توسط نرم‌افزار انجام می‌شود.

... و نرم‌افزار سریع‌تر می‌شود.

مدل‌های پیشرفته‌تری وجود دارند که کارهای بیشتری را در شرایط انعطاف‌پذیرتر انجام می‌دهند و یادگیری خود را تسریع می‌بخشند.

اگر ندانیم چگونه عملیات مالی را خودکار کنیم، به مشکل برخواهیم خورد.

متأسفانه، دوره‌های آموزشی تاکنون به شما نمی‌آموزند که چگونه بیشتر عملیات مالی را خودکار کنید.

آنها ممکن است بر روی یک حوزه خاص، مانند تشخیص کلاهبرداری، تمرکز کنند بدون اینکه نگاهی جامع به تمام عملیات مالی رایج، و فناوری‌های متداول مورد استفاده برای خودکارسازی هر یک، ارائه دهند.

چه می‌شد اگر می‌توانستید در یک دوره واحد، تمام فناوری‌های رایج اتوماسیون، تمام موارد استفاده معمول، و مثال‌هایی از چگونگی پیاده‌سازی آنها را پیدا کنید؟

این همان چیزی است که این دوره قصد تغییرش را دارد.

آنچه در این دوره خواهید یافت... همه‌چیز

برخی افراد - از جمله مدرس این دوره - دوست دارند بدانند دقیقاً چه چیزی در یک بسته دریافت می‌کنند.

و منظور، همه‌چیز آن چیزی است که در بسته وجود دارد.

بنابراین، در اینجا فهرستی از تمام مواردی است که این دوره پوشش می‌دهد:

شما درباره اصول اتوماسیون مالی خواهید آموخت، از جمله فعالیت‌هایی که اغلب خودکار می‌شوند (پردازش تراکنش، تحلیل مالی، مدیریت هزینه‌ها، تطبیق)، مزایای اتوماسیون مالی (کارایی بالاتر، دقت، مقیاس‌پذیری، بینش‌های آنی، کاهش هزینه)، و انواع معمول فناوری اتوماسیون؛
شما درباره نقش IT در امور مالی خواهید آموخت، از جمله سیستم‌های IT که معمولاً در اتوماسیون دخیل هستند (مانند سیستم‌های بزرگ ERP، پلتفرم‌های یکپارچه خارجی مانند APIها، و برنامه‌های داخلی اختصاصی)، و نگرانی‌های معمول آنها (امنیت سایبری، انطباق با مقررات، بازیابی فاجعه، مقیاس‌پذیری، یا سوگیری‌های مدل)؛
شما درباره پیش‌بینی انسانی در مقابل پیش‌بینی خودکار خواهید آموخت، از جمله عناصر معمول پیش‌بینی‌شده (مانند قیمت سهام، امتیازات اعتباری و نکول، فروش و درآمد، رفتار مشتریان بانک مانند بستن حساب، ادعاهای بیمه، و ریسک‌های پورتفولیو)، ویژگی‌های پیش‌بینی انسانی در مقابل خودکار (متدهای آماری و عددی مورد استفاده، مانند تحلیل سری زمانی و رگرسیون، و داده‌های معمول مورد نیاز برای هر نوع)، مدل‌های پیش‌بینی رایج AI/ML (مانند شبکه‌های عصبی، درخت‌های تصمیم یا درخت‌های گروهی، یا مدل‌های یادگیری عمیق)، مزایا و معایب هر کدام، و اینکه چه زمانی از پیش‌بینی انسانی یا خودکار استفاده کنیم؛
شما درباره AI و ML به عنوان نوعی از فناوری اتوماسیون خواهید آموخت، از جمله موارد استفاده رایج (امتیازدهی اعتباری، تشخیص کلاهبرداری، تجارت الگوریتمی، تحلیل پیش‌بینی‌کننده، سیستم‌های توصیه‌گر)، ویژگی‌های مختلف آنها (قابل توضیح در مقابل دقیق، مولد در مقابل تمایزی، آموزش با نظارت در مقابل بدون نظارت، یا ایستا در مقابل پویا، به عنوان مثال)، انواع اصلی آنها (رگرسیون، طبقه‌بندی و خوشه‌بندی)، و مزایا و معایب معمول آنها؛
شما درباره RPA (اتوماسیون فرآیند رباتیک) و OCR (تشخیص نوری کاراکتر)، که برای خودکارسازی تسک های تکراری استفاده می‌شوند، خواهید آموخت، از جمله موارد استفاده معمول آنها (پردازش فاکتور، انطباق و نظارت، اتوماسیون فرم، تولید گزارش، تطبیق، مدیریت هزینه، و غیره) و مزایا و معایب معمول آنها؛
شما درباره چت‌بات‌ها و NLP (پردازش زبان طبیعی)، که برای تشخیص و پاسخ به پرسش‌های متنی استفاده می‌شوند، خواهید آموخت، از جمله موارد استفاده معمول آنها (مانند پشتیبانی و پرسش‌های مشتری، مجوز تراکنش، مشاوره مالی، پردازش اسناد، پردازش پذیرش مشتری، و غیره) و مزایا و معایب معمول آنها
شما درباره بلاک‌چین‌ها و قراردادهای هوشمند، که برای خودکارسازی کامل فرآیند تراکنش به شیوه‌ای امن استفاده می‌شوند، خواهید آموخت، از جمله موارد استفاده معمول آنها (مانند تجارت خودکار سهام، ادعاهای خودکار بیمه، وام‌دهی خودکار و خدمات امانی، یا تأیید هویت خودکار) و مزایا و معایب معمول آنها
شما درباره Generative AI، که برای تولید متن، تصویر، یا شکل های دیگر رسانه استفاده می‌شود، خواهید آموخت، موارد استفاده معمول آن (تولید تصاویر، سناریوها، گزارش‌ها، ایمیل‌ها، اسناد، مشاوره مالی شخصی‌سازی‌شده، و بیشتر)، و مزایا و معایب معمول آن
شما درباره اخلاقیات کلیدی و ملاحظات AI خواهید آموخت، از جمله سوگیری AI (و علل و اثرات آن)، شفافیت و توضیح‌پذیری AI (شامل موازنه دقت و توضیح‌پذیری و تکنیک‌های XAI - AI قابل توضیح)، دوراهی مثبت کاذب در مقابل منفی کاذب، نقش مداخله انسانی (آیا باید بر تصمیمات ماشین اولویت داشته باشد، و اگر بله، تحت چه شرایطی)، و امنیت و استحکام (چگونه از مدل‌ها در برابر ورودی‌های غیرمنتظره محافظت کنیم، و چگونه در خروجی‌ها اطلاعات بیش از حد فاش نشود)
شما درباره ملاحظات داده خواهید آموخت، از جمله رشته‌های کلیدی داده (مدیریت داده، حاکمیت داده و سرپرستی داده)، اصول مهم داده (مانند حفظ کیفیت بالای داده، یا DQ، و دیدن داده به عنوان دارایی)، و تمرکز بر حفاظت از داده توسط DG (مانند اینکه چه داده‌هایی را چه زمانی نگه داریم، چگونه از داده‌ها محافظت کنیم، و داده‌ها برای چه اهدافی می‌توانند استفاده شوند)
شما درباره برخی چالش‌های رایج هنگام پیاده‌سازی اتوماسیون مالی خواهید آموخت، از سه نوع عمده (چالش‌های فناورانه، چالش‌های عملیاتی، و چالش‌های امنیتی/اخلاقی)، و همچنین چگونگی کاهش آنها؛
شما درباره روندهای احتمالی آینده، مانند اتوماسیون هوشمند فرآیند (IPA)، محاسبات کوانتومی، مالی غیرمتمرکز، و ChatGPT و LLMها خواهید آموخت، از جمله چالش‌هایی که ممکن است به همراه داشته باشند، و پیامدهای احتمالی در مقیاس بزرگ در اتوماسیون مالی (شخصی‌سازی انبوه همه‌چیز، اتصال داخلی تمام سیستم‌ها، و تمرکز بیشتر بر پایداری)

اگر فکر می‌کنید این دوره مناسب شماست، و می‌تواند دانش شما را در مواجهه با تغییر به سطح بالاتری برساند... باعث افتخار خواهد بود که دانشجوی این دوره باشید.

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟