الذكاء الاصطناعي في المحاسبة والمالية

بنهاية هذه الدورة، سيكون المشارك قادرًا على:

1. فهم تأثير الذكاء الاصطناعي على مهنة المحاسبة والمالية – استيعاب كيفية أتمتة المهام الروتينية (تسوية الحسابات، إدخال القيود، معالجة الفواتير)، وتحرير المحاسبين للقيام بمهام تحليلية واستشارية ذات قيمة أعلى.
2. تطبيق تقنيات التعرف الضوئي على الحروف (OCR) واستخراج البيانات من المستندات المالية – استخدام أدوات مثل (Azure Form Recognizer، Google Document AI، أو Tesseract مع Python) لاستخراج البيانات من الفواتير والإيصالات والعقود المالية، وتحويلها إلى تنسيق منظم (Excel، CSV، JSON).
3. بناء نماذج كشف الاحتيال (Fraud Detection) باستخدام التعلم الآلي – استخدام خوارزميات (كشف الحالات الشاذة (Anomaly Detection) مثل Isolation Forest، Autoencoders، و الانحدار اللوجستي لتصنيف المعاملات المشبوهة، وتقييم أداء النماذج باستخدام (Precision، Recall، F1-score، AUC-ROC).)
4. تطبيق التنبؤ المالي (Financial Forecasting) المتقدم – استخدام نماذج السلاسل الزمنية (ARIMA، Prophet، LSTM) للتنبؤ بالإيرادات، التدفقات النقدية، الطلب على المنتجات، أو أسعار الأسهم.
5. تطبيق تقييم الائتمان (Credit Scoring) وتحليل مخاطر العملاء – بناء نماذج تصنيف (Logistic Regression، Random Forest) لتقييم احتمالية تعثر العميل (Default Probability) بناءً على البيانات التاريخية (الدخل، الديون، التاريخ الائتماني).
6. تطبيق تحليلات البيانات المالية غير المنظمة (Unstructured Financial Data) – استخدام معالجة اللغة الطبيعية (NLP) لتحليل التقارير السنوية، الإفصاحات، بيانات أرباح الشركات، والمقالات الإخبارية، لاستخراج المشاعر (Sentiment Analysis) والمؤشرات التي تؤثر على أسعار الأسهم أو التصنيف الائتماني.

يستهدف هذا البرنامج التدريبي الفئات التالية:

1. المحاسبون والمدققون الداخليون والخارجيون والمراجعون الماليون.
2. المحللون الماليون (Financial Analysts) ومديرو المخاطر (Risk Managers).
3. مسؤولو التخطيط المالي (FP&A) والتدفق النقدي (Treasury).
4. مدققو الامتثال (Compliance Officers) ومكافحة غسل الأموال (AML).
5. مهندسو البيانات وعلماء البيانات العاملون في القطاع المالي.
6. مدراء الضرائب والزكاة والجمارك في ZATCA والقطاع الخاص.
7. خريجو المحاسبة والمالية وعلوم البيانات.