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Plan du cours
Fondamentaux de l'IA pour les professionnels de la finance
- 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 le reporting
Automatisation du traitement des données financières
- Utilisation d'outils d'IA pour l'ingestion et l'extraction de données à partir de PDF et de tableurs
- Nettoyage et transformation des données pour l'analyse
- Exploitation de la reconnaissance optique de caractères (OCR), du traitement du langage naturel (NLP) et des grands modèles de langage (LLM) pour interpréter le texte financier non structuré
Analyse des états financiers pilotée par l'IA
- Analyse automatique des ratios et benchmarking
- Détection de tendances et analyse des variances à l'aide de l'apprentissage automatique
- Visualisation des insights à l'aide de tableaux de bord alimentés par l'IA
IA générative pour le reporting narratif
- Utilisation des LLM pour rédiger des résumés exécutifs et des commentaires sur les écarts
- Création de la discussion et analyse de la direction (MD&A) avec l'assistance de l'IA
- Génie du prompt (Prompt engineering) pour la narration financière et le contrôle de la précision
Planification des scénarios et prévisions avec l'IA
- Introduction à la modélisation et à la simulation de scénarios avec l'apprentissage automatique
- Construction de modèles dynamiques pour la prévision des revenus, des dépenses et de la trésorerie
- Tests de résistance (Stress testing) des finances sous hypothèses macroéconomiques
Intégration de l'IA dans les flux de travail FP&A existants
- Augmentation des flux de travail de tableurs avec Python ou des plugins IA
- Outils collaboratifs et automatisation pour les clôtures mensuelles/trimestrielles
- Intégration de l'IA dans Excel, Power BI ou les plateformes FP&A cloud
Audit, gouvernance et contrôles internes
- Explicabilité de l'IA et préparation à l'audit interne
- Documentation des hypothèses et des résultats de l'IA pour la conformité
- Mise en place de contrôles pour les processus assistés par l'IA dans le reporting financier
Synthèse et prochaines étapes
Pré requis
- Maîtrise des principaux états financiers et indicateurs clés
- Expérience de l'utilisation de tableurs ou d'outils de données de base
- Certaine familiarité avec Python ou volonté d'utiliser des interfaces augmentées par l'IA
Public cible
- Analystes en finance d'entreprise
- Équipes FP&A
- Comptables (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
