財務分析・報告のための実践的AIのトレーニングコース
実践的なAIは、金融専門家が事業パフォーマンスを分析し報告する方法に新しい効率性と知能をもたらします。
このインストラクター主導のライブトレーニング(オンラインまたはオンサイト)は、AIツールを財務ステートメントワークフローに統合して精度を向上させ、反復的なタスクを自動化し、将来を見据えた洞察を得ることを目指す中級レベルの金融専門家向けです。
このトレーニング終了時には、参加者は次のようなことができるようになります:
- AIツールを使用して財務文書からデータを自動抽出する。
- 機械学習モデルを活用して財務ステートメントの傾向と異常値を分析する。
- 生成AIを使用して変動解説、叙述報告、およびシナリオシミュレーションを支援する。
- 財務レポートと計画の文脈でAI生成出力を責任を持って解釈する。
コース形式
- インタラクティブな講義とディスカッション。
- 多数の演習と実践。
- ライブラボ環境での手動実装。
コースカスタマイズオプション
- このコースのカスタマイズトレーニングを希望する場合は、ご連絡ください。
コース概要
財務専門家のためのAI基礎
- 財務の文脈でのAIと機械学習とは何か
- AIモデルの種類:分類、回帰、生成モデル
- 報告における精度、透明性、倫理的な使用を重視した責任あるAI
財務データ処理の自動化
- PDFやスプレッドシートからデータの取り込みと抽出にAIツールを使用する
- 分析用にデータをクリーニングと変換する
- OCR、NLP、LLMを使用して非構造化財務テキストを解釈する
AIによる財務ステートメント分析
- 比率分析とベンチマークの自動化
- 傾向検出と変動分析に機械学習を使用する
- AI搭載ダッシュボードを使用して洞察を可視化する
叙述報告のための生成AI
- LLMを使用してエグゼクティブサマリーと変動解説を起草する
- AI支援で管理状況および分析(MD&A)を作成する
- 財務ストーリーテリングと精度制御のためのプロンプトエンジニアリング
AIによるシナリオ計画と予測
- MLを使用したシナリオモデリングとシミュレーションの紹介
- 動的モデルを構築して収益、費用、キャッシュフローの予測を行う
- マクロ経済前提条件に基づいて財務状況のストレステストを行う
既存のFP&AワークフローへのAI統合
- PythonやAIプラグインを使用してスプレッドシートワークフローを強化する
- 月次・四半期クロージングのための協力ツールと自動化
- Excel、Power BI、またはクラウドFP&AプラットフォームにAIを埋め込む
审计、治理和内部控制
- AI可解释性和内部审计准备
- 记录假设和AI输出以确保合规性
- 在财务报告中设置AI辅助流程的控制措施
要約と次なるステップ
要求
- 主要な財務ステートメントと指標の知識
- スプレッドシートや基本的なデータツールを使用した経験
- Pythonに触れたことがあること、またはAI強化インターフェースを使用する意欲
対象者
- 企業財務アナリスト
- FP&Aチーム
- コントローラー
オープントレーニングコースには5人以上が必要です。
財務分析・報告のための実践的AIのトレーニングコース - 予約
財務分析・報告のための実践的AIのトレーニングコース - お問い合わせ
財務分析・報告のための実践的AI - コンサルティングお問い合わせ
お客様の声 (1)
The background / theory of LLMs, the exercise
Joanne Wong - IPG HK Limited
コース - Applied AI for Financial Statement Analysis & Reporting
今後のコース
関連コース
金融サービスと不正検出のためのAIエージェント
14 時間このインストラクター主導のライブトレーニング(オンラインまたはオンサイト)は、中級レベルの金融専門家、リスクアナリスト、AIエンジニア向けです。これらの参加者は、金融自動化と不正検出のためのAI駆動ソリューションを開発および展開することを目指します。
このトレーニングの終了時に、参加者は以下のことができます:
- 金融自動化と不正検出におけるAIの役割を理解する。
- 不正取引の検出に使用するAIモデルを構築する。
- リアルタイムのリスク評価に機械学習を利用する。
- AI駆動の金融監視システムを展開する。
AI for Credit Risk, Scoring & Lending Optimization
14 時間AIは金融機関が信用力を評価し、リスクをプライシングし、融資決定を最適化する方法を変革しています。
このインストラクター主導のライブトレーニング(オンラインまたはオンサイト)は、人工知能を活用して信用スコアリングモデルを向上させ、リスク管理をより効果的に行い、融資業務を改善したい中級レベルの金融専門家向けです。
このトレーニング終了時には、参加者は以下のことが Able to になります:
- 信用スコアリングとリスク予測に使用される主要なAI手法を理解する。
- 機械学習アルゴリズムを使用して信用スコアリングモデルを作成し評価する。
- レギュラトリーコンプライアンスと透明性のために、モデルの出力を解釈する。
- AI技術を活用して、審査、融資承認、ポートフォリオ管理を改善する。
コース形式
- 双方向の講義とディスカッション。
- 多数の演習と実践。
- ライブラボ環境でのハンズオン実装。
コースカスタマイゼーションオプション
- このコースのカスタマイズトレーニングをご希望の場合は、ご連絡ください。
銀行におけるデジタル製品のAI
40 時間人工知能は、高度なデータ駆動型機能とパーソナライズされた顧客体験を備えたデジタル製品の開発を可能にする技術です。
このインストラクター主導のライブトレーニング(オンラインまたはオンサイト)は、非同期活動や対面ワークショップと組み合わせて提供され、中級レベルの銀行専門家が効果的にAIを活用したデジタル製品を設計、開発、提供する方法を学ぶことを目指しています。
このトレーニング終了時には、参加者は以下のことが Able to できます:
- 顧客のニーズを特定し、明確な製品ビジョンを定義する。
- AI技術を活用してデジタル銀行製品を強化する。
- アジャイルとデザイン思考の手法を使用してユーザーセンタードなソリューションを作成する。
- 製品パフォーマンスを測定、反復、最適化し、持続的な価値を実現する。
コースの形式
- 50% 同期クラス(オンラインまたは対面)
- 25% 非同期活動(ビデオ、リーディング、フォーラム)
- 25% 対面の実践ワークショップ(ケーススタディ付き)
コースのカスタマイズオプション
- このコースのカスタマイズ版を依頼する場合は、お問い合わせください。
AI for Fraud Detection & Anti‑Money Laundering
14 時間AIは、金融機関が大量の取引データをリアルタイムで分析することで詐欺検出と資金洗浄対策を行う方法を変革しています。
この講師主導型の実践トレーニング(オンラインまたはオンサイト)は、中級レベルのプロフェッショナル向けに提供され、機械学習とAIツールを活用して金融犯罪検出、コンプライアンス監視、および業務ガバナンスを自動化し強化することを目指しています。
このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことができます:
- 詐欺検出と資金洗浄監視におけるAIのユースケースを理解する。
- 異常検知モデルと取引スコアリングモデルの設計および実装を行う。
- ネットワークリスク検出にグラフベースのAIを活用する。
- 倫理的、説明可能かつ規制準拠のモデル展開を確保する。
コース形式
- 交互的な講義とディスカッション。
- 多くの演習と実践。
- ライブラボ環境でのハンズオン実装。
コースカスタマイゼーションオプション
- このコースのカスタマイズ化トレーニングをご希望の場合は、お問い合わせください。
金融サービスにおけるAI:戦略、倫理、規制
7 時間金融サービスにおけるAIは、リスク軽減、顧客体験向上、および運用効率化のための戦略的エンablerです。
この講師主導のライブトレーニング(オンラインまたはオンサイト)は、人工知能にこれまであまり触れていない金融サービスの幹部、フィンテック管理者、コンプライアンス担当者向けに設計されています。彼らが自社でAIソリューションを責任を持って効果的に実装する方法を理解することを目指しています。
このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことができます:
- 金融サービスにおけるAIの戦略的価値を理解する。
- AIモデルに関連する倫理的リスクを識別し、軽減する。
- 金融におけるAIの規制環境をナビゲートする。
- 責任あるAIガバナンスと実装フレームワークを設計する。
コースの形式
- 交互的な講義とディスカッション。
- ケーススタディ分析とグループ演習。
- 実際の金融シナリオへの倫理的フレームワークの適用。
コースのカスタマイズオプション
- このコースのカスタマイズトレーニングをご希望の場合、お問い合わせください。
AI in FinTech & Open Banking Innovation
14 時間AIは、FinTechを変革し、高度な自動化、ハイパーパーソナライゼーション、および安全なリアルタイムの金融サービスを可能にしています。
この講師主導のライブトレーニング(オンラインまたはオンサイト)は、AI、API、およびOpen Bankingのイノベーションの収束を探索し、次世代の金融製品を設計することを目指す初心者から中級レベルのFinTech専門家向けです。
このトレーニングの終わりまでに、参加者は以下ができます:
- FinTechユースケースにおけるAIと機械学習の適用方法を理解します。
- 製品イノベーションのためにOpen Banking APIとデータ集約を活用します。
- デジタルウォレット、ネオバンク、および金融アシスタント向けのAI駆動型機能を設計します。
- 規制、倫理、およびセキュリティの考慮事項とイノベーションを一致させます。
コース形式
- 交互的な講義とディスカッション。
- 豊富な演習と実践。
- ライブラボ環境でのハンズオン実装。
コースのカスタマイズオプション
- このコースのカスタマイズトレーニングを希望する場合は、ご連絡ください。
AI for Trading and Asset Management
21 時間人工知能は、市場データを分析し、予測を行い、自律的に戦略を実行するelligentな取引システムを開発するために使用される強力な技術のセットです。
このインストラクター主導のライブトレーニング(オンラインまたはオンサイト)は、AIテクニックを取引と資産管理に応用したい中級レベルの金融専門家向けで、特にシグナル生成、ポートフォリオ最適化、およびアルゴリズミック戦略に焦点を当てます。
このトレーニング終了後、参加者は以下のことができるようになります:
- 現代の金融市場におけるAIの役割を理解する。
- Pythonを使用してアルゴリズミック取引戦略を構築し、バックテストを行う。
- 監督学習と非監督学習のモデルを金融データに適用する。
- AI駆動技術を使用してポートフォリオを最適化する。
コースの形式
- 双方向の講義とディスカッション。
- 多くの演習と実践。
- ライブラボ環境でのハンズオン実装。
コースのカスタマイゼーションオプション
- このコースのカスタマイズトレーニングを希望する場合は、ご連絡ください。
AIとWealthTech:インテリジェントアドバイザリーとパーソナライゼーション
14 時間AIは、 WealthTechを変革しており、非常にパーソナライズされた金融サービス、インテリジェントなアドバイザリープラットフォーム、および高度化されたユーザーエクスペリエンスを可能にしています。
この講師主導のライブトレーニング(オンラインまたはオンサイト)は、パーソナライズされた資産管理やロボアドバイザリー・サービスのAI駆動ソリューションを設計、評価、または実装したい中級レベルの金融およびテクノロジー専門家向けです。
本トレーニング終了後、参加者は以下のことをできるようになります:
- AIが資産管理とデジタルアドバイザリープラットフォームにどのように適用されているかを理解します。
- パーソナライズされたポートフォリオ推奨のためのインテリジェントシステムを設計します。
- 資産運用データと好みをアドバイザリー・アルゴリズムに組み込みます。
- 自動化された投資助言における倫理的および規制上の懸念を評価します。
コース形式
- インタラクティブな講義とディスカッション。
- 多くの演習と実践。
- ライブラボ環境での手動実装。
コースカスタマイゼーションオプション
- このコースのカスタマイズトレーニングを希望する場合は、ご連絡ください。
金融業界向けのChatGPT
14 時間このインストラクター主導のライブトレーニング(オンラインまたはオンサイト)は、ChatGPTを使ってワークフローを効率化し、データ分析やレポート作成能力を向上させたい金融プロフェッショナル向けです。
このトレーニングが完了すると、参加者は以下のことをできるようになります:
- ChatGPTの基本とその仕組みを理解する。
- データ入力やレポート作成などの金融業務をChatGPTを使って自動化する。
- ChatGPTを使って金融データを分析し、洞察を得て意思決定を行う。
- 特定の金融ユースケース向けにカスタムChatGPTモデルを開発する。
ファイナンスと会計のプロフェッショナル向けコパイロット
7 時間Microsoft 365 の Copilot は、AI 搭載アシスタントで、Microsoft Office アプリケーションと連携し、ファイナンスと会計の専門家が生産性を向上させ、レポート作成を効率化し、意思決定をサポートします。
このインストラクター主導のライブトレーニング(オンラインまたはオンサイト)は、AI に限られた経験しかないファイナンスと会計のプロフェッショナル向けです。Microsoft Copilot を活用して、財務業務の正確性、効率性、洞察力を向上させたい方におすすめです。
本トレーニング終了時には、参加者は以下のことができるようになります:
- Copilot を使用して財務レポートを迅速かつ正確に作成します。
- 反復的な会計およびデータ入力タスクを自動化します。
- AI の支援で財務概要と予測を作成します。
- 大規模な財務データセットから洞察を得るための自然言語プロンプトを使用します。
コース形式
- インタラクティブな講義とディスカッション。
- 多数の演習と実践。
- ライブラボ環境での手動実装。
コースカスタマイズオプション
- このコースのカスタマイズトレーニングを希望される場合は、お問い合わせください。
金融における生成AI:予測、不正検知、規制
14 時間生成AIは、既存のデータから新しいコンテンツや予測を生成するための人工知能技術のクラスで、大規模言語モデル(LLMs)や生成対抗ネットワーク(GANs)などが含まれます。
この講師主導のライブトレーニング(オンラインまたはオンサイト)は、金融サービスにおける予測、異常検知、コンプライアンスに生成AIを適用することを目指す初級から中級レベルの金融プロフェッショナル向けです。
このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことができるようになります:
- 生成AIモデルの基本概念を理解する。
- 不正検知や合成データ生成などのユースケースにLLMsとGANsを適用する。
- 金融予測と報告サポートのための効果的なプロンプトを設計する。
- 生成AIアプリケーションにおける倫理的および規制上の考慮事項を評価する。
コース形式
- インタラクティブな講義とディスカッション。
- 豊富な演習と実践。
- ライブラボ環境での手動実装。
コースのカスタマイズオプション
- このコースのカスタマイズトレーニングを依頼する場合は、お問い合わせください。
LangGraph Applications in Finance
35 時間LangGraphは、状態を持ち、複数のアクターが参加するLLMアプリケーションを組み合わせ可能なグラフとして構築し、永続的な状態と実行制御を提供するフレームワークです。
このインストラクターリードのライブトレーニング(オンラインまたはオンサイト)は、中級から上級レベルの専門家向けで、LangGraphベースの金融ソリューションを適切なガバナンス、可視化、および準拠性とともに設計、実装、運用する方法を学びます。
このトレーニングの終了時、参加者は以下のことを達成することができます:
- 規制と監査要件に準拠した金融専用のLangGraphワークフローを設計します。
- グラフ状態やツールに金融データ標準と本体論を統合します。
- 重要なプロセスに対して信頼性、安全性、およびヒューマンインザループ制御を実装します。
- パフォーマンス、コスト、SLAの観点からLangGraphシステムをデプロイ、監視、最適化します。
コース形式
- 対話型の講義とディスカッション。
- 多くの演習と実践。
- ライブラボ環境での手動実装。
コースカスタマイズオプション
- このコースのカスタマイズトレーニングを希望される場合は、ご連絡ください。
金融専門家向けの機械学習とAI
21 時間機械学習は、データから学習し予測や決定を行うシステムを作成することに焦点を当てた人工知能の一分野です。
このインストラクター主導のライブトレーニング(オンラインまたはオンサイト)は、詐欺検出、信用スコアリング、リスクモデリングなどの実際の問題に機械学習とAI技術を適用したい中級レベルの金融専門家向けです。
このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことができるようになります:
- 金融に関連する主要な機械学習概念を理解します。
- 監督学習と非監督学習のアルゴリズムを金融データセットに適用します。
- 信用リスク、詐欺検出、市場分析のための予測モデルを構築し評価します。
- Pythonとscikit-learnを使用して機械学習パイプラインを実装します。
コース形式
- インタラクティブな講義とディスカッション。
- 多数の演習と実践。
- ライブラボ環境での手動実装。
コースカスタマイズオプション
- このコースのカスタマイズトレーニングを依頼する場合は、ご連絡ください。
金融向けマルチモーダルAI
14 時間このインストラクター主導のライブトレーニング(オンラインまたはオンサイト)は、中級レベルの金融専門家、データアナリスト、リスクマネージャー、AIエンジニア向けです。彼らはマルチモーダルAIを活用してリスク分析と不正検知を行うことを目指しています。
このトレーニング終了時には、参加者は以下のことが Able to できます:
- マルチモーダルAIが金融リスク管理にどのように応用されるかを理解する。
- 構造化された金融データと非構造化された金融データを不正検知のために分析する。
- 異常や疑わしい活動を特定するためのAIモデルを実装する。
- NLPとコンピュータビジョンを金融文書分析に活用する。
- AI駆動の不正検知モデルを実際の金融システムに展開する。
金融向けプロンプトエンジニアリング
14 時間この講師主導のライブトレーニング(オンラインまたはオンサイト)は、中級レベルの金融専門家やフィンテック開発者がAI駆動型プロンプトエンジニアリング技術を活用して、金融分析、リスク管理、意思決定を強化することを目指しています。
このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができるようになります:
- 金融アプリケーションにおけるプロンプトエンジニアリングの基本を理解する。
- AIモデルを活用して財務予測と市場センチメント分析を行う。
- AIプロンプトを使用して財務報告書の作成とデータ抽出を自動化する。
- 最適なプロンプトを通じてAI駆動型リスク評価モデルを開発する。
- 金融におけるAI使用のコンプライアンスと倫理的考慮を確保する。