コース概要

WrenAI for Financial Analyticsの概要

  • 財務チーム向けの主な機能と利点。
  • 従来のBIツールとの比較。
  • 金融特有のユースケース。

WrenAIでの財務データモデリング

  • 財務パフォーマンスのKPI定義。
  • FP&Aとリスク分析向けの標準化された指標。
  • 金融データソースの管理。

規制と監査の考慮事項

  • 金融報告におけるコンプライアンスフレームワーク。
  • 監査に適したダッシュボード設計。
  • データの整合性とトレーサビリティを確保する。

規制に対応したダッシュボードの設計

  • リスク管理向けのダッシュボード作成。
  • コンプライアンスチェックと注釈の組み込み。
  • 財務ダッシュボードでのユーザーロールとアクセス制御。

金融システムとの統合

  • ERPや会計プラットフォームへのWrenAI接続。
  • リアルタイムのデータ更新による金融報告。
  • データリフレッシュサイクルの管理。

高度なKPIモデリング

  • シナリオベースの財務モデリング。
  • AI駆動の指標を使用した予測。
  • リスク評価のためのストレステスト。

モニタリングとガバナンス

  • 使用状況追跡と監査ログ。
  • 規制レポートワークフロー。
  • 金融分析におけるガバナンスのベストプラクティス。

WrenAI in Financial Analyticsの未来

  • AI支援の規制報告。
  • 新興のコンプライアンス要件。
  • WrenAI向けの金融ユースケースの拡大。

まとめと次ステップ

要求

  • 財務報告とKPIの理解。
  • データ分析やBIツールの経験。
  • 金融規制コンプライアンスの知識。

対象者

  • 財務分析チーム。
  • FP&Aプロフェッショナル。
  • リスクアナリスト。
 14 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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