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Durata 35 ore
Struttura del corso
Fondamenti di IA e Python con IA per la Finanza
IA, Analisi e IA Agentica nella Finanza Moderna
- Come differiscono l'IA generativa, il machine learning, l'automazione e l'IA agentica e dove ciascuno si inserisce in ambito finanziario.
- Casi d'uso finanziari in contabilità, FP&A, reporting, audit, tesoreria e servizi condivisi.
- Identificare i compiti adatti all'assistenza IA rispetto all'automazione controllata.
Python per la Finanza - Utilizzo dell'IA come Partner di Codifica
- Fondamenti di Python per i professionisti finanziari: variabili, tipi di dati, condizioni, funzioni e notebook.
- Utilizzo di assistenti IA per generare, spiegare, debuggare e rifinire il codice Python invece di codificare in isolamento.
- Tecniche di prompting per una generazione affidabile di codice focalizzato sulla finanza.
Lavoro con Dati Finanziari in Python
- Importazione di dati Excel e CSV utilizzando Pandas e DataFrames.
- Filtraggio, raggruppamento, aggregazione e calcolo di metriche finanziarie.
- Utilizzo dell'IA per spiegare errori, migliorare la logica e documentare i passaggi di analisi.
Applicazioni Pratiche di Codifica per la Finanza
- Automazione di calcoli ripetitivi, analisi delle variazioni e analisi dei rapporti.
- Creazione di workflow Python riutilizzabili con revisione del codice supportata dall'IA.
- Validazione degli output prima del loro utilizzo nella reporting finanziaria.
Applicazione Pratica
- Costruire un workflow Python assistito da IA per analizzare un dataset finanziario di esempio.
- Revisionare il codice generato, testare le ipotesi e migliorare l'output con validazione umana.
Analisi Avanzata dei Dati Finanziari con IA
Preparazione e Qualità dei Dati Finanziari
- Pulizia, validazione e standardizzazione dei dati finanziari.
- Gestione di valori mancanti, duplicati, classificazioni inconsistenti e problemi di date.
- Combining di dati da multiple fonti finanziarie per l'analisi.
Analisi Finanziaria Avanzata
- Analisi di ricavi, costi, margini, redditività e capitale circolante.
- Analisi budget vs. effettivo, variazioni e periodo su periodo.
- Analisi di dettaglio per identificare i principali fattori finanziari.
Analisi Assistita da IA e Rilevamento delle Anomalie
- Utilizzo dell'IA per indagare movimenti, pattern e transazioni insolite.
- Generazione di domande analitiche e ipotesi dai dati finanziari.
- Distinguere i segnali utili dalle interpretazioni fuorvianti generate dall'IA.
Previsioni e Analisi degli Scenari
- Tendenze storiche, fattori trainanti e ipotesi per le previsioni.
- Analisi what-if e di sensibilità per il supporto alle decisioni finanziarie.
- Utilizzo dell'IA per supportare i narrazioni degli scenari mantenendo i controlli finanziari.
Applicazione Pratica
- Eseguire un'analisi end-to-end di un dataset finanziario e identificare le principali variazioni e anomalie.
- Preparare un riepilogo conciso degli insight finanziari assistito dall'IA, supportato dai dati sottostanti.
Dashboard Finanziarie Basate su IA e Insight Gestionali
Progettazione delle Dashboard Finanziarie
- Selezione di KPI significativi per la finanza, la gestione e la reporting operativa.
- Progettazione delle dashboard attorno alle domande di decisione piuttosto che al volume visivo.
- Strutturazione di viste per dirigenti, manager e analisti.
Creazione di Dashboard Finanziarie Interattive
- Connessione e trasformazione dei dati finanziari per l'uso nelle dashboard.
- Creazione di card KPI, tendenze, visualizzazioni delle variazioni, drill-down e filtri.
- Costruzione di viste per budget vs. effettivo, redditività, flusso di cassa e prestazioni.
Dashboarding Potenziato da IA
- Utilizzo della query in linguaggio naturale per esplorare i dati finanziari.
- Generazione di riepiloghi e spiegazioni assistite da IA dei movimenti dei KPI.
- Utilizzo dell'IA per identificare le aree che richiedono un'analisi più approfondita.
Controlli e Affidabilità delle Dashboard
- Considerazioni su aggiornamento dei dati, tracciabilità, validazione e riconciliazione.
- Gestione dell'accesso, delle informazioni finanziarie sensibili e della distribuzione controllata.
- Evitare conclusioni visive o generate dall'IA fuorvianti.
Applicazione Pratica
- Costruire una dashboard finanziaria interattiva utilizzando un dataset strutturato.
- Aggiungere commenti gestionali supportati dall'IA collegati a movimenti finanziari misurabili.
Strumenti IA Avanzati nel General Ledger e nelle Operazioni Finanziarie
Applicazioni dell'IA nel General Ledger
- Analisi dei conti GL, modelli di transazione e comportamento delle registrazioni.
- Utilizzo dell'IA per supportare la classificazione delle transazioni e la revisione a livello di conto.
- Identificazione di voci insolite, ad alto rischio o fuori modello.
IA per le Riconciliazioni
- Abbincamento dei record e identificazione delle eccezioni tra i dataset finanziari.
- Supporto alle riconciliazioni bancarie, intercompany e di bilancio.
- Prioritizzazione degli elementi non riconciliati per l'indagine umana.
Analisi delle Scritture Contabili
- Rilevamento di scritture contabili duplicate, insolite o manuali.
- Analisi delle scritture di fine periodo e generazione di spiegazioni di supporto.
- Indicatori di rischio e punti di controllo per i team finanziari.
IA nella Chiusura Finanziaria e nella Reporting
- Prioritizzazione dei task di chiusura e revisione basata sulle eccezioni.
- Spiegazioni delle variazioni, commenti e note di revisione assistite dall'IA.
- Utilizzo di approvazioni e validazioni strutturate prima della reporting finale.
Applicazione Pratica
- Analizzare un dataset GL di esempio e identificare anomalie ed eccezioni di riconciliazione.
- Produrre un riepilogo di revisione assistito dall'IA e controllato per la gestione finanziaria.
IA Agentica per le Operazioni Finanziarie e il Supporto Decisionale
Comprendere l'IA Agentica per la Finanza
- Cosa rende un workflow IA agentico: obiettivi, pianificazione, strumenti, memoria, azioni e loop di feedback.
- Dove l'IA agentica può supportare le operazioni finanziarie e dove l'approvazione umana rimane essenziale.
- Workflow finanziari single-agent rispetto a multi-step o multi-agent.
Progettazione di Workflow Finanziari Agentici
- Creazione di agenti per task di raccolta dati, analisi, validazione e reporting.
- Collegamento degli agenti a dati finanziari strutturati e strumenti approvati.
- Progettazione di regole di escalation, checkpoint e confini di approvazione.
Casi d'Uso Agentici in Finanza
- Workflow di indagine automatizzata delle variazioni e commenti gestionali.
- Triage delle eccezioni GL, supporto alle riconciliazioni e monitoraggio dello stato di chiusura.
- Aggiornamento delle previsioni, preparazione degli scenari e assistenti per query finanziarie.
Governance, Rischio e Controlli per l'IA Agentica
- Controlli con l'umano nel loop, audit trail, permessi e separazione dei compiti.
- Confidenzialità dei dati, rischio di allucinazione, validazione e limiti del modello.
- Definizione di confini operativi sicuri prima del dispiegamento in produzione.
Capstone Pratico Finale
- Combinare Python con IA, analisi avanzata e output di dashboard in un caso d'uso finanziario.
- Progettare un workflow agentico che analizzi i risultati, segnali le eccezioni e prepari insight gestionali.
- Presentare il workflow, i controlli, gli output e i prossimi passi raccomandati.
Requisiti
- Comprensione di base della finanza, della contabilità, della reporting finanziaria o dei concetti FP&A.
- Familiarità con Excel e lavoro con dataset finanziari.
- Non è richiesta esperienza precedente nella programmazione Python, sebbene una conoscenza base dell'analisi dei dati sia utile.
- Una conoscenza base degli strumenti di IA o IA generativa come ChatGPT, Microsoft Copilot o Claude è vantaggiosa ma non essenziale.
- I partecipanti devono essere abituati a lavorare con report finanziari, KPI, budget, variazioni e dati finanziari correlati.
- Per le sessioni pratiche, è necessario disporre di un laptop con accesso agli strumenti di formazione richiesti, ai dataset e alle piattaforme IA approvate.
Recensioni (1)
I suggerimenti e i prompt consigliati che possiamo trarre da questa formazione
Lee Mei Lin - ST Engineering IHQ Pte Ltd
Corso - InVideo AI: Creating Engaging Short-Form Videos
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