Course Outline

금융 전문가를 위한 AI 기초

  • 금융의 맥락에서 AI와 머신러닝이란 무엇인가
  • AI 모델의 유형: 분류, 회귀, 생성 모델
  • 책임 있는 AI: 보고서 작성에서의 정확성, 투명성, 그리고 윤리적 사용

금융 데이터 처리 자동화

  • AI 도구를 사용하여 PDF 및 스프레드시트에서 데이터 입력 및 추출
  • 분석을 위한 데이터 정제 및 변환
  • OCR, NLP, LLMs를 활용하여 비구조화된 금융 텍스트 해석

AI 기반 재무제표 분석

  • 자동화된 비율 분석 및 벤치마킹
  • 머신러닝을 활용한 트렌드 감지 및 변동성 분석
  • AI 기반 대시보드를 활용한 인사이트 시각화

Generative AI을 위한 내러티브 리포팅

  • LLMs를 사용하여 경영 요약 및 변동성 설명서 작성
  • AI 지원 관리 논의 및 분석 (MD&A) 작성
  • 재무 스토리텔링 및 정확성 제어를 위한 프롬프트 엔지니어링

AI와 시나리오 계획 및 Forecasting

  • ML을 활용한 시나리오 모델링 및 시뮬레이션 소개
  • 수익, 비용 및 현금 흐름 예측을 위한 동적 모델 구성
  • 거시경제 가정에 따른 재무 스트레스 테스트

기존 FP&A 워크플로우에 AI 통합

  • Python 또는 AI 플러그인을 사용하여 스프레드시트 워크플로우 강화
  • 월간/분기 종료를 위한 협업 도구 및 자동화
  • Excel, Power BI 또는 클라우드 FP&A 플랫폼에 AI 임베딩

감사, Go정부 및 내부 통제

  • AI 설명 가능성과 내부 감사 준비
  • 규정 준수를 위한 가정 및 AI 출력 문서화
  • 재무 보고서 작성에서의 AI 지원 프로세스에 대한 제어 설정

요약 및 다음 단계

Requirements

  • 주요 재무제표 및 지표에 대한 익숙함
  • 스프레드시트나 기본 데이터 도구를 사용하는 경험
  • Python에 대한 경험 또는 AI 강화 인터페이스 사용 의향

대상

  • 기업 금융 분석가
  • FP&A 팀
  • 회계감독
 14 Hours

Number of participants


Price per participant

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