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코스 개요
금융 분석을 위한 WrenAI 소개
- 금융 팀을 위한 주요 기능 및 혜택
- 전통적인 BI 도구와의 비교
- 금융 특화 사용 사례
WrenAI를 통한 금융 데이터 모델링
- 금융 성과를 위한 KPI 정의
- FP & A 및 리스크 분석을 위한 표준화된 메트릭
- 금융 데이터 소스 관리
규제 및 감사 고려 사항
- 금융 보고서에서의 규정 준수 프레임워크
- 감사 친화적인 대시보드 디자인
- 데이터 무결성과 추적 가능성 확보
규제 인지 대시보드 디자인
- 리스크 관리용 대시보드 구축
- 규정 준수 검사와 주석 통합
- 금융 대시보드에서의 사용자 역할 및 접근 권한 관리
금융 시스템과의 통합
- WrenAI를 ERP 및 회계 플랫폼에 연결
- 금융 보고서에 대한 실시간 데이터 업데이트
- 데이터 리프레시 주기 관리
고급 KPI 모델링
- 시나리오 기반 금융 모델링
- AI 주도 메트릭을 통한 예측
- 리스크 평가용 스트레스 테스트
모니터링 및 거버넌스
- 사용 추적 및 감사 로그
- 규제 보고서 워크플로우
- 금융 분석의 거버넌스 최선책
금융 분석에서의 WrenAI 미래
- AI 지원 규제 보고서
- 새롭게 등장하는 규정 준수 요구 사항
- WrenAI의 금융 사용 사례 확장
요약 및 다음 단계
요건
- 재무 보고 및 KPI에 대한 이해
- 데이터 분석 또는 BI 도구 경험
- 재무 규제 준수에 대한 친숙함
대상
- 재무 분석 팀
- FP 및 A 전문가
- 리스크 분석가
14 시간
회원 평가 (1)
제가 매우 감사한 점은 강사가 모든 내용을 얼마나 잘 설명했는지입니다. Finance이 제 전공 분야는 아니지만, 모든 참가자가 동일한 페이지에 있도록 했으며, 남은 시간을 유지했습니다. 연습은 적절한 간격에 배치되었습니다. Communication는 참가자들과의 소통은 항상 있었습니다. 자료는 너무 많지도, 적지도 않았습니다. 그는 복잡한 주제를 더 잘 설명하여 모든 사람이 이해할 수 있도록 했습니다.
Diana
코스 - ChatGPT for Finance
기계 번역됨