Formation AI Finance Practitioner

Programme de notre formation AI Finance Practitioner

[Jour 1 – Matin]

Introduction à l’IA et à son impact sur la finance

• Fondamentaux de l’IA en finance : concepts fondamentaux, rôle dans la finance moderne, bénéfices et défis liés à l’adoption de l’IA
• Décisions financières fondées sur les données : importance des données financières, analyse des données et utilisation de l’IA pour éclairer les décisions
• Technologies de l’IA : Machine Learning, analyse prédictive, IA générative et autres technologies qui transforment la finance

Décisions financières fondées sur les données

• Données financières : sources et types de données, qualité, préparation et processus financiers fondés sur les données
• Analyse et enseignements financiers : analyse financière, identification des schémas et des tendances, production d’informations exploitables
• Décision stratégique assistée par l’IA : aide à la décision, analyse prédictive et application des enseignements de l’IA à la stratégie financière

[Jour 1 – Après-midi]

Améliorer le crédit et les prêts grâce à l’IA

• Scoring de crédit assisté par l’IA : évaluation de la solvabilité, données alternatives et modèles prédictifs du risque de crédit
• Automatisation des prêts : demandes de financement, traitement automatisé des documents et des données, accélération des décisions
• Personnalisation du crédit : offres de prêt personnalisées, segmentation des clients et amélioration de l’expérience client

Détection de la fraude financière grâce à l’IA

• Panorama de la fraude financière : principaux types de fraude, risques, difficultés de détection et approches traditionnelles
• IA et Machine Learning pour détecter la fraude : apprentissage automatique, détection des anomalies, reconnaissance des schémas et surveillance en temps réel
• Perspectives de la détection de fraude : nouvelles capacités de l’IA, détection adaptative, défis et opportunités

[Jour 2 – Matin]

Prévision des marchés boursiers grâce à l’IA

• Analyse des marchés boursiers : fondamentaux des marchés financiers, données de marché et méthodes traditionnelles de prévision
• Technologies d’IA appliquées à la prévision boursière : Machine Learning, modélisation prédictive, analyse des marchés et prévision des tendances
• Défis et perspectives : volatilité des marchés, limites des données et des modèles, applications futures de l’IA

Blockchain et IA : transformer la finance

• Blockchain en finance : principes fondamentaux, applications financières, transparence et sécurité
• Synergies entre l’IA et la blockchain : combinaison des technologies, automatisation, intégrité des données et innovation des processus financiers
• Perspectives et considérations éthiques : applications futures, gouvernance, éthique, risques et mise en œuvre responsable

[Jour 2 – Après-midi]

Technologies émergentes et impact sur la finance

• Écosystème FinTech : évolution de la FinTech, services financiers numériques et innovation financière portée par l’IA
• Technologies de nouvelle génération : IA émergentes, automatisation, plateformes numériques et autres technologies qui influencent la finance
• Intégration aux services financiers : adoption des technologies, enjeux d’intégration, impact sur l’activité et possibilités d’innovation

Mise en œuvre de stratégies d’IA en finance

• Stratégie financière Digital-First : élaboration d’une stratégie d’IA, identification des opportunités et transformation numérique
• Déploiement opérationnel : approches de mise en œuvre, intégration de l’IA aux opérations financières, accompagnement du changement et adoption
• Avenir des services financiers : tendances, modèles opérationnels soutenus par l’IA, préparation stratégique et résilience