في عصر تتسارع فيه وتيرة التغيرات الاقتصادية والمالية بشكل غير مسبوق، أصبح التحليل التنبؤي أداة أساسية للمؤسسات المالية التي تسعى للبقاء في الصدارة وتجنب المخاطر المحتملة. مع التقدم السريع في تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، برزت إمكانيات غير مسبوقة في مجال التحليلات التنبؤية المالية، مما يعيد تعريف كيفية توقع الاتجاهات الاقتصادية وإدارة المخاطر المالية.

التحليلات التنبؤية المالية، باستخدام الذكاء الاصطناعي، تُتيح للمؤسسات القدرة على استباق التغيرات في الأسواق والتفاعل معها بفعالية أكبر من أي وقت مضى. بدلاً من الاعتماد فقط على البيانات التاريخية التقليدية والنماذج الإحصائية الثابتة، يوفر الذكاء الاصطناعي أدوات متقدمة مثل التعلم الآلي وتحليل البيانات الكبيرة لتحليل كميات ضخمة من المعلومات وتقديم رؤى دقيقة حول الاتجاهات المستقبلية.

تُعتبر الخوارزميات التنبؤية المدعومة بالذكاء الاصطناعي أكثر مرونة وقوة، حيث يمكنها معالجة البيانات غير المنظمة مثل الأخبار الاقتصادية والبيانات الاجتماعية، والتعرف على الأنماط المعقدة التي قد تكون غير واضحة للطرق التقليدية. من خلال تحليل هذه الأنماط، يمكن للذكاء الاصطناعي تقديم تنبؤات مدروسة حول الأداء المالي، أسعار الأصول، والاتجاهات الاقتصادية، مما يساعد الشركات على اتخاذ قرارات استراتيجية مبنية على معلومات دقيقة.

الفئة المستهدفة

• المحللون الماليون.
• مديرو الصناديق والمستثمرون المؤسسيون.
• مديرو المخاطر المالية.
• المستشارون الماليون.
• رواد الأعمال وأصحاب المشاريع الناشئة.
• مديرو ومحللو البيانات.
• الخبراء الماليون في الشركات الكبيرة.
• المهتمون بتكنولوجيا الذكاء الاصطناعي في المالية.

أهداف البرنامج

في نهاية برنامج التدريبي سوف يتعرف المشاركون على:

• مفهوم التحليلات التنبؤية وأهميتها في المجال المالي.
• استخدام البيانات التاريخية والنماذج الإحصائية للتنبؤ بالاتجاهات المالية المستقبلية.
• أسس الذكاء الاصطناعي وتقنيات التعلم الآلي والتعلم العميق.
• استخدام الذكاء الاصطناعي في التحليلات المالية وتوقع الاتجاهات.
• الأدوات البرمجية والتقنيات المستخدمة في التحليل التنبؤي.
• جمع وتنظيف البيانات الكبيرة المتعلقة بالشؤون المالية.
• استخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات الكبيرة واستخراج رؤى دقيقة.
• استخدام التحليلات التنبؤية لتحسين استراتيجيات الاستثمار واتخاذ قرارات استثمارية مدروسة.

• مقدمة في التحليلات التنبؤية المالية
  • تعريف التحليلات التنبؤية وأهميتها في السياق المالي.
  • الفرق بين التحليلات التنبؤية والوصفية.
  • كيف تساهم التحليلات التنبؤية في تحسين استراتيجيات الاستثمار، إدارة المخاطر، والتخطيط المالي.
• مقدمة في الذكاء الاصطناعي (AI)
  • أسس الذكاء الاصطناعي، التعلم الآلي، والتعلم العميق.
  • التقنيات الرئيسية: التعلم الآلي، الشبكات العصبية، خوارزميات التحسين.
  • استخدامات الذكاء الاصطناعي في المجال المالي، مثل التنبؤ بأسعار الأسهم والكشف عن الاحتيال.
• جمع ومعالجة البيانات الكبيرة
  • مصادر البيانات المالية (البيانات التاريخية، البيانات الحية، البيانات غير المنظمة).
  • تقنيات تنظيف وتحضير البيانات للتحليل.
  • أدوات وتقنيات تحليل البيانات الكبيرة، مثل Hadoop وSpark.
• بناء النماذج التنبؤية
  • تصميم وبناء نماذج تنبؤية باستخدام الذكاء الاصطناعي.
  • خوارزميات شائعة في التحليلات التنبؤية مثل الانحدار الخطي، الغابات العشوائية، والشبكات العصبية.
  • تقييم أداء النماذج باستخدام مؤشرات مثل دقة التنبؤ، F1-score، ومنحنى ROC.
• تطبيق التحليلات التنبؤية في إدارة المخاطر واستراتيجيات الاستثمار
  • استخدام التحليلات التنبؤية لتحديد الفرص الاستثمارية وإدارة المحفظة.
  • استخدام النماذج التنبؤية لتقييم المخاطر وتحسين استراتيجيات إدارة المخاطر.
• التعامل مع التحديات الأخلاقية والتنظيمية
  • التحديات الأخلاقية المرتبطة باستخدام الذكاء الاصطناعي في التحليلات المالية.
  • القوانين واللوائح المتعلقة بالذكاء الاصطناعي وتحليل البيانات المالية.
• تطوير مهارات اتخاذ القرارات الاستراتيجية
  • استخدام نتائج التحليلات التنبؤية في اتخاذ قرارات استراتيجية.
  • تحليل وتفسير نتائج النماذج التنبؤية لتطوير استراتيجيات مالية فعالة.