الأسواق مش بتستنى تقرير ربع سنوي عشان تتحرك ضدك. لما الخطر يظهر في تقرير تقليدي، يمكن يكون اتكلف المؤسسة فلوس مش هترجع تاني، وده بالظبط سبب لجوء المؤسسات المالية لأنظمة مدعومة بالذكاء الاصطناعي بتكتشف الخطر لحظيًا، مش بعد ما يحصل.

دورة "كشف وإدارة المخاطر المالية بالذكاء الاصطناعي" من أكاديمية الزمالة العربية البريطانية بتجهز المشاركين لبناء واستخدام قدرة الإنذار المبكر دي، من خلال تحليل البيانات وبناء نماذج تنبؤية والتعلم الآلي لتحديد وتقييم والاستجابة للمخاطر المالية قبل ما تتحول لخسارة فعلية. المشاركون هيخرجوا بمهارات تحويل كميات كبيرة من البيانات المالية لقرارات دقيقة وقابلة للتنفيذ.

الفئة المستهدفة

• مدراء المخاطر في المؤسسات المالية والمصرفية
• محللو البيانات والمتخصصون في الذكاء الاصطناعي التطبيقي
• مسؤولو الامتثال والمراجعون الداخليون
• المستشارون الماليون ومتخذو القرار في القطاعين العام والخاص

هتخرج من الدورة عارف

• فهم متين لأساسيات إدارة المخاطر المالية وإزاي الذكاء الاصطناعي بيطورها.
• معرفة عملية بالأدوات الذكية لرصد وتحليل المخاطر.
• بناء نماذج تنبؤية بتدعم القرارات المالية وتقلل التعرض للخطر.
• تقنيات تعلم آلي بتقوي آليات الكشف المبكر عن المخاطر.
• دمج الذكاء الاصطناعي في سير العمل المالي لاستجابة أسرع وأكثر تنسيقًا.

المحور الأول: خريطة المخاطر المالية وليه الذكاء الاصطناعي غيّر قواعد اللعبة

• تعريف وأنواع المخاطر المالية، وعلاقة المخاطر بالأداء المالي
• مكونات نظام إدارة المخاطر، ودور الحوكمة في الرقابة عليها
• الجهات الرقابية وأطر الامتثال، والعلاقة بين الاستراتيجية وإدارة المخاطر

المحور الثاني: قياس وتصنيف المخاطر

• أهم مؤشرات الخطر المالي
• تقنيات تقييم الاحتمالية والتأثير
• أدوات التصنيف الكمي والنوعي

المحور الثالث: أساسيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لفرق المخاطر

• الفرق بين الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، ودورة حياة نظم الذكاء الاصطناعي
• قدرات الذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات
• الخوارزميات التنبؤية والتصنيفية والانحدارية والعنقودية وخوارزميات كشف الشذوذ المستخدمة ماليًا

المحور الرابع: البيانات: المادة الخام لاكتشاف المخاطر

• مصادر البيانات الداخلية والخارجية، وأثر جودة البيانات على النتائج
• دور البيانات الضخمة وتحليل البيانات غير المهيكلة في النمذجة المالية، وواجهات برمجة التطبيقات في الأنظمة المصرفية
• تصميم قواعد بيانات مالية ذكية وتكامل البيانات عبر الأنظمة، بما فيها نماذج NoSQL

المحور الخامس: من البيانات التاريخية للنماذج التنبؤية

• تحليل الاتجاهات التاريخية وتصور العلاقات المالية وكشف الأنماط المتكررة
• بناء نماذج تنبؤ بالإفلاس والتنبؤ بتقلبات السوق والتنبؤ بتأخر السداد
• أساليب التعلم الآلي الخاضع وغير الخاضع للإشراف، واختبار وتحسين دقة النماذج

المحور السادس: قياس المخاطر بشكل متقدم

• تحليل سلوك العملاء والمؤسسات، والتصنيف الائتماني الذكي، والتنبؤ بالأزمات عبر المؤشرات السلوكية
• بناء سيناريوهات متعددة النتائج، وتقييم تأثير الاحتمالات النادرة، ومحاكاة مونت كارلو
• نموذج قيمة المخاطر (VaR) وحدوده، ومقارنة الأدوات الكمية
• ارتباط المخاطر بين الأصول، واحتمالات التعثر المشترك، وسلاسل ماركوف في تقييم المخاطر

المحور السابع: من الأنظمة اليدوية للأنظمة الذكية

• تبسيط عمليات تقييم المخاطر وأتمتة إعداد التقارير والمراجعات
• التكامل مع أنظمة الحوسبة السحابية
• التنبيهات المبكرة والإجراءات التلقائية ومراقبة المعاملات لحظيًا وضبط الحماية استنادًا للسلوك
• بناء لوحات قيادة تفاعلية للمخاطر واستخدام مؤشرات الأداء لدعم القرار الإداري

المحور الثامن: الامتثال والخصوصية والمخاطر اللي الذكاء الاصطناعي نفسه بيخلقها

• المعايير الدولية لإدارة المخاطر وأدوات الامتثال المؤتمتة والعلاقة بين الذكاء الاصطناعي والتنظيم
• حماية البيانات المالية وآليات التشفير وإدارة الوصول، والامتثال للائحة GDPR والمواصفات المحلية
• التحيزات الخوارزمية وفقدان الشفافية في النماذج المعقدة، وإدارة المخاطر التشغيلية للأنظمة الذكية نفسها

المحور التاسع: بناء استراتيجية مخاطر جاهزة للمستقبل

• تحديد الأهداف والأولويات وتخصيص الموارد والأدوار وتطوير آليات المتابعة والتقييم
• دعم متخذي القرار بأنظمة تنبؤية وتحديث السياسات وفقًا للبيانات
• الاتجاهات العالمية في التكنولوجيا المالية وجاهزية المؤسسات للتحول الرقمي واستدامة إدارة المخاطر الذكية