الأسواق مش بتستنى مراجعة الربع الجاي عشان تتحرك - الأسعار والتعرض للمخاطر وسلوك العملاء بيتغيروا بالساعة، والتوقع المبني على موديل إكسل من السنة اللي فاتت غالبًا بيبقى قديم قبل حتى ما يتعرض. التحليلات التنبؤية المدعومة بالذكاء الاصطناعي بتسد الفجوة دي، وبتعالج إشارات غير منظمة زي الأخبار الاقتصادية والبيانات الاجتماعية جنب البيانات المالية المنظمة، وتكشف أنماط بتفوت تمامًا على النماذج الإحصائية التقليدية.

في أكاديمية الزمالة العربية البريطانية، البرنامج ده بيجهّز المتخصصين الماليين لبناء وتقييم وتطبيق نماذج تنبؤية مدعومة بالذكاء الاصطناعي - وتحويل توقعات أسرع وأدق لقرارات استثمار وإدارة مخاطر أوضح.

الفئة المستهدفة

• المحللون الماليون والمستشارون الماليون.
• مديرو الصناديق والمستثمرون المؤسسيون.
• مديرو المخاطر المالية.
• مديرو ومحللو البيانات.
• رواد الأعمال وأصحاب المشاريع الناشئة والخبراء الماليون في الشركات الكبيرة.

أهداف الدورة

في نهاية البرنامج، هيقدر المشاركون على:

• يشرحوا مفهوم التحليلات التنبؤية وأهميتها في المالية، ويميّزوها عن التحليلات الوصفية.
• يطبّقوا أسس الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والتعلم العميق في التنبؤ المالي.
• يجمعوا وينظّفوا ويحللوا البيانات المالية الكبيرة باستخدام أدوات برمجية متخصصة.
• يبنوا ويقيّموا نماذج تنبؤية باستخدام خوارزميات شائعة.
• يستخدموا التحليلات التنبؤية لتحسين استراتيجيات الاستثمار وقرارات المخاطر.

المحور الأول: ليه التنبؤ المالي مش ممكن يعتمد على الإكسل بعد النهاردة

• مفهوم التحليلات التنبؤية وأهميتها في السياق المالي.
• الفرق بين التحليلات التنبؤية والوصفية.
• إزاي التحليلات التنبؤية بتحسّن استراتيجية الاستثمار وإدارة المخاطر والتخطيط المالي.

المحور الثاني: أساسيات الذكاء الاصطناعي للمتنبئين الماليين

• أسس الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والتعلم العميق.
• تقنيات رئيسية: الشبكات العصبية وخوارزميات التحسين.
• استخدامات الذكاء الاصطناعي في المالية، زي التنبؤ بأسعار الأسهم والكشف عن الاحتيال.

المحور الثالث: من الأرقام الخام للبيانات الكبيرة: الجمع والتحضير

• مصادر البيانات المالية: التاريخية، الحية، وغير المنظمة.
• تقنيات تنظيف وتحضير البيانات.
• أدوات وتقنيات البيانات الكبيرة زي Hadoop وSpark.

المحور الرابع: جوه النموذج: تصميم واختبار والتحقق من الخوارزميات التنبؤية

• تصميم وبناء نماذج تنبؤية باستخدام الذكاء الاصطناعي.
• خوارزميات شائعة: الانحدار الخطي، الغابات العشوائية، والشبكات العصبية.
• تقييم أداء النماذج باستخدام دقة التنبؤ وF1-score ومنحنى ROC.

المحور الخامس: تحويل التوقعات لقرارات استثمار وإدارة مخاطر

• استخدام التحليلات التنبؤية لتحديد الفرص الاستثمارية وإدارة المحفظة.
• استخدام النماذج التنبؤية لتقييم المخاطر وتحسين استراتيجيات إدارتها.
• تفسير نتائج النماذج لتشكيل قرارات مالية استراتيجية.

المحور السادس: الأخلاقيات والتنظيم وحدود الذكاء الاصطناعي التنبؤي في المالية

• التحديات الأخلاقية المرتبطة باستخدام الذكاء الاصطناعي في التحليلات المالية.
• القوانين واللوائح المتعلقة بالذكاء الاصطناعي وتحليل البيانات المالية.