الذكاء الاصطناعي في القطاع المالي: التطور والتحديات

في العصر الحديث، أصبحت أنظمة الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة جزءًا لا غنى عنه في معظم الصناعات، بغض النظر عن القطاع. وهذا ينطبق بشكل خاص على القطاع المالي، حيث تم تصميم الذكاء الاصطناعي بشكل مثالي لجمع ومعالجة البيانات المالية.

لتنفيذ نظام ذكاء اصطناعي بنجاح، من الضروري النظر في الهدف النهائي أو النتيجة المرجوة. يمكن لهذه الأنظمة أتمتة العمليات البسيطة والمملة لتخفيف مسؤولية الموظفين حتى يتمكنوا من تركيز جهودهم في مجالات أخرى، كما يمكنها أيضًا استبدال أقسام كاملة داخل المؤسسة إذا تمت برمجتها بفعالية. لتكييف النظام ليتناسب مع احتياجات المؤسسة، يجب على المعنيين أن يكون لديهم فهم كامل لأنواع أنظمة الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة.

عند التحضير لتنفيذ النظام، من الضروري التخطيط والتصميم والمراقبة الشاملة لتقدمه. قد تحتاج عملية التكامل إلى فترة زمنية لضمان قدرة المؤسسة على التكيف بعناية مع التكنولوجيا الجديدة. كما أن المراقبة الدقيقة بعد التنفيذ ستجعل من السهل ملاحظة الأخطاء قبل أن تتسبب في مشاكل كبيرة.

Section 1: Fundamentals of Artificial Intelligence 

• Defining what an artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) system is.  
• Reviewing the typical uses of an AI system and recognising popular already established in the financial sector.  
• Assessing the concepts, principles and structures of an AI and ML system.  
• Common applications used to create AI systems – python, R and WEKA.  

Section 2: Machine Learning

• How machine learning functions are integral to an AI system.  
• Describing the different features of an ML system – independent and dependent variables.  
• Data clustering, classification, and regression and how these should be used.  
• Comparing the two main types of ML system – supervised and unsupervised.  
• The benefits, limitations, and ideal uses for supervised and unsupervised systems.  

Section 3: Deep Learning and Neural Networks

• Understanding the structure and purpose of neural networks.  
• How neural networks and deep learning use data inputs, weights and bias to mimic how the human brain processes information.  
• Integrating deep learning into AI and ML systems.  
• Programming deep learning and neural networks to process and organise financial datasets appropriately.  

Section 4: Preparing for AI Implementation

• Establishing goals and objectives for the AI system.  
• Automating tedious processes with AI to maximise productivity and better utilise resources.  
• Creating action plans detailing the entire creation process from designing to post-implementation monitoring.  
• Encouraging openness to change within the working environment.  
• Exploring the ethical challenges faced with integrating AI into an organisation.  

Section 5: Developing Financial Oriented Systems

• Understanding the natural system language and generation.  
• What type of system is most suitable for processing and presenting financial data.  
• Evaluating the associated risks with automating financial processes.  
• Balancing an AI system with human employees to remove the potential for human error and biased data.  

عند إتمام هذه الدورة التدريبية بنجاح، سيحصل المشاركون على شهادة إتمام التدريب من Holistique Training. وبالنسبة للذين يحضرون ويكملون الدورة التدريبية عبر الإنترنت، سيتم تزويدهم بشهادة إلكترونية (e-Certificate) من Holistique Training.  

شهادات Holistique Training معتمدة من المجلس البريطاني للتقييم (BAC) وخدمة اعتماد التطوير المهني المستمر (CPD)، كما أنها معتمدة وفق معايير ISO 9001 وISO 21001 وISO 29993.  

يتم منح نقاط التطوير المهني المستمر (CPD) لهذه الدورة من خلال شهاداتنا، وستظهر هذه النقاط على شهادة إتمام التدريب من Holistique Training. ووفقًا لمعايير خدمة اعتماد CPD، يتم منح نقطة CPD واحدة عن كل ساعة حضور في الدورة. ويمكن المطالبة بحد أقصى قدره 50 نقطة CPD لأي دورة واحدة نقدمها حاليًا.