التخصصات التدريبية
قم بتحميل محتويات الدورة :
مقدمة:
يشهد القطاع الحكومي تطورًا كبيرًا في إدارة البيانات المالية، حيث أصبح التحليل المتقدم للبيانات أداة حيوية لضمان الشفافية، الكفاءة، ودعم اتخاذ القرارات المدروسة. في ظل توفر كميات ضخمة من البيانات المالية، باتت الحكومات بحاجة إلى تقنيات متقدمة لتحليل هذه البيانات وفهم الأنماط المالية والمخاطر المحتملة، مما يعزز الرقابة المالية ويساهم في تحسين الأداء العام. يساعد التحليل المتقدم للبيانات المالية في الكشف عن المخالفات المالية، تقييم فعالية السياسات المالية، وضمان الامتثال للوائح المالية. يهدف برنامج “التحليل المتقدم للبيانات المالية وتطبيقاتها في الرقابة الحكومية” إلى تمكين المشاركين من استخدام أدوات التحليل المالي المتقدم لتحسين الرقابة على العمليات المالية الحكومية، وضمان تحقيق الشفافية والنزاهة.
أهداف البرنامج:
- فهم المفاهيم الأساسية للتحليل المالي المتقدم وأهميته في الرقابة الحكومية.
- تحديد مصادر البيانات المالية الحكومية وكيفية جمعها وتنظيفها وتكاملها.
- استخدام أدوات وتقنيات التحليل المتقدم، مثل الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، في استخراج رؤى قيمة من البيانات المالية.
- تطوير نماذج تنبؤية للكشف عن المخاطر المالية والاحتيال.
- تقييم فعالية الضوابط الداخلية والإجراءات الرقابية باستخدام التحليلات المتقدمة.
- تحسين عملية صنع القرار في الرقابة الحكومية بناءً على الأدلة والبيانات.
- بناء ثقافة تحليل البيانات وتعزيز استخدامها في تعزيز الشفافية والمساءلة في القطاع الحكومي.
الفئة المستفيدة:
- فرق التحول الرقمي وتكنولوجيا المعلومات المعنية بالتحليل المالي.
- مستشارو الحوكمة والمساءلة في القطاع الحكومي.
- فرق إدارة المخاطر المالية والامتثال في المؤسسات الحكومية.
- محللو البيانات والمخططون الاستراتيجيون في الإدارات المالية الحكومية.
محتويات الدروة :
اليوم الأول:
مقدمة في التحليل المالي المتقدم
- تعريف التحليل المالي المتقدم وأهميته في الرقابة الحكومية.
- استعراض التقنيات الحديثة المستخدمة في التحليل المالي (الذكاء الاصطناعي، التعلم الآلي، تحليل البيانات الضخمة).
- مناقشة التحديات التي تواجه الرقابة الحكومية في العصر الرقمي وكيفية التغلب عليها باستخدام التحليل المتقدم.
- عرض لأمثلة واقعية لاستخدام التحليل المالي المتقدم في تعزيز الرقابة الحكومية حول العالم.
اليوم الثاني:
جمع وتنظيف وتكامل البيانات المالية
- تحديد مصادر البيانات المالية الحكومية المتاحة (مثل الميزانيات، الحسابات الختامية، التقارير المالية، قواعد البيانات الداخلية والخارجية).
- جمع البيانات من مصادر مختلفة وتنظيفها ومعالجتها للتأكد من جودتها ودقتها.
- تكامل البيانات من مصادر متعددة لإنشاء صورة شاملة للوضع المالي.
- استعراض أفضل الممارسات في إدارة وتخزين البيانات المالية بشكل آمن.
اليوم الثالث:
تحليل البيانات باستخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي
- تطبيق تقنيات التعلم الآلي في تحليل البيانات المالية واكتشاف الأنماط والاتجاهات.
- استخدام الشبكات العصبية في التنبؤ بالمخاطر المالية وتحديد العمليات المشبوهة.
- تحليل النصوص والوثائق المالية باستخدام معالجة اللغة الطبيعية.
- تقييم أداء النماذج وتحسينها باستمرار.
اليوم الرابع:
تطبيقات التحليل المتقدم في الرقابة الحكومية
- استخدام التحليلات المتقدمة في تقييم فعالية الضوابط الداخلية والإجراءات الرقابية.
- الكشف عن الاحتيال والفساد المالي باستخدام الذكاء الاصطناعي.
- تحليل الأداء المالي وتحديد مجالات التحسين.
- استخدام البيانات والتحليلات في اتخاذ قرارات رقابية استباقية وفعالة.
اليوم الخامس:
ورشة عمل وتطبيق عملي
- ورشة عمل لتطبيق المفاهيم والمهارات المكتسبة على سيناريوهات واقعية في الرقابة الحكومية.
- استخدام أدوات التحليل المتقدم والذكاء الاصطناعي في تحليل بيانات مالية حكومية.
- بناء نماذج بسيطة للكشف عن الأنماط المشبوهة وتقييم المخاطر.
- جلسة نقاش مفتوحة حول مستقبل التحليل المالي المتقدم في الرقابة الحكومية.
أساليب التدريب :
- نقاشات مفتوحة لتحليل وجهات النظر.
- دراسة حالات.
- قصص وأمثلة واقعية .
- التمارين واختبارات الشخصية.
- العصف الذهني.
- تكليف المتدربين بمشروعات جماعية أو فردية.
- ربط المحتوى بتجارب مألوفة.