التخصصات التدريبية
مقدمة:
أصبح الذكاء الاصطناعي (AI) جزءًا لا يتجزأ من التطور الرقمي للمالية الحكومية، حيث يوفر القدرة على تحليل كميات ضخمة من البيانات بسرعة ودقة عالية. من خلال تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي، يمكن للحكومات تحسين عمليات التنبؤ بالإيرادات، وتوجيه الموارد بكفاءة أكبر، والكشف المبكر عن حالات الاحتيال المالي. يعزز الذكاء الاصطناعي القدرة على اتخاذ قرارات مالية مدروسة وتحسين الشفافية والمساءلة في الإدارة المالية الحكومية. يهدف برنامج “الذكاء الاصطناعي في المالية الحكومية: من التنبؤ بالإيرادات إلى مكافحة الاحتيال” إلى تزويد المشاركين بالمهارات والأدوات اللازمة لتطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي لتحسين عمليات الإدارة المالية، من التنبؤ بالإيرادات إلى الكشف عن الاحتيال المالي ومكافحته.
أهداف البرنامج:
- فهم المفاهيم الأساسية للذكاء الاصطناعي وتقنياته الرئيسية في سياق المالية الحكومية.
- استكشاف كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي في التنبؤ بالإيرادات الحكومية وتحسين دقة التوقعات.
- تطبيق تقنيات التعلم الآلي والشبكات العصبية في تحليل البيانات المالية واكتشاف الأنماط.
- استخدام الذكاء الاصطناعي في تقييم المخاطر المالية واتخاذ قرارات استثمارية مستنيرة.
- تطوير استراتيجيات فعالة لمكافحة الاحتيال المالي باستخدام الذكاء الاصطناعي.
- تعزيز الشفافية والمساءلة في إدارة المالية العامة من خلال استخدام الذكاء الاصطناعي.
- بناء القدرات على استخدام أدوات وتقنيات الذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات المالية واتخاذ القرارات.
الفئة المستفيدة:
- المسؤولون الماليون في الوزارات والمؤسسات الحكومية.
- مدراء المالية والتخطيط المالي في القطاع الحكومي.
- المستشارون الماليون والمسؤولون عن التحول الرقمي في المؤسسات الحكومية.
- فرق التدقيق المالي والمسؤولون عن الامتثال والحوكمة.
- محللو البيانات والمختصون في تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي والتحليلات المالية.
- مسؤولو مكافحة الاحتيال المالي والرقابة المالية في المؤسسات الحكومية.
محتويات الدروة :
اليوم الأول:
- مقدمة في الذكاء الاصطناعي والمالية الحكومية
- تعريف الذكاء الاصطناعي وتقنياته الرئيسية (التعلم الآلي، الشبكات العصبية، معالجة اللغة الطبيعية).
- نظرة عامة على دور الذكاء الاصطناعي في تحسين إدارة المالية الحكومية.
- استعراض تطبيقات الذكاء الاصطناعي في مختلف جوانب المالية الحكومية (مثل التنبؤ بالإيرادات، إدارة النفقات، مكافحة الاحتيال).
- عرض لأمثلة واقعية لاستخدام الذكاء الاصطناعي في المالية الحكومية حول العالم.
اليوم الثاني:
- التنبؤ بالإيرادات الحكومية باستخدام الذكاء الاصطناعي
- جمع وتحليل البيانات التاريخية للإيرادات الحكومية.
- تطبيق تقنيات التعلم الآلي لبناء نماذج تنبؤية للإيرادات.
- تقييم دقة النماذج وتحسينها باستخدام بيانات جديدة.
- استخدام التنبؤات المالية في التخطيط الاستراتيجي واتخاذ القرارات.
اليوم الثالث:
- تحليل البيانات المالية واكتشاف الأنماط
- استخدام الذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات المالية الضخمة واكتشاف الأنماط الخفية.
- تطبيق تقنيات التعلم غير المراقب لتحديد المجموعات والاتجاهات في البيانات.
- استخدام معالجة اللغة الطبيعية لتحليل التقارير والوثائق المالية.
- استخلاص رؤى قيمة من البيانات المالية وتحويلها إلى معلومات قابلة للتنفيذ.
اليوم الرابع:
- مكافحة الاحتيال المالي باستخدام الذكاء الاصطناعي
- تحديد أنواع الاحتيال المالي الشائعة في القطاع الحكومي.
- استخدام الذكاء الاصطناعي في الكشف عن الأنماط المشبوهة والتنبؤ بالاحتيال.
- بناء أنظمة إنذار مبكر للكشف عن الاحتيال في الوقت الفعلي.
- تطوير استراتيجيات فعالة للتحقيق في حالات الاحتيال المشتبه بها.
اليوم الخامس:
- ورشة عمل وتطبيق عملي
- ورشة عمل لتطبيق المفاهيم والمهارات المكتسبة على سيناريوهات واقعية.
- استخدام أدوات وتقنيات الذكاء الاصطناعي لتحليل البيانات المالية والتنبؤ بالإيرادات.
- بناء نماذج بسيطة للكشف عن الاحتيال المالي.
- جلسة نقاش مفتوحة حول مستقبل الذكاء الاصطناعي في المالية الحكومية.
أساليب التدريب :
- الاختبار القبلي والبعدي.
- تقييم القبلي والبعدي.
- المناقشة والحوار.
- دراسة حالات.
- قصص وأمثلة واقعية .
- التمارين فرق عمل.
- العصف الذهني.