الذكاء الاصطناعي في المالية الحكومية: من التنبؤ بالإيرادات إلى مكافحة الاحتيال

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.