Intelligenza Artificiale per Amministrazione e finanza

Contenuti

Modulo 1: Introduzione all’Intelligenza Artificiale per Amministrazione e Finanza (4 ore)

Obiettivi:

• Fornire una comprensione generale delle applicazioni dell’Intelligenza Artificiale nel settore amministrativo e finanziario.
• Introdurre strumenti di base che automatizzano e ottimizzano processi finanziari e contabili.

Agenda:

1. Introduzione al corso e obiettivi

• Panoramica sulle applicazioni dell’IA nel settore amministrativo e finanziario.
• Obiettivi specifici del corso e aspettative dei partecipanti.

2. Automazione dei processi amministrativi con l’IA

• Introduzione alla Robotic Process Automation (RPA) per attività ripetitive: emissione di fatture, riconciliazione contabile, gestione delle scadenze.
• Strumenti come UiPath e Automation Anywhere per l’automazione dei flussi di lavoro amministrativi.
• Case study di aziende che hanno automatizzato i processi amministrativi con l’IA.

Esercizio pratico: Creare un flusso di automazione per la gestione delle fatture con uno strumento di RPA.

3. Utilizzo dell’IA per la contabilità automatizzata (1 ora e 15 minuti)

• Come l’IA può semplificare la riconciliazione dei conti, la registrazione delle transazioni e la preparazione dei report finanziari.
• Introduzione a piattaforme contabili con IA integrata, come Xero, QuickBooks e altri software di gestione finanziaria.
• Strumenti di IA per identificare errori e incongruenze nei dati contabili.

Esercizio pratico: Configurare un software di contabilità automatizzata per semplificare la riconciliazione dei conti e i report finanziari.

4. IA per l’elaborazione e l’archiviazione automatica dei documenti (1 ora)

• Utilizzo dell’IA per automatizzare la gestione e l’archiviazione di documenti amministrativi.
• Come i sistemi di IA possono classificare automaticamente fatture, ricevute e documenti contabili.
• Strumenti di gestione documentale integrati con IA (es. DocuWare, ABBYY).

Esercizio pratico: Configurare un sistema di archiviazione automatizzata per la gestione dei documenti contabili.

5. Q&A e discussione (30 minuti)

•  Discussione sulle opportunità di applicare l’IA nei processi amministrativi e finanziari aziendali.

Modulo 2: IA per la Pianificazione Finanziaria e la Previsione (4 ore)

Obiettivi:

• Sfruttare l’IA per ottimizzare la pianificazione finanziaria e prevedere trend futuri.
• Introdurre strumenti di analisi predittiva per la gestione finanziaria.

Agenda:

1. Previsione finanziaria con l’IA

• Utilizzo dell’IA per creare modelli predittivi che anticipano andamenti finanziari.
• Strumenti di machine learning per analizzare dati storici e creare previsioni accurate (es. Microsoft Power BI, Tableau).
• Previsioni di cash flow, vendite e andamento dei costi.

Esercizio pratico: Creare una previsione finanziaria basata su dati storici utilizzando un software di analisi predittiva.

2. Ottimizzazione del budget con l’IA

• Utilizzo di algoritmi di ottimizzazione per migliorare la distribuzione del budget aziendale.
• IA per identificare aree di inefficienza e suggerire modifiche nel budget.
• Strumenti di budget planning con funzionalità di IA (es. Adaptive Insights, Anaplan).

Esercizio pratico: Configurare uno strumento di pianificazione del budget per ottimizzare l’allocazione delle risorse aziendali.

3. Analisi del rischio e gestione delle risorse con l’IA

• Modelli di IA per l’analisi dei rischi finanziari: valutazione del rischio di credito, rischio di liquidità e rischio di mercato.
• Utilizzo di strumenti di IA per il risk management finanziario e per mitigare potenziali perdite.
• Esempi di strumenti di gestione del rischio finanziario basati su IA (es. SAS Risk Management, IBM Risk Analytics).

Esercizio pratico: Implementare un modello di analisi del rischio per valutare potenziali scenari di crisi finanziaria.

4. Q&A e feedback

• Discussione su come l’IA può migliorare la pianificazione finanziaria e l’analisi dei rischi.

Modulo 3: IA per la Conformità e la Sicurezza Finanziaria (4 ore)

Obiettivi:

• Comprendere come l’IA può migliorare i processi di conformità normativa e garantire la sicurezza delle operazioni finanziarie.
• Utilizzare strumenti di IA per il monitoraggio continuo delle operazioni e per la rilevazione di frodi.

Agenda:

1. IA per la gestione della conformità normativa

Come l’IA può monitorare automaticamente le operazioni finanziarie per garantire la conformità alle normative (es. GDPR, SOX).

• Strumenti di monitoraggio della conformità basati su IA, come quelli offerti da Thomson Reuters e Wolters Kluwer.
• Automazione dei report di conformità e analisi delle transazioni sospette.

Esercizio pratico: Configurare un sistema di monitoraggio della conformità normativa che utilizza l’IA per segnalare attività irregolari.

2. Rilevamento delle frodi con l’IA

• Utilizzo dell’IA per analizzare le transazioni finanziarie e rilevare anomalie che possono indicare frodi.
• Strumenti di machine learning per identificare pattern sospetti e preavvisare operazioni a rischio.
• Esempi di piattaforme di rilevamento frodi basate su IA (es. FICO Falcon Fraud Manager, SAS Fraud Detection).

Esercizio pratico: Implementare un modello di IA per monitorare le transazioni finanziarie e rilevare potenziali frodi.

3. Monitoraggio continuo delle operazioni con l’IA

• Come i sistemi di IA possono monitorare costantemente i flussi finanziari per garantire sicurezza e accuratezza.
• Automazione della revisione delle transazioni e reportistica finanziaria in tempo reale.
• Strumenti per l’audit finanziario automatizzato (es. MindBridge AI Auditor).

Esercizio pratico: Configurare un sistema di monitoraggio finanziario in tempo reale che invia avvisi automatici per anomalie.

4. Q&A e discussione

• Discussione sull’applicazione dell’IA per migliorare la conformità normativa e la sicurezza finanziaria.

Modulo 4: IA per la Reportistica Finanziaria e il Decision Making (4 ore)

Obiettivi:

• Sfruttare l’IA per automatizzare la reportistica finanziaria e supportare il processo decisionale.
• Utilizzare strumenti avanzati di IA per produrre report finanziari in tempo reale e basare le decisioni su dati accurati.

Agenda:

1. Automazione della reportistica finanziaria con l’IA

• Come l’IA può automatizzare la creazione e l’aggiornamento dei report finanziari periodici.
• Strumenti di IA per generare report dinamici e dashboard interattivi (es. Power BI, Tableau).
• Integrazione di reportistica automatica con dati in tempo reale provenienti da più fonti.

Esercizio pratico: Creare un report finanziario automatizzato che si aggiorna dinamicamente con i dati più recenti.

2. Decision making basato sui dati e supportato dall’IA

• Utilizzo dell’IA per analizzare scenari e suggerire strategie finanziarie ottimali.
• Strumenti di supporto decisionale per CFO e manager finanziari basati su AI-driven analytics.
• Esempi di decisioni aziendali basate su analisi predittive (costi, investimenti, allocazione di risorse).

Esercizio pratico: Utilizzare uno strumento di analisi predittiva per simulare scenari finanziari e prendere decisioni strategiche.

3. IA per il reporting in tempo reale e la visualizzazione dei dati

• Implementazione di dashboard interattivi con l’IA per visualizzare i KPI finanziari in tempo reale.
• Come l’IA migliora la leggibilità e la fruibilità dei report finanziari.
• Esempi di strumenti di visualizzazione avanzata per il monitoraggio delle performance finanziarie.

Esercizio pratico: Creare una dashboard interattiva che mostra i principali KPI finanziari aggiornati in tempo reale.

4. Conclusioni e discussione finale

• Verifica delle competenze acquisite con un quiz interattivo.
• Discussione aperta su come l’IA può essere integrata nelle operazioni amministrative e finanziarie aziendali.