Neem contact met ons op
 Duur 35 uren

Cursusaanbod

AI-basisbegrippen en Python met AI voor Finance

AI, Analytics en Agentic AI in de moderne finance

  • Hoe generatieve AI, machine learning, automatisering en agentic AI van elkaar verschillen en waar elk een plaats heeft in finance.
  • Finance-gebruiksgevallen in accounting, FP&A, rapportage, audit, treasury en shared services.
  • Identificatie van taken die geschikt zijn voor AI-ondersteuning versus gecontroleerde automatisering.

Python voor Finance - AI als codeerpartner

  • Python-basis voor financiële professionals: variabelen, datatypes, conditionalen, functies en notebooks.
  • Gebruik van AI-assistenten om Python-code te genereren, uit te leggen, te debuggen en te verfijnen, in plaats van alleen te coderen.
  • Prompting-technieken voor betrouwbare, finance-gerichte codegeneratie.

Werken met financiële data in Python

  • Invoer van Excel- en CSV-data via Pandas en DataFrames.
  • Filteren, groeperen, aggregeren en berekenen van financiële metingen.
  • Gebruik van AI om fouten uit te leggen, logica te verbeteren en analitestappen te documenteren.

Praktische finance-coderingstoepassingen

  • Automatisering van repetitieve berekeningen, variantie-analyse en ratio-analyse.
  • Creëren van herbruikbare Python-workflows met AI-gestuurde codebeoordeling.
  • Valideren van outputs voordat ze in financiële rapportages worden gebruikt.

Hands-on toepassing

  • Bouw een AI-geassisteerde Python-workflow om een voorbeeldfinanciële dataset te analyseren.
  • Beoordeel de gegenereerde code, test aannames en verbeter de output met menselijke validatie.

Geavanceerde financiële data-analyse met AI

Financiële datapreparatie en kwaliteit

  • Schoonmaken, valideren en standaardiseren van financiële data.
  • Verwerken van ontbrekende waarden, duplicaten, inconsistenties in classificatie en datumproblemen.
  • Samenvoegen van data uit meerdere financiële bronnen voor analyse.

Geavanceerde financiële analyse

  • Analyse van omzet, kosten, marge, winstgevendheid en werkkapitaal.
  • Analyses van budget versus daadwerkelijk, varianties en periode-over-periode.
  • Drill-down-analyse om sleutelfactoren voor de financiële prestaties te identificeren.

AI-gestuurde analyse en afwijkingsdetectie

  • Gebruik van AI om bewegingen, patronen en ongebruikelijke transacties te onderzoeken.
  • Genereren van analytische vragen en hypotheseën vanuit financiële data.
  • Onderscheid maken tussen nuttige signalen en misleidende, AI-gegenereerde interpretaties.

Prognosticatie en scenarioresearch

  • Historische trends, drivers en aannames voor prognose.
  • Wat-als- en gevoeligheidsanalyse voor financieel besluitondersteuning.
  • Gebruik van AI om scenariogesprekken te ondersteunen, terwijl financiële controles worden gewaarborgd.

Hands-on toepassing

  • Voer een end-to-end analyse uit op een financiële dataset en identificeer sleutelvarianties en anomalieën.
  • Berei een beknopte, AI-geassisteerde samenvatting van financiële inzichten, onderbouwd door de onderliggende data.

AI-gebaseerde financiële dashboards en managementinzichten

Ontwerp van financiële dashboards

  • Kiezen van betekenisvolle KPI's voor finance, management en operationele rapportage.
  • Ontwerpen van dashboards rondom besluitvragen, in plaats van visueel volume.
  • Structureren van executive-, management- en analistweergaven.

Bouwen van interactieve financiële dashboards

  • Koppelen en transformeren van financiële data voor dashboardgebruik.
  • Maken van KPI-kaarten, trends, visueelizaties van varianties, drill-downs en filters.
  • Bouwen van weergaven voor budget versus daadwerkelijk, winstgevendheid, cashflow en prestaties.

AI-verbeterd dashboarding

  • Gebruik van natuurlijke-taalkvragen om financiële data te verkennen.
  • Genereren van AI-geassisteerde samenvattingen en uitleg van KPI-bewegingen.
  • Gebruik van AI om gebieden te identificeren die verdere analyse vereisen.

Dashboardcontroles en betrouwbaarheid

  • Overwegingen rondom data-update, traceerbaarheid, validatie en verzoening.
  • Beheren van toegang, gevoelige financiële informatie en gecontroleerde distributie.
  • Vermijden van misleidende visuele of AI-gegenereerde conclusies.

Hands-on toepassing

  • Bouw een interactief financieel dashboard met een gestructureerde dataset.
  • Voeg AI-gestuurde managementcommentaar toe, gekoppeld aan meetbare financiële bewegingen.

Geavanceerde AI-tools in General Ledger en financiële operaties

AI-toepassingen in General Ledger

  • Analyse van GL-rekeningen, transactiepatronen en boekingsgedrag.
  • Gebruik van AI om transactiesclassificatie en account-niveaubeoordeling te ondersteunen.
  • Identificeren van ongebruikelijke, hoog-risico of uit-patloon-ingangen.

AI voor verzoeningen

  • Koppelen van records en identificeren van uitzonderingen over financiële datasets heen.
  • Ondersteuning van bank-, intercompany- en balansverzoeningen.
  • Prioriteren van onverzonden items voor menselijk onderzoek.

Journal entry analytics

  • Detectie van duplicaten, ongebruikelijke en handmatige journaals.
  • Einde-periode journal analyse en ondersteunende uitleggeneratie.
  • Risico-indicatoren en controlepunten voor finance-teams.

AI in financiële sluiting en rapportage

  • Prioritering van sluitingstaken en uitzonderingsgerichte beoordeling.
  • AI-geassisteerde uitleg van varianties, commentaar en beoordele notities.
  • Gebruik van gestructureerde goedkeuring en validatie vóór finale rapportage.

Hands-on toepassing

  • Analyseer een voorbeeld-GL dataset en identificeer anomalieën en verzoeningsuitzonderingen.
  • Produces een gecontroleerde, AI-geassisteerde beoordelingsamenvatting voor financieel management.

Agentic AI voor financiële operaties en besluitondersteuning

Begrijpen van Agentic AI voor Finance

  • Wat een AI-workflow 'agentic' maakt: doelen, planning, tools, geheugen, acties en feedbackloops.
  • Waar agentic AI financiële operaties kan ondersteunen en waar menselijke goedkeuring essentieel blijft.
  • Single-agent versus multi-stap of multi-agent finance-workflows.

Ontwerpen van agentic finance-workflows

  • Aanmaken van agents voor dataverzameling, analyse, validatie en rapportagetaken.
  • Koppelen van agents aan gestructureerde financiële data en goedgekeurde tools.
  • Ontwerpen van escalatieregels, controlepunten en goedkeuringsgrenzen.

Agentic use cases in Finance

  • Geautomatiseerde variantie-onderzoeken en managementcommentaar-workflows.
  • GL-uitschrijvingtriage, verzoeningsondersteuning en close-statusmonitoring.
  • Prognose-update, scenariopreparatie en finance-query-assistenten.

Governance, risico en controles voor Agentic AI

  • Human-in-the-loop controles, audittrails, machtigingen en scheiding van taken.
  • Gegevensgeheimhouding, hallucinatie-risico, validatie en modelbeperkingen.
  • Definiëren van veilige operationele grenzen vóór productiedeployment.

Eindpraktijk capstone

  • Combineer Python met AI, geavanceerde analyse en dashboardoutputs in één finance-gebruiksgeval.
  • Ontwerp een agentic workflow die resultaten analyseert, uitzonderingen markeert en managementinzichten voorbereidt.
  • Presenteer de workflow, controles, outputs en aanbevolen vervolgstappen.

Vereisten

  • Basisbegrip van finance, accounting, financiële rapportage of FP&A-concepten.
  • Vamiliariteit met Excel en het werken met financiële datasets.
  • Eerdere Python-programmeerervaring is niet vereist, hoewel basis-exposure aan data-analyse nuttig is.
  • Basisbewustzijn van AI of generatieve AI-tools zoals ChatGPT, Microsoft Copilot of Claude is gunstig maar niet essentieel.
  • Deelnemers moeten comfortabel kunnen werken met financiële rapportages, KPI's, budgetten, varianties en gerelateerde financiële data.
  • Een laptop met toegang tot de vereiste trainingstools, datasets en goedgekeurde AI-platforms dient beschikbaar te zijn voor de hands-on-sessies.

Aantal deelnemers


Prijs per deelnemer

Getuigenissen (2)

Voorlopige Aankomende Cursussen

Gerelateerde categorieën