IA generativa y reportes financieros gubernamentales

Resumen

Descubra cómo la IA generativa y los modelos de lenguaje grande pueden revolucionar los informes financieros gubernamentales, desde la automatización de la extracción de datos hasta la mejora de los procesos de toma de decisiones y la eficiencia contable.

Programa de estudio

- Introducción a la IA Generativa y LLM en Contabilidad -- Al final del Módulo 1, los estudiantes obtendrán una comprensión fundamental de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático y su relevancia para la contabilidad. Podrán describir los Modelos de Lenguaje Extensos (LLM) y sus aplicaciones en el campo, al tiempo que reconocen tanto los beneficios como los desafíos de integrar LLM en las prácticas contables. Además, entenderán la importancia de la ingeniería de indicaciones en la configuración de los resultados de los LLM y apreciarán cómo los avances tecnológicos han hecho que los LLM sean más accesibles para los usuarios no técnicos. - Métodos de Implementación de LLM en Contabilidad -- Al final del Módulo 2, los estudiantes comprenderán varios métodos para implementar LLM en contabilidad, incluidos UI, API, UI-RPA y API-RPA, y podrán evaluar sus ventajas y limitaciones. Desarrollarán la capacidad de elegir el enfoque de implementación más adecuado para diferentes tareas contables, teniendo en cuenta factores clave de integración. Además, obtendrán perspectivas sobre consideraciones prácticas y tomarán decisiones informadas sobre la adopción de LLM basadas en las necesidades organizativas y los recursos disponibles. - Extracción de Datos Financieros de Fuentes No Estructuradas -- Al final del Módulo 3, los estudiantes comprenderán los desafíos de extraer datos financieros de fuentes no estructuradas y explorarán los componentes y el flujo de trabajo de un marco de extracción de datos habilitado por LLM. Aprenderán a aplicar técnicas de ingeniería de indicaciones para mejorar la precisión de la extracción y reconocerán cómo el marco se puede adaptar a varios documentos financieros. Además, apreciarán los beneficios de eficiencia y precisión que los LLM aportan a la extracción de datos financieros. - Evaluación del Desempeño del Marco -- Al final del Módulo 4, los estudiantes podrán evaluar la precisión y eficiencia de un marco de extracción de datos habilitado por LLM e interpretar sus resultados en diferentes documentos financieros. Identificarán errores comunes de extracción y aplicarán estrategias para abordarlos mientras refinan las indicaciones para mejorar el rendimiento. Además, explorarán consideraciones para escalar el marco para manejar conjuntos de datos más grandes y diferentes LLM de manera efectiva.

Enseñado por

Huaxia Li

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