Aperçu
By the end of this course, you will write structured AI prompts that clean and standardize messy financial data, use AI to draft and extend model logic, apply AI to anomaly detection and reconciliation, and build the governance habits — guardrails, output logging, and audit evidence — that make AI-assisted finance defensible. This is where AI stops being a buzzword and becomes practical leverage.
You will reclaim the hours lost to manual data prep and model-building, while keeping human judgment and control firmly in place — the balance finance leaders, auditors, and regulators now expect. What sets this course apart is that governance is built in from the start, not bolted on at the end.
Under one clear principle — AI surfaces, the analyst owns — you learn to tier AI uses by risk, verify every output, and document how AI was used. The skills are taught tool-agnostically and demonstrated on AI tools, so they transfer as the tools evolve.
No coding background required.
Programme
- Automatisation de la préparation des données
Le nettoyage manuel des données consume discrètement une grande partie du temps de chaque équipe financière. Ce module enseigne aux analystes en planification et analyse financière (FP&A) comment automatiser la préparation des données avec l'IA générative tout en gardant le jugement humain et la gouvernance fermement sous contrôle. Les apprenants identifient les tâches de nettoyage des données qui valent la peine d'être automatisées, écrivent des invites AI structurées qui standardisent les données financières désordonnées et multi-sources, et conçoivent des vérifications de validation qui confirment que les sorties nettoyées sont précises, complètes et prêtes pour l'audit. Le module couvre la qualité des données, le profilage des données, la détection des erreurs et des anomalies, le mappage des codes de compte, la réconciliation, la suppression des doublons et la gestion des exceptions, et montre comment l'automatisation basée sur des règles et le nettoyage assisté par l'IA fonctionnent ensemble dans un seul flux de travail. Il est conçu pour les analystes, comptables et professionnels de la finance qui souhaitent acquérir des compétences en IA pratiques, sans code, pour un reporting financier plus rapide et plus fiable, l'analyse de données et la clôture de fin de mois.
- Construction de modèles assistée par l'IA
Utilisez l'IA générative pour construire et étendre des modèles financiers plus rapidement, sans sacrifier l'exactitude ou le contrôle. Ce module montre aux professionnels de la finance comment rédiger des invites AI efficaces qui génèrent des formules de feuille de calcul et des structures de modèle, comment traduire les suggestions AI en modèles propres et audités avec une architecture claire d'entrée-calcul-sortie, et comment revoir la logique générée par l'IA pour déceler des erreurs, des valeurs codées en dur et des biais avant qu'elle n'atteigne un modèle en direct. Les sujets incluent la modélisation financière assistée par l'IA, la conception et la structure des modèles de feuille de calcul, l'audit des formules, la validation des modèles, la détection des erreurs et des biais, et l'utilisation responsable de l'IA avec la supervision humaine. Conçu pour les analystes FP&A, les analystes financiers et les équipes de comptabilité et de finance adoptant l'IA dans les flux de travail de budgétisation, de prévision et de planification, il développe des compétences pratiques de construction de modèles prêtes pour la gouvernance.
- Validation des modèles avec l'IA
Apprenez à valider les modèles financiers assistés par l'IA afin que leurs chiffres soient dignes de confiance et défendables. Ce module sur la validation des modèles, la détection d'anomalies et la réconciliation financière montre aux analystes FP&A et aux équipes financières comment détecter les erreurs avant qu'elles n'atteignent les décisions. Explorez comment l'IA signale les transactions et soldes inhabituels, comment réconcilier les sorties des modèles avec les totaux de contrôle et le grand livre général et comment concevoir des chemins de révision et des flux de travail d'approbation qui gardent la prévision, la budgétisation et le reporting assistés par l'IA auditables. Développez des compétences pratiques en gestion des exceptions, contrôles financiers, escalade basée sur les risques et gouvernance de l'IA pour la finance — sans besoin de codage. Idéal pour la planification et l'analyse financières, la comptabilité, l'audit interne et les professionnels de la finance d'entreprise qui souhaitent adopter l'IA de manière responsable et produire des chiffres prêts pour la décision.
- Pratiques responsables de l'IA
Utilisez l'IA générative à travers FP&A, la budgétisation et le reporting financier avec confiance — et gardez chaque sortie défendable. Ce module enseigne les pratiques responsables de l'IA pour la finance : comment reconnaître où l'IA échoue, y compris l'hallucination, la dérive du modèle et le biais, et comment distinguer les usages à faible risque des usages à haut risque. Vous apprendrez à classer les cas d'utilisation de l'IA par risque, à concevoir des garde-fous d'invite et de sortie, à enregistrer les interactions avec l'IA pour l'audit, et à construire des flux de travail d'approbation avec des rôles définis, des seuils et une escalade. Les sujets incluent la gouvernance de l'IA, la gestion des risques de l'IA, le risque de modèle, l'auditabilité de l'IA, la traçabilité des données, les garde-fous d'invite, la journalisation des sorties, les preuves d'audit et la supervision humaine en boucle. Conçu pour les analystes FP&A, les analystes financiers, les comptables, les contrôleurs et les équipes de finance, de risque et de conformité adoptant l'IA dans la budgétisation, la prévision et le reporting, il développe des compétences pratiques de gouvernance prêtes pour l'audit.
Enseigné par
LearnQuest Network
Matières
Technology
