Intelligence artificielle générative et rapports financiers gouvernementaux

Aperçu

Découvrez comment l'intelligence artificielle générative et les grands modèles de langage peuvent révolutionner le reporting financier gouvernemental, en automatisant l'extraction de données, en améliorant les processus de prise de décision et en augmentant l'efficacité comptable.

Programme

- Introduction à l'IA générative et aux LLM en comptabilité -- À la fin du Module 1, les apprenants auront acquis une compréhension fondamentale de l'IA et de l'apprentissage automatique ainsi que leur pertinence pour la comptabilité. Ils seront capables de décrire les modèles de langage de grande taille (LLM) et leurs applications dans le domaine tout en reconnaissant à la fois les avantages et les défis de l'intégration des LLM dans les pratiques comptables. De plus, ils comprendront l'importance de l'ingénierie des invites dans la structuration des sorties des LLM et apprécieront comment les avancées technologiques ont rendu les LLM plus accessibles aux utilisateurs non techniques. - Méthodes de mise en œuvre des LLM en comptabilité -- À la fin du Module 2, les apprenants comprendront diverses méthodes de mise en œuvre des LLM en comptabilité, y compris l'UI, l'API, l'UI-RPA, et l'API-RPA, et seront capables d'évaluer leurs avantages et leurs limites. Ils développeront la capacité de choisir l'approche de mise en œuvre la plus appropriée pour différentes tâches comptables tout en prenant en compte les facteurs clés d'intégration. De plus, ils acquerront des connaissances sur les considérations pratiques et prendront des décisions éclairées concernant l'adoption des LLM en fonction des besoins organisationnels et des ressources disponibles. - Extraction de données financières à partir de sources non structurées -- À la fin du Module 3, les apprenants comprendront les défis de l'extraction de données financières à partir de sources non structurées et exploreront les composants et le flux de travail d'un cadre d'extraction de données activé par LLM. Ils apprendront à appliquer des techniques d'ingénierie des invites pour améliorer la précision de l'extraction et reconnaîtront comment le cadre peut être adapté à divers documents financiers. De plus, ils apprécieront les avantages en termes d'efficacité et de précision que les LLM apportent à l'extraction de données financières. - Évaluation des performances du cadre -- À la fin du Module 4, les apprenants seront capables d'évaluer la précision et l'efficacité d'un cadre d'extraction de données activé par LLM et d'interpréter ses résultats à travers différents documents financiers. Ils identifieront les erreurs courantes d'extraction et appliqueront des stratégies pour les résoudre tout en affinant les invites pour améliorer les performances. De plus, ils exploreront les considérations pour évoluer le cadre afin de gérer de plus grands ensembles de données et différents LLM de manière efficace.

Enseigné par

Huaxia Li

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