Predykcyjna analityka AI
Zrozumieć, jak modele prognozujące działają w praktyce finansowej - i nauczyć się je wdrażać w realnych procesach decyzyjnych.
Moduł 1 - Podstawy modeli predykcyjnych
Zacznij od zrozumienia, czym różni się model regresji szeregów czasowych od klasycznej prognozy budżetowej. Pracujemy na zbiorach danych giełdowych i makroekonomicznych z ostatnich trzech lat.
Moduł 2 - Wstępne przetwarzanie danych finansowych
Dane rzadko przychodzą gotowe do analizy. Omawiamy czyszczenie, normalizację i inżynierię cech na przykładach raportów kwartalnych i dziennych danych transakcyjnych.
Moduł 3 - Algorytmy AI w prognozowaniu
Porównujemy LSTM, XGBoost i modele hybrydowe pod kątem zastosowań w prognozowaniu przepływów pieniężnych i ryzyka kredytowego. Każdy uczestnik testuje wybrany model na własnym zestawie danych.
Moduł 4 - Interpretacja wyników i komunikacja
Zbudowanie modelu to połowa pracy. Ćwiczymy prezentowanie wyników prognoz zarządowi i klientom - bez żargonu technicznego, z naciskiem na decyzje biznesowe.
Moduł 5 - Wdrożenie w środowisku organizacji
Omawiamy integrację modeli z istniejącymi systemami ERP i BI, zarządzanie cyklem życia modelu oraz monitorowanie dryftu predykcyjnego w produkcji.