الفئة المستهدفة

• مدراء المخاطر في المؤسسات المالية والمصرفية.
• محللو البيانات والمتخصصون في الذكاء الاصطناعي التطبيقي.
• مسؤولو الامتثال والرقابة الداخلية في الشركات.
• المستشارون الماليون ومتخذو القرار في القطاعين العام والخاص.

أهداف البرنامج

في نهاية برنامج التدريبي سوف يتعرف المشاركون على:

• فهم المفاهيم الأساسية لإدارة المخاطر المالية ودور الذكاء الاصطناعي في تطويرها.
• التعرف على الأدوات الذكية المستخدمة في رصد وتحليل المخاطر.
• تطوير نماذج تنبؤية تدعم القرارات المالية وتقلل من حجم التعرض للمخاطر.
• استخدام تقنيات التعلم الآلي لتحسين آليات الكشف المبكر عن المخاطر.
• دمج الذكاء الاصطناعي في بيئة العمل المالي بما يحقق الاستجابة السريعة والتكامل المؤسسي.

• مفاهيم إدارة المخاطر
  • تعريف وأنواع المخاطر المالية
  • مكونات نظام إدارة المخاطر
  • علاقة المخاطر بالأداء المالي
• الإطار المؤسسي للمخاطر
  • دور الحوكمة في الرقابة على المخاطر
  • الجهات الرقابية والقواعد التنظيمية
  • التكامل بين الاستراتيجية وإدارة المخاطر
• مقاييس وتقييم المخاطر
  • مؤشرات الخطر المالية
  • تقنيات تقييم الاحتمالية والتأثير
  • أدوات التصنيف الكمي والنوعي
• مبادئ الذكاء الاصطناعي
  • الفروق بين الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي
  • دورة حياة نظم الذكاء الاصطناعي
  • قدرات الذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات
• أنواع الخوارزميات المالية
  • الخوارزميات التنبؤية والتصنيفية
  • النماذج القائمة على الانحدار والتحليل العنقودي
  • خوارزميات الكشف عن الشذوذ
• التقنيات الرقمية المساندة
  • دور البيانات الضخمة في النمذجة المالية
  • تحليل البيانات غير المهيكلة
  • واجهات برمجة التطبيقات (APIs) في الأنظمة المصرفية
• البيانات كمصدر للمخاطر
  • مصادر البيانات الداخلية والخارجية
  • جودة البيانات وأثرها على النتائج
  • تحديات تنظيم البيانات المالية
• التحليل الوصفي والاستكشافي
  • تحليل الاتجاهات التاريخية
  • تصور العلاقات المالية
  • كشف الأنماط المتكررة
• تصميم قواعد البيانات الذكية
  • بنية قواعد البيانات المالية
  • تكامل البيانات عبر الأنظمة
  • استخدام نماذج NoSQL في التحليل المالي
• النماذج التنبؤية للمخاطر
  • بناء نماذج تنبؤ بالإفلاس
  • التنبؤ بتقلبات السوق
  • نماذج التنبؤ بتأخر السداد
• التعلم الآلي في التنبؤ المالي
  • أساليب التدريب الخاضع وغير الخاضع
  • اختبار دقة النماذج
  • تحسين النماذج بناءً على الأداء
• التعرف على الأنماط السلوكية
  • تحليل سلوك العملاء والمؤسسات
  • التصنيفات الائتمانية الذكية
  • التنبؤ بالأزمات عبر المؤشرات السلوكية
• تحليل سيناريوهات الخطر
  • بناء سيناريوهات متعددة النتائج
  • تقييم تأثير الاحتمالات النادرة
  • استخدام محاكاة مونت كارلو
• قياس قيمة المخاطر
  • نموذج قيمة المخاطر (VaR)
  • حدود الاعتماد على التوزيع الطبيعي
  • مقارنة الأدوات الكمية
• نمذجة الاعتمادية المالية
  • ارتباط المخاطر بين الأصول
  • تقدير احتمالات التعثر المشترك
  • سلاسل ماركوف في تقييم المخاطر
• التحول من اليدوي إلى الذكي
  • تبسيط عمليات تقييم المخاطر
  • أتمتة إعداد التقارير والمراجعات
  • التكامل مع أنظمة الحوسبة السحابية
• أنظمة الاستجابة الذكية
  • التنبيهات المبكرة والإجراءات التلقائية
  • مراقبة الوقت الفعلي للمعاملات
  • ضبط أنظمة الحماية استنادًا إلى السلوك
• لوحات القيادة التحليلية
  • بناء لوحات تفاعلية للمخاطر
  • استخدام مؤشرات الأداء في المراقبة
  • دعم القرار الإداري من خلال البيانات
• أطر الامتثال الذكي
  • المعايير الدولية لإدارة المخاطر
  • أدوات الامتثال المؤتمتة
  • العلاقة بين الذكاء الاصطناعي والتنظيم
• إدارة الخصوصية والمعلومات
  • حماية البيانات المالية
  • آليات التشفير وإدارة الوصول
  • الامتثال للائحة GDPR والمواصفات المحلية
• مخاطر الذكاء الاصطناعي نفسه
  • التحيزات الخوارزمية وتأثيرها
  • فقدان الشفافية في النماذج المعقدة
  • إدارة المخاطر التشغيلية للأنظمة الذكية
• تصميم خطة شاملة لإدارة المخاطر
  • تحديد الأهداف والأولويات
  • تخصيص الموارد والأدوار
  • تطوير آلية متابعة وتقييم
• دمج الذكاء الاصطناعي في السياسات
  • دعم متخذ القرار بأنظمة تنبؤية
  • تحديث السياسات وفقًا للبيانات
  • تكامل الاستراتيجية مع التقنيات
• الرؤية المستقبلية لإدارة المخاطر
  • الاتجاهات العالمية في التكنولوجيا المالية
  • جاهزية المؤسسات للتحول الرقمي
  • استدامة إدارة المخاطر الذكية