AI w finansach

Kto powinien wziąć udział?

Kurs jest przeznaczony dla ekspertów z branży finansowej (ale nie tylko), w tym ekspertów i menedżerów średniego i wyższego szczebla, którzy chcą wykorzystać generatywną sztuczną inteligencję do rozwiązywania codziennych wyzwań biznesowych i do usprawnienia pracy.

Kurs jest szczególnie polecany dla:

• ekspertów ds. audytu, analizy finansowej, inwestycji czy controllingu (ale i pochodnych działów), którzy potrzebują praktycznych umiejętności do szybkiego przetwarzania informacji, dostosowywania komunikacji i automatyzacji powtarzalnych zadań przy użyciu GenAI,
• liderów zespołów, kierowników projektów i szefów działów, którzy dążą do integracji narzędzi opartych na AI, aby poprawić wydajność zespołu i podejmować lepsze decyzje oparte na danych,
• menedżerów produktów, analityków i konsultantów, którzy chcą wykorzystać rozwiązania AI do uzyskania wglądu, prowadzenia badań rynkowych i skutecznego formułowania rekomendacji.
• osób, które pracują na stanowiskach wymagających rozumienia i tworzenia treści w różnych językach i które mogłyby skorzystać z narzędzi AI wspierających tłumaczenie, dostosowanie tonu i streszczanie treści.

Jeśli chcesz:

• zrozumieć, jakie są możliwości, ale i ograniczenia GenAI w codziennej pracy,
• zdobyć praktyczne umiejętności AI poprzez mini-warsztaty, które można natychmiast zastosować w swojej roli,
• zrobić pierwsze kroki w zakresie zrozumienia i wykorzystania GenAI przy użyciu przystępnych, podstawowych technik w Pythonie, bez żadnej wiedzy programistycznej,
• skutecznie wdrażać rozwiązania GenAI w swojej organizacji, od zrozumienia podstaw po stworzenie strategicznej mapy drogowej AI dla swojego zespołu.

Jeśli chcesz uniknąć:

• kosztownych i czasochłonnych błędów, które mogą zakłócić wdrażanie AI i obniżyć zwrot z inwestycji technologicznych,
• osłabienia swojej pozycji na rynku pracy przez brak zrozumienia narzędzi, które są dostępne w przystępnej cenie (lub za darmo), a które mogą Ci usprawnić codzienne procesy, z których już dzisiaj korzystasz,
• niewykorzystania pełnego potencjału GenAI z powodu braku zrozumienia jej zastosowań,
• braku własnej opinii na temat narzędzi tego rodzaju w sytuacji, w której coraz częściej jest to od nas oczekiwane.

Pod koniec kursu będziesz wiedział jak:

• Połączyć narzędzia takie jak ChatGPT, Google Gemini czy Perplexity z Twoją codzienną pracą, tak by usprawnić przetwarzanie dokumentów, dopasować ton komunikacji i zautomatyzować rutynowe zadania.
• Korzystać z technik tworzenia skutecznych promptów i – szerzej – jak porozumiewać się z modelami GenAI, tak by uzyskać efekt, którego potrzebujesz.
• Szybciej podejmować lepsze decyzje dzięki dzięki wydobywaniu kluczowych informacji z dużych zbiorów danych przy pomocy narzędzi, które je ustrukturyzują i podsumują.
• Konfigurować GenAI w sposób, który umożliwi Ci korzystanie z tego narzędzia jak z osobistego asystenta, który wesprze Cię w takich zadaniach, jak podsumowania spotkań czy niestandardowe analizy danych.
• Ustrzec się błędów w zakresie korzystania z AI w zakresie praw autorskich czy prywatności danych.
• Wykonać pierwsze kroki w zakresie wdrożenia GenAI w Twojej organizacji – ale dopiero, gdy sam uczestnik przekona się o użyteczności tego narzędzia.

Po ukończeniu kursu uczestnicy będą w stanie:

• Tworzyć skuteczne podpowiedzi, aby uzyskiwać precyzyjne odpowiedzi z narzędzi takich jak ChatGPT, Copilot i Google Gemini.
• Szybko tłumaczyć i streszczać wielojęzyczne dokumenty, dostosowując ton komunikacji do odbiorców.
• Automatyzować notatki i podsumowania spotkań przy użyciu AI, integrując wyniki z narzędziami takimi jak Notion czy Slack.
• Tworzyć wirtualne persony, aby przewidywać reakcje interesariuszy i dostosowywać strategie komunikacji.
• Skutecznie analizować dane i dokumenty, dostarczając jasnych, opartych na danych wniosków wspierających strategiczne decyzje.
• Poznawać i oceniać nowe narzędzia GenAI, rozumiejąc jednocześnie ograniczenia związane z prywatnością, własnością intelektualną i zgodnością z przepisami.
• Korzystać z podstaw języka Python, tak by rozumieć, jak rozmawiać z zespołami IT odnośnie wdrożenia GenAI w organizacji (bez konieczności nauki kodu).

Podstawy GenAI:

• Wprowadzenie do działania generatywnej sztucznej inteligencji (GenAI),
  praktyczne porady dotyczące tworzenia efektywnych podpowiedzi (prompting),
• przegląd popularnych modeli LLM,
• różnice między korzystaniem z klienta webowego a interfejsu API.

Wyciąganie kluczowych wniosków i podejmowanie decyzji:

• Szybka analiza dokumentów i raportów,
• automatyczne transkrypcje i podsumowania webinarów,
• przegląd dużych zbiorów danych w poszukiwaniu trendów,
• weryfikacja zgodności dokumentów wewnętrznych z wymogami prawnymi.

Efektywna komunikacja z użyciem AI:

• Tłumaczenie i streszczanie dokumentów w różnych językach,
• dostosowywanie tonu komunikacji (np. asertywny, zwięzły, formalny),
• automatyczne transkrypcje spotkań,
• tworzenie wirtualnych person do przewidywania reakcji kluczowych
  interesariuszy.

„Praktykant” za 20 USD miesięcznie:

• Wykorzystanie AI do przekształcania zrzutów ekranu w dane edytowalne,
• skuteczniejsze wyszukiwanie informacji w internecie,
• uzyskiwanie wstępnych porad prawnych lub podatkowych i zrozumienie ich
  wiarygodności.

Zastosowania AI w bezpiecznym środowisku i przy wykorzystaniu Python:

• Używanie GenAI lokalnie dla zwiększenia prywatności i kontroli nad danymi,
• automatyzacja zadań przy użyciu prostych skryptów w Pythonie, bez potrzeby
  zaawansowanej wiedzy programistycznej.

Ograniczenia GenAI:

• Analiza kosztów, ryzyka prywatności, kwestii praw autorskich oraz zgodności z
  przepisami, takimi jak europejska ustawa o AI.

Nowe narzędzia i trendy:

• Przegląd najnowszych aplikacji GenAI, takich jak Sora (text-to-video),
  zaawansowane funkcje ChatGPT, Eleven Labs (synteza głosu) i Notion jako
  narzędzie do zarządzania wiedzą.