للمشارك الواحد
- 7 - 11 يونيو, 2026
- الإنجليزية
- دبي
- لم يحدد المكان بعد
الذكاء الاصطناعي في الخدمات المصرفية والمالية
لمحة عامة
تقدّم هذه الدورة أساساً شاملاً في تطبيقات الذكاء الاصطناعي (AI)، التعلّم الآلي والنمذجة الإدراكية cognitive modelling في قطاع الخدمات المالية. وقد صُمّمت خصيصاً للمهنيين العاملين في البنوك وإدارة الأصول والخدمات المالية والحوكمة، حيث تستعرض كيف تعيد هذه التقنيات تشكيل تفاعل العملاء وتصنيف المخاطر والتحليلات التنبؤية وكفاءة العمليات التشغيلية.
سيحصل المشاركون على فهم راسخ للمنطق الأساسي الكامن وراء الذكاء الاصطناعي والتعلّم الآلي في هذا القطاع، وكيفية استخدام هذه الأدوات لفهم سلوك العملاء بشكل أفضل وتقييم مستوى تقبّلهم للمخاطر وتصميم خدمات تتناسب مع أهدافهم الفردية. كما تسلّط الدورة الضوء على الإمكانات التحويلية للذكاء الاصطناعي في تعزيز تجربة العميل عبر مختلف نقاط الاتصال في الخدمات المالية.
بالإضافة إلى التطبيقات العملية مثل تحليل السلاسل الزمنية والنمذجة الإدراكية، تتناول الدورة كذلك كيفية دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي مع الأنظمة التقليدية، مع تحديد الفرص المتاحة والتحديات التشغيلية المحتملة.
هذه الدورة الدورة التدريبية متوفرة أيضاً عبر التعلّم الافتراضي. يرجى الضغط على الدورة التدريبية أدناه.
نظرة عامة
المنهجية
تركّز هذه الدورة على نهج تفاعلي في نقل المعرفة، بالإضافة إلى دراسات عملية ومشاركة المتدربين في صيغة تفاعلية من الأسئلة والأجوبة.
أهداف الدورة
سيتمكن المشاركون في نهاية الدورة من:
- فهم كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي والتعلّم الآلي لتقييم ملفات العملاء و مستوى تقبّلهم للمخاطر و أهدافهم المالية
- تحديد كيفية إسهام تقنيات الذكاء الاصطناعي في تحسين تجربة العملاء عبر مختلف مجالات الخدمات المالية
- تطبيق مفاهيم الذكاء الاصطناعي في تحليل السلاسل الزمنية time-series analysis و التحليلات التنبؤية الأوسع نطاقاً
- تقييم التحديات العملية وتحديات التكامل عند تبنّي الذكاء الاصطناعي جنباً إلى جنب مع الأنظمة التقليدية
- دراسة الفجوات بين التوقعات المرتبطة بالذكاء الاصطناعي والنتائج الفعلية، بما في ذلك مخاطر المبالغة في الوعود.
الفئات المستهدفة
تُعد هذه الدورة مثالية لأي شخص يعمل في القطاع المصرفي والخدمات المالية، ويبحث في كيفية توظيف الذكاء الاصطناعي لدعم دوره أو مؤسسته.
الكفاءات المستهدفة
- المهارات التحليلية والتنبؤية
- إدارة التغيير
- إدارة المخاطر
- الحوكمة والأخلاقيات والامتثال
- إدارة المحافظ والثروات
محتوى الدورة
- أساسيات الذكاء الاصطناعي (AI) و التعلّم الآلي (ML) في القطاع المالي
- مقدمة في الذكاء الاصطناعي و التعلّم الآلي
- تطوّر خوارزميات البحث (جوجل، مايكروسوفت، إلخ)
- نظرة عامة على النمذجة الإدراكية والشبكات العصبية
- التعلّم المُوجّه مقابل التعلّم غير المُوجّه
- التدريب مقابل الاستدلال
- تدريب النماذج للتعلّم من البيانات
- إجراء التنبؤات باستخدام النماذج المُدرّبة
- التقنيات والأدوات
- البرمجيات: بايثون (Python)، C++، البرمجة المتوازية
- الأجهزة: وحدات معالجة الرسومات من إنفيديا (NVIDIA GPUs) ، أنظمة تخزين بيانات عالية السعة
- معالجة اللغة الطبيعية (NLP)
- تحليل المشاعر باستخدام بيانات وسائل التواصل الاجتماعي والبيانات النصية
- مقدمة في الذكاء الاصطناعي و التعلّم الآلي
- تطبيقات الذكاء الاصطناعي في القطاع المالي
- التطبيقات الموجهة للعملاء
- روبوتات الدردشة والمساعدون الافتراضيون
- إعداد ملفات تعريف شخصية للعملاء
- إدارة المخاطر
- تقييم الجدارة الائتمانية والتنبؤ بالقروض
- التنبؤ بمخاطر السوق
- كشف الاحتيال (الكشف عن الشذوذ والمراقبة اللحظية)
- التداول والتنفيذ
- استراتيجيات التداول الخوارزمية
- تحليل المشاعر وأنماط البيانات
- الامتثال التنظيمي
- استخدام الذكاء الاصطناعي في عمليات مكافحة غسل الأموال / اعرف عميلك (AML/KYC)
- تبسيط التقارير التنظيمية
- التطبيقات الموجهة للعملاء
- الذكاء الاصطناعي في تقييم مخاطر الائتمان
- تعزيز تقييم الجدارة الائتمانية
- المقارنة بين التقييم الائتماني التقليدي والتقييم المعتمد على الذكاء الاصطناعي
- المؤشرات التنبؤية الأساسية
- السجل المالي
- البيانات السلوكية
- المؤشرات الكلية
- التقنيات والنماذج المستخدمة في الذكاء الاصطناعي
- الانحدار اللوجستي
- الشبكات العصبية
- أشجار القرار(Decision trees)
- مصادر البيانات البديلة
- بيانات وسائل التواصل الاجتماعي والمعاملات المالية
- الاعتبارات الأخلاقية في استخدام البيانات البديلة
- أنظمة الإنذار المبكر
- التعرّف المبكر على حالات التعثر المحتملة
- تعزيز تقييم الجدارة الائتمانية
- الذكاء الاصطناعي في تخصيص الأصول واستراتيجيات الاستثمار
- اتخاذ القرارات القائمة على البيانات
- تحليل القوائم المالية والأخبار ووسائل التواصل الاجتماعي
- استخراج توجهات السوق باستخدام معالجة اللغة الطبيعية (NLP)
- تحسين المحافظ الاستثمارية
- رصد الترابطات غير الواضحة
- إعادة موازنة الأصول وتخصيصها وفقًا لمستوى المخاطر
- كشف الاحتيال والشذوذ
- مراقبة معاملات الاستثمار للكشف عن الشذوذ
- اتخاذ القرارات القائمة على البيانات
- الذكاء الاصطناعي في إدارة المخاطر والعمليات
- التحليلات التنبؤية
- التنبؤ بتقلبات السوق عبر تحليل السلاسل الزمنية (time-series analysis)
- الكفاءة التشغيلية
- تحليل العمليات (Process Mining) وتحسين سير العمل
- الصيانة التنبؤية للأنظمة
- كشف الاحتيال
- تقنيات التصنيف والتجميع (Classification & Clustering)
- تحليلات الاحتيال اللحظية (Real-time Fraud Analytics)
- القياسات الحيوية السلوكية للتحقق من الهوية
- التحليلات التنبؤية
- الذكاء الاصطناعي في إدارة المحافظ والثروات
- تنفيذ المحافظ الاستثمارية
- تنفيذ الصفقات بمساعدة الذكاء الاصطناعي وتحسين الأسعار
- تقليل الانزلاق وتكاليف المعاملات
- المستشارون الآليون والأتمتة
- إعداد ملفات العملاء وإعادة الموازنة بشكل آلي
- مراقبة المخاطر وتعديل الاستراتيجيات
- الاستشارات المتمحورة حول العميل
- إعداد التقارير المخصصة والتواصل الاستراتيجي
- تنفيذ المحافظ الاستثمارية
- تعزيز تجربة العملاء من خلال الذكاء الاصطناعي
- تفاعل العملاء
- أنظمة دعم وتوصيات مدعومة بالذكاء الاصطناعي
- إجراءات انضمام ذكية (Onboarding) وتقارير العملاء
- الأتمتة التشغيلية
- إدخال البيانات، التسوية، الامتثال، وإعداد التقارير
- الخدمات المخصصة
- استراتيجيات الاستثمار و التواصل المخصصة
- تفاعل العملاء
- نزاهة البيانات والأمن وحوكمة النماذج
- جودة البيانات والتحيز
- أهمية جودة بيانات التدريب
- التحيز والعدالة في اتخاذ القرارات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي
- قابلية تفسير النماذج
- الشرح والتتبع التدقيقي (Audit Trails)
- معالجة تحديات الصندوق الأسود (Black-box Challenges)
- الأمن والامتثال
- خصوصية البيانات، التشفير ومخاطر الأمن السيبراني
- الالتزامات التنظيمية وتخفيف المخاطر
- جودة البيانات والتحيز
- رأس المال البشري والتحديات التنظيمية
- الذكاء الاصطناعي في الموارد البشرية والعمليات
- التحيز والمسؤولية في القرارات الآلية
- فجوة المهارات ومتطلبات الكفاءات في مجال الذكاء الاصطناعي
- التبني الاستراتيجي
- بناء الثقة وكسب دعم الإدارة التنفيذية
- تحليل التكاليف والفوائد في الاستثمار بالذكاء الاصطناعي
- أثر الذكاء الاصطناعي على القوى العاملة
- فقدان الوظائف مقابل إعادة تطوير المهارات (Upskilling)
- التعاون بين الأقسام التجارية والتقنية
- الذكاء الاصطناعي في الموارد البشرية والعمليات
- الحوكمة والأخلاقيات وثقافة المخاطر
- الحوكمة التنظيمية
- سد الفجوة بين الفرق التقنية والإدارة العليا
- اعتماد التكنولوجيا المالية (FinTech) لدى الأجيال الشابة
- الأخلاقيات واعتبارات (ESG)
- مشاركة البيانات، موافقة العملاء والخصوصية
- البلوك تشين (Blockchain) وآثاره البيئية
- إدارة التغيير
- التعامل مع التغييرات الهيكلية والتنظيمية
- الحوكمة التنظيمية
- الذكاء الاصطناعي في الخدمات المالية المخصصة
- النصائح وإعداد الميزانية الموجهة
- رؤى مدعومة بالذكاء الاصطناعي حول الإنفاق والادخار
- أدوات التخطيط المالي الذكية
- خدمات المستشارين الآليين (Robo-Advisory)
- إدارة الثروات عبر الخوارزميات
- حصاد الخسائر الضريبية وإعادة الموازنة
- النماذج الهجينة
- التعاون بين الإنسان والذكاء الاصطناعي في الأدوار الاستشارية
- الرقابة التنظيمية وضمان الشفافية للعملاء
- النصائح وإعداد الميزانية الموجهة
- الأخلاقيات ومسؤلية الذكاء الاصطناعي
- أطر الذكاء الاصطناعي الأخلاقي
- الإنصاف، المساءلة، والشفافية
- الحد من التحيز وضمان إمكانية التدقيق
- الخصوصية وأمن البيانات
- إخفاء هوية البيانات والتعلم الاتحادي (Federated Learning)
- إدارة تهديدات الأمن السيبراني
- مبادئ الذكاء الاصطناعي المسؤول
- الرقابة، المتانة وإمكانية التفسير
- أطر الذكاء الاصطناعي الأخلاقي
- المشهد التنظيمي
- الأطر التنظيمية للذكاء الاصطناعي في القطاع المالي
- القوانين الحالية والناشئة الخاصة بالذكاء الاصطناعي في التمويل مثل (GDPR و متطلبات قابلة التفسير)
- نظرة عامة على القوانين العالمية والإقليمية المؤثرة في الخدمات المالية
- حوكمة البيانات والامتثال
- تركيز الجهات التنظيمية على خصوصية البيانات، استخدامها، وحوكمة النماذج
- التحديات المتعلقة بالامتثال عند استخدام أنظمة الذكاء الاصطناعي في التمويل
- تطبيقات التكنولوجيا التنظيمية (RegTech)
- كيف يمكن للذكاء الاصطناعي دعم الامتثال: المراقبة، تقييم المخاطر، وأتمتة إعداد التقارير
- الأطر التنظيمية للذكاء الاصطناعي في القطاع المالي
- الاتجاهات المستقبلية للذكاء الاصطناعي في الخدمات المالية
- التقنيات الناشئة في الذكاء الاصطناعي
- التعلم الآلي الكمي (Quantum Machine Learning) لمواجهة تحديات التحسين المعقدة
- التعلم الاتحادي (Federated Learning) للتدريب التعاوني مع مراعاة الحفاظ على الخصوصية
- الذكاء الاصطناعي التوليدي (Generative AI) لإنشاء بيانات اصطناعية (synthetic data) ، توليد المحتوى و تطبيقات إعداد التقارير
- الأثر الاستراتيجي على الصناعة
- كيف سيعيد الذكاء الاصطناعي تشكيل الخدمات المالية، بما في ذلك الأدوار والمسؤوليات
- زعزعة النماذج التقليدية وبيئات المنافسة
- التقنيات الناشئة في الذكاء الاصطناعي
الجدول الزمني والرسوم
التعلّم الافتراضي
هذه الدورة الدورة التدريبية متوفرة أيضاً عبر التعلّم الافتراضي. يرجى الضغط على الدورة التدريبية أدناه.
الاتصال...بالطبع
اتصل بي اذا كان لديك أي أسئلة.
أنا أتحدث الإنجليزية والعربية!
2026© جميع الحقوق محفوظة