W TRAKCIE NABORU – Szkolenie specjalistyczne – AI W PRAKTYCE DLA KSIĘGOWYCH – Asystenci AI, przetwarzanie i analiza danych finansowych [#13578]

Dzień 1 – Wprowadzenie do AI: podstawy sztucznej inteligencji i prezentacja platform AI

● Podstawowe pojęcia związane ze sztuczną inteligencją: modele językowe, sieci neuronowe, przetwarzanie języka naturalnego.

● Omówienie modelu ChatGPT – zasady działania i możliwości.

● Przegląd generatywnej AI – czym jest, jak działa, jakie ma zastosowania w biznesie i księgowości.

● Zastosowania AI w różnych branżach i działach firmy – ze szczególnym uwzględnieniem księgowości i finansów.

● Prezentacja kluczowych platform AI: ChatGPT (OpenAI), Claude (Anthropic), Gemini (Google), Copilot (Microsoft) i inne.

● Porównanie funkcjonalności, możliwości i ograniczeń poszczególnych platform.

● Kryteria wyboru platformy AI w zależności od potrzeb biznesowych.

● Wprowadzenie do prompt engineeringu: zasady konstruowania skutecznych zapytań.

● Techniki formułowania promptów: role prompting, chain-of-thought, few-shot learning.

● Zaawansowane metody konstruowania promptów – najlepsze praktyki i typowe błędy.

● Ćwiczenia praktyczne: tworzenie promptów i analiza odpowiedzi modeli AI.

● Personalizacja odpowiedzi i dostosowywanie stylu komunikacji.

● Automatyzacja zadań przy użyciu AI: tworzenie treści (e-maile, raporty, podsumowania), analiza tekstów.

● Najczęstsze błędy przy korzystaniu z narzędzi AI i jak ich unikać.

● Ograniczenia technologii AI w kontekście biznesowym.

● Ćwiczenia praktyczne: rozwiązywanie konkretnych zadań biznesowych z wykorzystaniem AI.

Dzień 2 – Tworzenie asystentów AI

● Czym jest asystent AI – definicja, architektura, możliwości.

● Rodzaje asystentów AI: asystenci konwersacyjni, asystenci zadaniowi, asystenci analityczni.

● Przykłady zastosowań asystentów AI w dziale księgowości i finansów (asystent do analizy faktur, asystent do raportowania finansowego, asystent do kategoryzacji transakcji).

● Omówienie GPTs (Custom GPTs) w ChatGPT oraz analogicznych rozwiązań na innych platformach.

● Projektowanie asystenta AI: definiowanie celu, zakresu działania, grupy docelowej i oczekiwanych rezultatów.

● Tworzenie instrukcji systemowych (system prompts) – zasady, struktura, najlepsze praktyki.

● Konfiguracja parametrów asystenta: ton komunikacji, zakres wiedzy, ograniczenia.

● Ćwiczenia praktyczne: tworzenie pierwszego asystenta AI krok po kroku.

● Zasilanie asystenta AI wiedzą: przesyłanie dokumentów, baz wiedzy, polityk rachunkowości, planów kont.

● Integracja asystenta z danymi firmowymi – możliwości i ograniczenia.

● Techniki iteracyjnego doskonalenia asystenta na podstawie wyników testów.

● Ćwiczenia praktyczne: budowanie asystenta AI dedykowanego procesowi księgowemu uczestnika.

● Metody testowania asystentów AI: scenariusze testowe, edge cases, walidacja odpowiedzi.

● Bezpieczeństwo asystentów AI: zapobieganie prompt injection, ochrona danych finansowych.

● Prezentacja projektów uczestników – omówienie stworzonych asystentów AI.

● Planowanie wdrożenia asystenta AI w organizacji.

Dzień 3 – Praca z danymi: tworzenie narzędzi AI do przetwarzania i analizy danych finansowo-księgowych

● Etyka i odpowiedzialne użycie AI w przetwarzaniu danych finansowych.

● Bezpieczeństwo danych finansowych i poufność informacji przy korzystaniu z AI.

● Omówienie AI Act (Rozporządzenie UE w sprawie sztucznej inteligencji) – kluczowe postanowienia w kontekście przetwarzania danych.

● Regulacje prawne dotyczące AI w biznesie – wpływ na procesy księgowe i finansowe.

● RODO a AI – ochrona danych osobowych w kontekście automatyzacji procesów księgowych.

● Identyfikacja procesów księgowych i finansowych, w których AI może zwiększyć efektywność.

● Przegląd możliwości AI w analizie danych finansowych: kategoryzacja transakcji, wykrywanie anomalii, generowanie raportów.

● Projektowanie narzędzi AI do przetwarzania dokumentów księgowych.

● Ćwiczenia praktyczne: tworzenie narzędzi AI do przetwarzania danych finansowych.

● Wykorzystanie AI do analizy i kategoryzacji danych z arkuszy kalkulacyjnych.

● Budowanie promptów do generowania podsumowań finansowych i raportów.

● Zaawansowane zastosowania AI w analizie danych: tworzenie dashboardów analitycznych, automatyzacja raportowania.

● Budowanie asystenta AI do odpowiadania na pytania dotyczące danych finansowych firmy.

● Ćwiczenia: przetwarzanie przykładowych zbiorów danych z wykorzystaniem AI.

● Prezentacje projektów uczestników i dyskusja.

● Powtórzenie kluczowych zagadnień z całego szkolenia.