المحور الأول : مقدمة في الذكاء الاصطناعي

• • تعريف الذكاء الاصطناعي ومكوناته.
  • الفرق بين الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.
  • تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الأعمال.
  • تطور الذكاء الاصطناعي في المحاسبة.
  • الاتجاهات المستقبلية للذكاء الاصطناعي.
  • قياس فعالية الذكاء الاصطناعي في العمليات.

المحور الثاني : أدوات الذكاء الاصطناعي في المحاسبة

• • استعراض أدوات الذكاء الاصطناعي المتاحة.
  • البرمجيات المحاسبية الذكية.
  • أدوات تحليل البيانات المعززة.
  • التنبؤ المالي باستخدام الذكاء الاصطناعي.
  • دمج الأنظمة الحالية مع تقنيات الذكاء الاصطناعي.

المحور الثالث : تحسين دقة التقارير المالية

• • دور الذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات المالية.
  • تقنيات تقليل الأخطاء البشرية.
  • تحسين سرعة إعداد التقارير.
  • إنشاء تقارير مالية تفاعلية.
  • الاستفادة من البيانات الكبيرة (Big Data).
  • دراسات حالة ناجحة في تحسين التقارير.

المحور الرابع : التحديات والمخاطر

• • التحديات التقنية في تطبيق الذكاء الاصطناعي.
  • مسائل الخصوصية وحماية البيانات.
  • المخاطر الأخلاقية في استخدام الذكاء الاصطناعي.
  • مقاومة التغيير في المؤسسات.
  • تقليل المخاطر المرتبطة بالاستثمارات.
  • استراتيجيات التغلب على التحديات.

المحور الخامس : استراتيجيات قياس الأداء

• • وضع مؤشرات أداء رئيسية (KPIs) باستخدام الذكاء الاصطناعي.
  • أدوات تحليل الأداء المالي.
  • تحسين عمليات اتخاذ القرار.
  • تقنيات التنبؤ بالنتائج المالية.
  • تقييم الأثر العام لتطبيقات الذكاء الاصطناعي.
  • إعداد خطة عمل مستقبلية.