Искусственный интеллект в корпоративных финансах
Программа повышения квалификации «Искусственный интеллект в корпоративных финансах» – это ваш шанс погрузиться в мир генеративного искусственного интеллекта и научиться применять его мощь для решения реальных задач в финансовой сфере.
Старт курса
19.11.2026
Стоимость обучения
149 000 ₽
Продолжительность
4 недели
Формат обучения
Онлайн синхронный
Менторство
Проводник ИИ-трансформации: встраивание полученных навыков в реальный бизнес-контент
Документ
Удостоверение о повышении квалификации
Занятия проходят синхронно в режиме онлайн и доступны русскоязычным слушателям из любой точки мира.
Программа направлена на повышение профессиональной компетентности специалистов в области финансов, расширение их возможностей в условиях цифровой трансформации бизнеса и увеличение их конкурентоспособности на рынке труда.
Программа «Искусственный интеллект в корпоративных финансах» учитывает последние тенденции в применении искусственного интеллекта в финансах и предоставляет слушателям самые актуальные знания и навыки.
Программа обучения
Цель программы «Искусственный интеллект в корпоративных финансах»: сформировать у слушателей практические навыки применения инструментов генеративного искусственного интеллекта для решения задач в области корпоративных финансов, оптимизации финансовых процессов и повышения эффективности работы.
Введение в искусственный интеллект. Генеративный искусственный интеллект. Промт-инжиниринг. Генерация текстов
- Сущность и задачи генеративного искусственного интеллекта
- Этичность и безопасность работы с сервисами ИИ. Вопросы авторского права
- Что такое промт-инжиниринг? Формулы промт-инжиниринга: генерация писем, тезисов, планов мероприятий
- Перевод текста с помощью ИИ
- Работа с файлами в сервисах ИИ
Инструменты ИИ для работы с рутиной
-
- Эффективный поиск информации с помощью ИИ
- Создание изображений с помощью ИИ
- Работа с таблицами с помощью ИИ
- Планирование мероприятий с помощью ИИ.
Ускоряем финансовые процессы: выбор больших языковых моделей, режимы работы и промпт-инжиниринг в финансах
- Иерархия понятий ИИ, нейросети, LLM и GPT.
- Критерии выбора модели под финансовую задачу.
- Режимы работы LLM: чат, веб-поиск, reasoning, Deep Research, интерактивная работа с документами и агентный режим.
- Экосистема промптов, Skills, Projects, субагентов и MCP.
- Практика техник промтинга на финансовых данных.
Превращаем данные в управленческую историю: финансовый анализ и дашборды с помощью ИИ
- Создание специализированного финансового скилла и структурированных инструкций для LLM.
- XML-разметка: роль, контекст, алгоритм выполнения, ограничения и формат результата.
- Создание изолированного проекта с корпоративными документами.
- Пошаговый анализ отчетности: извлечение данных, расчет KPI, качество прибыли, риски, сравнение с аналогами, оценка стоимости и итоговые выводы.
- Создание интерактивного финансового дашборда и управленческого нарратива.
Нормализация и интеграция данных: Excel, Power Query и ИИ
- Мгновенное заполнение и распознавание шаблонов преобразования данных.
- Умные таблицы и структурированные ссылки. Основы Power Query, фиксация шагов обработки, типизация, очистка и нормализация данных.
- Сбор данных с нескольких листов и файлов, объединение таблиц, контроль регистра ключевых полей.
- Работа с веб-источниками и интеграция языковой модели через Power Query.
- Обзор Power BI.
Создаем умные сценарии работы с Excel с помощью ИИ
- Способы интеграции LLM с электронными таблицами: нативные инструменты, надстройки, API, Python и VBA.
- Сравнение моделей для работы с таблицами.
- Практика в Яндекс Таблицах с функцией Алиса Про: анализ комментариев, категоризация, скоринг и генерация текстов.
- Создание VBA-макросов с помощью LLM: загрузка курсов валют, сводные таблицы, графики и анализ чувствительности.
- Тестирование, отладка и проверка результатов.
ИИ на страже финансовой безопасности
- ИИ для оценки кредитного риска контрагента и установления кредитных лимитов.
- Мониторинг внешних источников, новостей, судебных и иных риск-факторов.
- ИИ в платежных и казначейских контролях, противодействие платежному мошенничеству.
- Автоматический разбор поступлений и платежей банковской выписки и определение статей бюджета.
- Проверяемость источников, аудируемость решений, конфиденциальность и Human-in-the-loop.
Границы применения генеративного ИИ в финансах: где работает, где нет и как выбрать правильный инструмент
- Границы применимости генеративного ИИ в расчетных и аналитических задачах.
- Сравнение GenAI, машинного обучения, алгоритмических методов и моделей временных рядов.
- Риски использования LLM для точных финансовых расчетов. Проблема структурированных данных и наивного RAG.
- Декомпозиция финансового процесса и выбор инструмента по требованиям к объяснимости, воспроизводимости и данным.
- Гибридные архитектуры LLM + ML + алгоритмы. Вайб-кодинг для создания расчетных и ML-решений.
Создаем своего ИИ-сотрудника: ассистенты и агенты для финансовых задач
- Проектирование AI-ассистента и ИИ-агента под конкретную финансовую задачу.
- Выбор задачи и KPI, подготовка данных и базы знаний, системный промпт и специализированный skill.
- Использование Deep Research и агентных сценариев. Тестирование, отладка и оптимизация.
- Примеры: ИИ-аналитик, агент санкционного комплаенса, интеграция через Coze и Telegram.
Полная и частичная автоматизация в банковских системах принятия решений на основе ИИ: когда и какую применять? Расчет финансового эффекта от внедрения
Практические кейсы:
- Автоматизация оценки залогового имущества. Автоматизируем процесс, в котором участвуют 700 штатных единиц.
- Автоматическое распознавание документов без обучения моделей
Создаем эффективные и креативные годовые отчеты и презентации с использованием ИИ
- Принципы генерации изображений и обзор специализированных моделей.
- Text-to-Image и Image-to-Image. Промпт-инжиниринг для корпоративных изображений и инфографики.
- Формирование брендбука и использование фирменного стиля.
- Проектирование структуры презентации, генерация иллюстраций и перенос контента в специализированные сервисы.
- Сравнение инструментов Gamma, Z.ai и других решений.
- Практический кейс: презентация годового отчета.
Слушаем и анализируем: практические инструменты ИИ для работы с медиаконтентом в финансах
- Транскрипция аудио- и видеозаписей, диаризация и очистка транскриптов.
- Анализ публичных выступлений и финансовых коммуникаций.
- Семантический анализ earnings calls: финансовые метрики, сентимент, стратегия и технологические факторы.
- Кросс-документный анализ выступлений и официальной отчетности.
- Анализ мимики и речевых сигналов с обязательной экспертной интерпретацией.
- Локальная транскрипция конфиденциальных материалов.
Возможности ИИ для создания новых продуктов и бизнес-моделей в финансах
- Возможности ИИ для трансформации финансовой функции и создания новых продуктов, сервисов и бизнес-моделей.
- Персональный финансовый менеджер, Next Best Offer, управление рисками и ликвидностью, цифровые ассистенты.
- Мультиагентные системы для полного цикла разработки продукта: анализ трендов и клиентских потребностей, фильтрация идей по стратегии компании, формирование продуктовой концепции и маркетинговой модели.
- Масштабирование процессов без пропорционального роста численности.
- Требования к методологии, библиотеке знаний, централизованной платформе, безопасности и управлению жизненным циклом ИИ
Новые инструменты генеративного ИИ. Подготовка к защите проекта. Консультация по итоговому проекту
- Разбор вопросов по пройденному материалу.
- Обсуждение новых возможностей генеративного ИИ.
- Проверка постановки задачи итогового проекта, качества исходных данных, выбора инструментов, архитектуры решения, способов верификации результата и соблюдения требований безопасности.
- Доработка демонстрационного сценария защиты.
Возможности, которые дает программа
Ваши возможности в корпоративных финансах, благодаря использованию искусственного интеллекта:
-
- Вы мгновенно анализируете огромные массивы данных и выявляете скрытые тренды в финансовой сфере.
- Рутинные отчеты и презентации создаются автоматически, освобождая ваше время для стратегических задач по развитию бизнеса.
- Вы строите точные прогнозы и принимаете обоснованные решения, основанные на больших данных.
- С генеративным Искусственным интеллектом переведете финансы вашей компании в режим будущего.
Преимущества программы "Искусственный интеллект в корпоративных финансах"
01
Упор на генеративный искусственный интеллект. В отличие от многих программ по применению искусственного интеллекта в финансах, которые фокусируются на традиционных методах машинного обучения, эта программа делает упор на генеративный искусственный интеллект. Это новейшее направление, открывающее возможности для создания инновационных финансовых продуктов и услуг. В процессе обучения слушатели работают с аудио и видео данными, что также является новым трендом в финансовой сфере.
02
Практическая направленность обучения. Программа ориентирована на практическое применение инструментов генеративного искусственного интеллекта в решении конкретных финансовых задач. Использование реальных кейсов позволяет слушателям сразу же применять полученные знания на практике. Новейшие тренды и технологии. Практика на реальных данных.
03
Комплексный подход. Программа охватывает широкий спектр применения Искусственного интеллекта в корпоративных финансах – от анализа данных и прогнозирования до управления рисками и принятия инвестиционных решений. Это дает слушателям целостное представление о возможностях искусственного интеллекта в финансовой сфере.
Для кого
Программа предназначена для:
Финансистов, экономистов, аналитиков.
Руководителей финансовых подразделений
Всех, кто интересуется применением ИИ в корпоративных финансах и стремится к профессиональному развитию
Преподаватели и бизнес - эксперты
Гончаров Дмитрий Андреевич
Домклик, Старший менеджер продукта в кластере ИИ в недвижимости
Кузубов Сергей Анатольевич
Доцент Школы финансов, консультант по преподаванию в цифровой среде НИУ ВШЭ
Леднев Александр Евгеньевич
Управляющий финансовый директор РОСНАНО
Алексеев Виктор Александрович
Руководитель департамента корпоративных проектов Офис НФП компании Первый БИТ
Акопян Армен Игитович
Касьяненко Дарья Алексеевна
Бледнова Ольга
Директор практики по оказанию консультационных услуг компаниям финансового сектора KEPT
В рамках программы "Искусственный интеллект в корпоративных финансах"
Узнаете об этических и юридических аспектах использования искусственного интеллекта в финансах.
Освоите основы генеративного искусственного интеллекта и узнаете, как он применяется в финансовой сфере.
Научитесь работать с передовыми моделями искусственного интеллекта, например, GPT.
Овладеете методами сбора и подготовки данных для обучения искусственного интеллекта.
Получите практические навыки анализа финансовой отчетности, создания прогнозов и выявления трендов с помощью искусственного интеллекта.
Создадите собственные проекты с использованием искусственного интеллекта под руководством опытных экспертов.
Формат обучения
Продолжительность общая в часах
136 часов
Условия приема
Для освоения программы владеть специализированными знаниями и компетенциями не требуется, что позволяет широкому кругу специалистов освоить передовые технологии. Программа предназначена для лиц, имеющих высшее образование.
Формат обучения
Онлайн синхронный
Язык обучения
русский
Состав занятий
Видеолекция (ЛМС ВШЭ), Практика, Онлайн-занятие.
Итоговая работа
Экзамен - защита итоговых проектов: демонстрация практического применения изученных ИИ-инструментов к задаче корпоративных финансов и ответы на вопросы по проекту.
Стоимость и условия
149 000 руб.
Можно оплатить от юридического лица
Можно вернуть до 13% от стоимости курса через налоговый вычет
В соответствии с Положением об основаниях и порядке снижения стоимости платных образовательных услуг НИУ ВШЭ в сфере ДПО взрослых для обучения по программе повышения квалификации предоставляет следующие виды скидок: 1) Скидки физическим лицам в размере 5% обучающимся НИУ ВШЭ по ДПО; выпускникам основных и дополнительных программ НИУ ВШЭ. 2) В размере 10% сотрудникам НИУ ВШЭ; студентам и аспирантам НИУ ВШЭ; выпускникам НИУ ВШЭ, завершившим обучение по программе профессиональной переподготовки. 3) Скидки юридическим лицам: 7%, 10% и 15% при направлении на обучение от 3, 7 и свыше 10 слушателей от одной организации.
Документ, который Вы получите
По завершении обучения выдается удостоверение о повышении квалификации установленного НИУ ВШЭ образца
Школа финансов
Школа финансов формирует уникальный портфель компетенций, строит стратегическое мастерство финансиста для новой полосы развития российского бизнеса в глобальном пространстве. Поэтому новые программы фокусируются на новых процессах и технологиях искусственного интеллекта работы финансовых специалистов. Команда Школы финансов включает лидирующих академических специалистов НИУ ВШЭ и ведущих бизнес-экспертов. Это сотрудничество создало уникальные бизнес-программы, использующие прикладные исследования, а также - живые кейсы от экспертов из бизнеса.
Высказывания экспертов
Дмитрий, как Вы, человек технологий пришли в мир бизнеса, и почему именно генеративный искусственный интеллект стал основой в вашей деятельности?
Несмотря на то, что мой путь всегда лежал в области технологий, со временем я осознал важность финансов для понимания бизнеса. Впервые столкнувшись с unit-экономикой в продуктовом менеджменте, я увидел, насколько финансовые знания помогают глубже анализировать бизнес-процессы и находить точки роста. В условиях современного мира базовые финансовые навыки необходимы каждому, а использование генеративного искусственного интеллекта в анализе данных позволяет ускорить и упростить этот процесс, делая его доступным и эффективным для всех.
Гончаров Дмитрий, эксперт в области разработки ИИ-помощников, чат-ботов и визуальных моделей Domclick, Product Owner at AI Area
Сергей Анатольевич, почему Вы человек, имеющий за плечами огромный академический и практический опыт работы в сфере экономики и финансов, стали одним из активных популяризаторов применения искусственного интеллекта в ВШЭ?
Как любой преподаватель, я сталкиваюсь с огромным количеством рутинных задач – составлением учебных планов, программ дисциплин, конспектов лекций, презентаций, и во всем этом мне помогает искусственный интеллект. А также он помогает поддерживать обратную связь со студентами и проверять их работы вплоть до дипломных. Вручную проверять, соответствуют ли большие математические и финансовые модели нужным параметрам, долго и сложно, а искусственный интеллект сразу выдает результат.
Более подробно с моим видением того, как Искусственный интеллект может стать мощным инструментом для улучшения обучения, можно ознакомиться на сайте Школы финансов НИУ ВШЭ https://finance.hse.ru/news/981631672.htmlДоктор экономических наук, доцент Школы финансов НИУ ВШЭ
Школа финансов НИУ ВШЭ
Основной адрес
г. Москва, Покровский бульвар, 11
Телефон, Telegram
Электронная почта
Будем рады ответить на любые вопросы!
