회계 AI 과정

1 수업 • 회계사의 역할 변화

자동화가 회계 업무와 전문적 책임을 어떻게 변화시키는지 살펴봅니다. 과정 전반에 걸친 기술 개발에 대한 기대치를 설정합니다.

2 수업 • 인공지능의 기초로서의 데이터

데이터 품질과 구조가 회계에서 인공지능 출력의 신뢰성을 결정하는 이유를 설명합니다. 데이터 거버넌스를 정확한 재무보고와 연결합니다.

3 수업 • 핵심 회계 원칙 복습

회계등식, 복식부기, 재무제표 구조를 다룹니다. 정확한 회계 기본 원칙에 인공지능 논의를 고정시킵니다.

1 수업 • 재무 데이터 수집 방법

재무 데이터를 위한 수동 입력, ERP 내보내기, API 및 웹 스크래핑을 다룹니다. 인공지능 모델 입력을 위한 사전 요건으로 신뢰할 수 있는 데이터 파이프라인을 구축합니다.

2 수업 • 데이터 변환 및 특성 공학

원시 회계 수치를 인공지능 모델이 효과적으로 해석할 수 있는 특성으로 변환합니다. 원시 원장 데이터와 모델 준비 입력 행렬을 연결합니다.

3 수업 • 금융 분야 데이터 개인정보 보호 및 규정 준수

재무 기록에 대한 개인정보 보호 규정, 데이터 익명화 및 접근 통제를 다룹니다. 인공지능 프로젝트가 데이터 보호 의무를 준수하도록 보장합니다.

4 수업 • 데이터베이스 및 스토리지 기본

회계 데이터를 위한 관계형 데이터베이스, 데이터 웨어하우스 및 클라우드 스토리지를 소개합니다. 수강생이 인공지능 워크플로우를 위해 데이터를 효율적으로 구성하고 검색할 수 있도록 합니다.

1 수업 • 과적합, 과소적합 및 정규화

편향-분산 트레이드오프와 강건한 재무 모델 구축을 위한 정규화 방법을 설명합니다. 프로덕션 회계 시스템에서 신뢰할 수 없는 예측을 방지합니다.

2 수업 • 모델 평가 및 선택

모델 성능 평가를 위한 정확도, 정밀도, 재현율 및 AUC 지표를 가르칩니다. 회계사가 재무 정확도 기준을 충족하는 모델을 선택할 수 있도록 합니다.

3 수업 • 회계에서의 지도 학습

레이블이 지정된 재무 데이터 세트를 사용한 회귀 및 분류 알고리즘을 다룹니다. 이후 장에서 비용 예측 및 수익 예측을 직접적으로 가능하게 합니다.

4 수업 • 회계사를 위한 실용적인 머신러닝 도구

회계 머신러닝 모델 구축을 위한 파이썬 라이브러리 및 노코드 플랫폼을 소개합니다. 인공지능 기반 워크플로우에 진입하는 회계사의 기술적 장벽을 낮춥니다.

1 수업 • 시계열 분석 기본

재무 시계열 데이터의 정상성, 자기상관 및 분해를 다룹니다. 이 장의 모든 예측 모델에 대한 통계적 기초를 제공합니다.

2 수업 • 재무 예측을 위한 딥러닝

복잡한 재무 패턴을 포착하기 위한 LSTM 및 트랜스포머 기반 모델을 소개합니다. 예측 능력을 고전적인 통계 방법을 넘어 확장합니다.

3 수업 • 현금 흐름 및 예산 예측

현금 흐름 예측 및 예산 차이 분석에 특히 초점을 맞춰 예측 모델을 적용합니다. 모델 출력을 실행 가능한 재무 계획 결정에 직접 연결합니다.

4 수업 • 고전적 예측 모델

수익 및 비용 예측 작업에 ARIMA 및 지수 평활을 적용합니다. 딥러닝 대안을 도입하기 전에 성능 기준선을 설정합니다.

1 수업 • 머신러닝 이상 탐지

거래 데이터에 고립 포레스트, 오토인코더 및 원클래스 SVM을 적용합니다. 규칙 기반 시스템으로 포착되지 않는 새로운 사기 패턴을 탐지할 수 있게 합니다.

2 수업 • 통계적 이상 탐지 방법

비정상적인 재무 항목 탐지를 위한 Z-점수, IQR 및 벤포드 법칙을 다룹니다. 머신러닝 기반 탐지를 도입하기 전에 사용되는 통계적 도구 세트를 구축합니다.

3 수업 • 금융 거래 사기 탐지

알려진 사기 사례가 포함된 레이블이 지정된 거래 데이터 세트를 사용하여 지도 사기 분류기를 구축합니다. 매입채무 및 비용 보고서 검토에 직접 적용 가능합니다.

4 수업 • 지속적 감사 파이프라인

거래를 실시간으로 모니터링하고 감사 알림을 생성하는 자동화된 파이프라인을 설계합니다. 감사 관행을 정기 검토에서 지속적 보증으로 전환합니다.

1 수업 • 자동화된 재무 문서 처리

NLP를 사용하여 송장, 계약서 및 재무제표에서 데이터를 자동으로 추출합니다. 수동 데이터 입력을 줄이고 매입채무 사이클을 가속화합니다.

2 수업 • 규제 텍스트 분석 및 규정 준수

NLP를 사용하여 규제 업데이트를 모니터링하고 요구 사항을 내부통제에 매핑합니다. 방대한 양의 규제 텍스트에 대한 규정 준수 격차 분석을 자동화합니다.

3 수업 • 재무 인텔리전스를 위한 감정 분석

시장 신호를 위해 실적 발표, 애널리스트 보고서 및 뉴스에 감정 모델을 적용합니다. 텍스트 감정을 정량적 재무 예측 모델에 연결합니다.

4 수업 • 금융을 위한 NLP 기본

금융 텍스트에 대한 토큰화, 어간 추출 및 개체명 인식을 소개합니다. 향후 모든 문서 자동화 작업에 필요한 NLP 기초를 제공합니다.

1 수업 • 금융 분야 의사 결정 지원 시스템

인공지능 모델을 자본 배분 및 가격 책정을 위한 의사 결정 지원 시스템에 통합합니다. 예측 출력을 경영진이 사용하는 구조화된 의사 결정 프레임워크에 연결합니다.

2 수업 • 보고 기준 및 인공지능 공시

현행 기준에 따라 재무보고에서 인공지능 사용이 어떻게 공시되어야 하는지 다룹니다. 회계사가 감사인과 규제 기관을 위해 인공지능 방법을 문서화할 수 있도록 준비시킵니다.

3 수업 • AI 기반 경영 보고

새로운 재무 데이터가 도착함에 따라 자동으로 업데이트되는 동적 경영 보고서를 구축합니다. 보고를 정적 스냅샷에서 지속적으로 새로 고쳐지는 인텔리전스로 전환합니다.

4 수업 • 재무 AI 출력을 위한 데이터 시각화

AI 생성 인사이트를 전달하기 위한 차트, 히트맵 및 대화형 대시보드를 설계합니다. 의사 결정권자가 복잡한 모델 출력을 해석하고 실행할 수 있도록 보장합니다.

1 수업 • 인공지능 거버넌스 프레임워크 구축

회계 인공지능 감독을 위한 정책, 역할 및 검토 프로세스 구축을 안내합니다. 수강생이 자신의 조직에 적용할 수 있는 거버넌스 구조를 생성합니다.

2 수업 • 회계에서의 인공지능 위험 관리

회계 인공지능 배포에 특화된 모델 위험, 데이터 위험 및 운영 위험을 식별합니다. 회계사가 인공지능 프로젝트를 위한 위험 등록부 및 완화 계획을 수립할 수 있도록 합니다.

3 수업 • 금융 분야 인공지능을 위한 윤리 원칙

재무 인공지능 시스템에 적용되는 공정성, 투명성, 책임성 및 개인정보 보호를 다룹니다. 이 장의 모든 거버넌스 프레임워크를 위한 윤리적 기초를 확립합니다.

4 수업 • 회계 인공지능을 위한 규제 준수

금융 규제 기관 및 데이터 보호 당국의 인공지능 거버넌스 요구 사항을 매핑합니다. 인공지능 배포가 감사, 보고 및 데이터 처리 의무를 충족하도록 보장합니다.