Програма "Цифровий Бухгалтер: AI та Роботизація Процесів (RPA)" є частиною комплексних кваліфікаційних міжнародних програм від Альянсу Професійної Бізнес-еліти - IAPBE:
- "Cучасний професійний бухгалтерський облік та оподаткування", кваліфікація "Професійний бухгалтер" з цифровими навичками
Цей практикум націлений на освоєння інструментів і технологій, які замінять рутинні завдання бухгалтера, дозволяючи йому перейти до ролі контролера, аналітика та бізнес-консультанта.
Розклад за Києвом:
17.03.2026 18:00-19:30
19.03.2026 18:00-19:30
23.03.2026 18:00-19:30
26.03.2026 18:00-19:30
Лектро-практик:
Андрій Хромець
- AI Business Trainer
- Корпоративні курси з GenAI
- Автоматизація бізнесу
- Керівник відділу ШІ в Retail Group
Записатися на проходження курсу
Сертифікат
Організатор
Програма курса
Детально про практикум:
1. Основи AI та Машинного Навчання (ML) в Обліку
1.1. Вступ до AI та ML для бухгалтерів
- Розуміння ключових термінів, принципів роботи та відмінностей від традиційної автоматизації (наприклад, BAS/інші ERP-системи).
1.2. Застосування AI в обробці даних
- Використання AI для розпізнавання та класифікації первинних документів (рахунків, актів) з різних форматів (скани, PDF) та їхнього автоматичного введення в облікову систему.
1.3. Прийняття рішень на основі даних
- Як AI допомагає виявляти аномалії, проводити оперативний контроль та підвищувати точність даних (Data Quality).
2. Роботизація Бухгалтерських Процесів (RPA)
2.1. Концепція та інструменти RPA
- Що таке Роботизована Автоматизація Процесів (RPA) і як вона відрізняється від макросів.
- Огляд доступних платформ (наприклад, UiPath, Microsoft Power Automate та ін.).
2.2. Приклади роботизації рутинних завдань
- Автоматична звірка банківських виписок з обліковими даними.
- Створення та масова відправка електронних документів контрагентам.
- Автоматична консолідація даних з різних джерел (наприклад, з Excel).
2.3. Аналіз процесів для роботизації
- Методологія вибору та опису бухгалтерських задач, які доцільно передати програмним роботам.
3. Предиктивна Аналітика та Фінансові Ризики
3.1. AI у прогнозуванні
- Використання моделей машинного навчання для прогнозування фінансових показників та майбутніх грошових потоків.
3.2. Управління ризиками за допомогою AI
- Застосування предиктивної аналітики для:
- Прогнозування ймовірності неплатежів (оцінка кредитного ризику) та точного розрахунку резервів під очікувані кредитні збитки.
- Виявлення податкових ризиків та потенційних помилок у звітності.
4. Цифрова Безпека та Інтеграція
4.1. Кібербезпека у цифровому обліку
- Захист бухгалтерських даних, у тому числі, при використанні хмарних рішень та AI-інструментів.
- Законодавчі вимоги щодо захисту даних.
4.2. Безпека Електронного Документообігу (ЕДО)
- Роль Електронного цифрового підпису (ЕЦП) / Кваліфікованого електронного підпису (КЕП) та стандарти шифрування при обміні документами.