강의 목표:
- 재무/회계 분야에서 AI 및 데이터 분석 기술의 중요성과 활용 방안을 이해한다.
- AI 기반 데이터 분석 도구 및 기법을 습득하고, 실제 재무/회계 데이터에 적용하는 능력을 함양한다.
- 데이터 기반의 통찰력을 도출하여 재무 의사 결정 및 전략 수립에 활용하는 방법을 익힌다.
- AI 도입 및 활용 시 고려해야 할 윤리적 및 실무적인 이슈를 이해하고, 성공적인 도입 전략을 모색한다.
강의 대상:
- 재무/회계 담당자, 분석가
- 내부 감사 담당자, 위험 관리 담당자
- 데이터 분석에 관심 있는 재무/회계 분야 종사자
- AI 기술을 재무/회계 업무에 접목하고자 하는 모든 분
1회차: 재무/회계 혁신과 AI 기반 데이터 분석의 이해
- 재무/회계 분야의 디지털 전환과 데이터의 중요성:
- AI 기반 데이터 분석의 개념과 재무/회계 적용:
2회차: AI 분석을 위한 데이터 전처리 및 탐색적 데이터 분석 (EDA)
- 재무/회계 데이터의 이해 및 전처리:
- 탐색적 데이터 분석 (EDA) 기초 및 실습:
3회차: AI 기반 예측 분석 및 이상 감지 (2시간)
- AI 기반 예측 분석 기법 및 재무/회계 적용:
- AI 기반 이상 감지 기법 및 재무/회계 적용:
4회차: 비정형 데이터 분석 및 재무/회계 AI 도입 전략
- 지난 강의 복습 및 질의응답:
- 비정형 데이터 분석 및 재무/회계 활용:
- 재무/회계 분야 AI 도입 전략 및 고려 사항:
- 향후 전망:
강의 진행 방식:
- 이론 강의, 사례 연구, 데모 시연 (가능한 범위 내), 질의응답, 토론 및 실습 (Python 기반 데이터 분석 환경 활용) 병행
- 실제 재무/회계 데이터셋을 활용한 분석 실습 (간단한 예시 데이터 제공)
- 수강생 참여 유도 및 데이터 기반 사고 독려
참고사항:
- 위 커리큘럼은 일반적인 내용을 포함하고 있으며, 수강생의 수준과 요구에 따라 내용 및 비중이 조정될 수 있습니다.
- 실습 환경 구축 및 Python 기초 교육은 필요에 따라 추가될 수 있습니다.
- 각 회차별 강의 자료 및 참고 자료 제공
본 커리큘럼을 통해 수강생들이 재무/회계 분야에서 AI 기반 데이터 분석 능력을 향상시키고, 실무에 효과적으로 적용할 수 있는 기반을 마련할 수 있기를 기대합니다.
