برنامج متقدم في الذكاء الاصطناعي وتقييم وتحليل المخاطر

في ظل التحولات التقنية المتسارعة، أصبح الذكاء الاصطناعي عنصرًا أساسيًا في أدوات التقييم والتحليل داخل المؤسسات المتقدمة. لم يعد دوره مقتصرًا على دعم العمليات التقنية فحسب، بل امتد ليشكل أحد المحاور الرئيسة في توقع المخاطر، وتقدير أبعادها، والمساهمة في اتخاذ قرارات أكثر وعيًا ودقة.
برنامج متقدم في الذكاء الاصطناعي وتقييم وتحليل المخاطر، والمقدم من معهد جنيف لإدارة الأعمال، يأتي ليمنح المشاركين فهمًا عميقًا لكيفية تكامل تقنيات الذكاء الاصطناعي مع استراتيجيات إدارة المخاطر، بأسلوب علمي ومتسلسل يركز على الرؤية المستقبلية والتحليل الذكي.

الفئة المستهدفة:

• المديرون التنفيذيون والمسؤولون عن وحدات تقييم وإدارة المخاطر في الشركات والمؤسسات التي تسعى إلى تحسين قدرتها على الاستجابة للمتغيرات المستقبلية باستخدام أدوات تحليل ذكية.

• قادة الفرق المعنية بالتخطيط الاستراتيجي والتحول الرقمي الذين يرغبون في توظيف الذكاء الاصطناعي لتطوير الرؤية الاستباقية ورفع كفاءة اتخاذ القرار في مؤسساتهم.

• مدراء تكنولوجيا المعلومات ومسؤولو الابتكار المؤسسي الذين يهدفون إلى دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي في منظومات العمل لتقديم حلول أكثر فاعلية في تحديد مصادر التهديد وتقليل الخسائر المحتملة.

• محللو البيانات وخبراء الحوكمة والامتثال المؤسسي ممن يسعون إلى توسيع فهمهم للعلاقة بين التحليل التنبؤي والمخاطر التشغيلية والتنظيمية، من خلال أدوات قائمة على الخوارزميات الذكية.

• العاملون في الهيئات الرقابية والمؤسسات المالية المعنية بالتدقيق والمراقبة والامتثال، ممن يواجهون تحديات متزايدة في التعامل مع أنواع جديدة من المخاطر المعقدة والمتغيرة بسرعة.

• الاستشاريون والمختصون في المجالات التقنية والتحليلية الذين يطمحون إلى إثراء خبراتهم وتقديم حلول متقدمة لعملائهم مبنية على علم البيانات والذكاء الاصطناعي.

• خبراء الأمن السيبراني والتنبؤ بالتهديدات الرقمية الذين يواجهون تحديات أمنية متطورة ويحتاجون إلى أدوات أكثر دقة وفاعلية في التحليل الاستباقي والتعامل مع الهجمات المستقبلية.

• الأكاديميون والباحثون والمحللون المهتمون بتكامل التكنولوجيا الحديثة مع الإدارة العامة والخاصة، ممن يركزون على بناء إطار معرفي متقدم في الذكاء الاصطناعي وتطبيقاته في سياقات تقييم المخاطر.

الأهداف:

• تمكين المشاركين من فهم الآليات المتقدمة التي يستخدمها الذكاء الاصطناعي في تفسير البيانات وتحليل أنماط السلوك والمخاطر المحتملة، وذلك بهدف تعزيز قدرة المؤسسات على الاستجابة المبكرة للتحديات.

• تزويد المتدربين بالمعرفة اللازمة لاستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات الضخمة المرتبطة بإدارة المخاطر، مع التركيز على كيفية تحويل البيانات إلى رؤى قابلة للتنفيذ.

• تنمية مهارات المشاركين في بناء وتقييم نماذج تنبؤية فعالة تعتمد على الخوارزميات الذكية، مما يسهم في تحسين عملية صنع القرار وتقليل احتمالية التعرض للمخاطر التشغيلية والمالية.

• تقديم منهجية تحليلية متكاملة لفهم العلاقة بين التحليل التنبؤي ومكونات القرار المؤسسي الذكي، مع التأكيد على أهمية الدمج بين المعرفة التقنية والخبرة الإدارية.

• إلقاء الضوء على الأبعاد القانونية والتنظيمية والأخلاقية المرتبطة باستخدام الذكاء الاصطناعي في تقييم وتحليل المخاطر، وتحديد الضوابط التي يجب الالتزام بها لضمان الشفافية والامتثال.

• تعريف المشاركين بكيفية تصميم استراتيجيات تقييم تعتمد على الذكاء الاصطناعي بشكل يتماشى مع أهداف المؤسسة ويعزز من قدرتها على النمو والتطور في بيئات الأعمال المتقلبة.

• مساعدة المشاركين على تجاوز التحديات المرتبطة بتبني تقنيات الذكاء الاصطناعي داخل المؤسسات، من خلال تقديم نماذج عمل مرنة وخطط تكامل فعالة قابلة للتنفيذ.

• توسيع القاعدة المعرفية للمتدربين في مجال الذكاء الاصطناعي وتقييم المخاطر، وبناء قدراتهم على العمل ضمن فرق متعددة التخصصات لتطبيق الحلول الذكية في المجالات العملية المتنوعة.

مخطط البرنامج التدريبي:

• مدخل إلى الذكاء الاصطناعي وأبعاده المستقبلية

  • تاريخ تطور الذكاء الاصطناعي ومفاهيمه الرئيسية.

  • تصنيفات الذكاء الاصطناعي ووظائفه المعتمدة.

  • الفرق بين الذكاء الاصطناعي التقليدي والمتقدم.

  • التحديات المرتبطة بتطبيقه في المؤسسات.

• مفاهيم تقييم وتحليل المخاطر في العصر الرقمي

  • أسس التقييم الكمي والنوعي للمخاطر.

  • دورة حياة إدارة المخاطر الحديثة.

  • نقاط التقاطع بين البيانات والمخاطر.

  • معايير التصنيف والتأثير في بيئات العمل.

• تطبيقات الذكاء الاصطناعي في كشف المخاطر الخفية

  • تقنيات التعلم الآلي في اكتشاف الأنماط.

  • استخدام التحليل التنبؤي للتعرف على السلوكيات الخطرة.

  • خوارزميات التصنيف والتجميع في تقييم الاحتمالات.

  • التقنيات القائمة على التعلم غير الخاضع.

• أطر اتخاذ القرار المدعومة بالذكاء الاصطناعي

  • بناء نماذج القرار باستخدام البيانات الضخمة.

  • آليات دمج التحليل الآلي في نظم الدعم.

  • تقنيات تخفيض الانحياز في قرارات المخاطر.

  • أدوات التصور التفاعلي للسيناريوهات المتوقعة.

• تصميم نماذج تقييم المخاطر باستخدام الخوارزميات

  • خطوات بناء نموذج تقييم ذكي.

  • اختيار المتغيرات المؤثرة وقياس الأوزان.

  • ضبط المعايير وتحليل الأداء.

  • تطوير النموذج وفقًا للتغيرات البيئية.

• تحليل البيانات غير المهيكلة لتحديد المخاطر

  • التعامل مع البيانات النصية والمصورة.

  • استخراج المعلومات من مصادر مفتوحة.

  • استخدام تقنيات التعلم العميق في التفسير.

  • الربط بين البيانات التقليدية وغير التقليدية.

• أمن البيانات والاعتبارات الأخلاقية في الذكاء الاصطناعي

  • مبادئ الحوكمة الرقمية للبيانات.

  • أخلاقيات استخدام الذكاء الاصطناعي في المؤسسات.

  • التحديات التنظيمية في الحفاظ على الخصوصية.

  • سياسات الامتثال في بيئات تعتمد على الخوارزميات.

• مؤشرات أداء أنظمة تقييم المخاطر الذكية

  • كيفية قياس فعالية النماذج المستخدمة.

  • مؤشرات التنبؤ والإنذار المبكر.

  • التقييم المستمر والتطوير التفاعلي.

  • المعايير الدولية لموثوقية النماذج.

• تكامل الذكاء الاصطناعي مع أنظمة إدارة الأزمات

  • دور الخوارزميات في سرعة الاستجابة.

  • النماذج التنبؤية في بيئات الأزمات المعقدة.

  • تصميم حلول تدعم الاستقرار التشغيلي.

  • تحليل الثغرات والاستعداد للطوارئ.

• الرؤية الاستراتيجية لتبني الذكاء الاصطناعي في تقييم المخاطر

  • خارطة طريق للتحول الذكي في إدارة المخاطر.

  • مراحل النضج المؤسسي في التبني التقني.

  • عوامل النجاح في استدامة الاستخدام.

  • تطوير المهارات البشرية المساندة للتقنيات الذكية.