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利用人工智能改变财务报告：提高准确性
摘要 人工智能 (AI) 技术的进步正在推动财务报告领域发生深刻变革。本综述探讨了人工智能对财务报告的革命性影响，特别关注提高准确性和及时性。机器学习、自然语言处理和预测分析等人工智能驱动的技术正在重塑传统的财务报告流程。这些技术使组织能够自动执行日常任务、分析大量财务数据并以前所未有的速度和准确性提取有价值的见解。通过利用人工智能，组织可以简化数据收集、验证和分析，从而减少人工错误并提高财务报告的整体质量。人工智能在财务报告中的一个主要优势是它能够识别人类分析师可能忽视的财务数据模式和异常。机器学习算法可以检测金融交易中的违规行为、标记潜在风险并增强欺诈检测能力，从而增强财务报告的完整性和可靠性。此外，人工智能驱动的自然语言处理 (NLP) 算法使组织能够从非结构化数据源（例如财务报表、监管文件和新闻文章）中提取相关信息。通过分析文本数据，NLP 算法可以产生见解
A.Y. 2023-2024 1 L18国际经济学21-22.DOCX
本课程的教育目标是为学生提供用于衡量和管理风险的金融中的主要定量模型以及创造财务价值的知识。具体来说，学生将了解主要的统计推理工具，包括均值和差异的统计测试以及在财务中的使用。在课程结束时，学生将能够理解区分定量建模所需的不同工具的关键特征及其在金融市场分析中的应用。课程完成后，学生将能够使用专业实践中使用的主要技术将获得的知识应用于特定的分析情况，并评估金融市场和财务数据评估的趋势。在研究计划的末尾，学生将获得对资产投资组合进行定性和定量分析的能力，并提供有关用于投资组合评估的关键投资指标的判断。在课程结束时，学生将能够有效，清楚地阐明有关分析财务数据（专门针对上市实体），建立线性模型，衡量和了解金融市场投资的风险的知识。计划定量财务简介统计投资组合分析：
预算/项目分析师能力...
获得国防部的资金拨款。能够使用已建立的最新公认原则和政策应用合理的国防部会计实践。确保获得必要的能力，以便正确使用公认会计原则、政策和程序。财务和经济分析 能够利用计划和财务数据预测、分析、协调和推荐战略，以根据财政政策和法规提供合理的建议。
2022 年年度报告 - 投资者关系 - Cboe 全球市场
第一部分第 1 项。业务。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8 项目 1A。风险因素。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。34 项目 1B。未解决的员工评论。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。59 项目 2。属性。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。59 第 3 项。法律诉讼。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。60 项 4。矿山安全披露。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。60 第二部分第 5 项。注册人普通股、相关股东事务和发行人购买股本证券的市场。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。61 第 6 项。选定的财务数据。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。不适用
2022 年年度报告 - 投资者关系 - Cboe 全球市场
第一部分第 1 项。业务。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。8 项目 1A。风险因素。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。34 项目 1B。未解决的员工评论。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。59 项目 2。属性。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。59 第 3 项。法律诉讼。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。60 项 4。矿山安全披露。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。60 第二部分第 5 项。注册人普通股、相关股东事务和发行人购买股本证券的市场。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。61 第 6 项。选定的财务数据。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。不适用
CAESARSTONE 有限公司
简介 如本文所用，除非上下文另有含义，“Caesarstone”、“公司”、“我们”或“我们的”等术语均指 Caesarstone Ltd. 及其合并子公司。在本文件中，“NIS”或“谢克尔”指新以色列谢克尔，“美元”、“USD”或“$”指美元。我们的报告货币为美元。我们每家非美国子公司的功能货币为其经营所在地的当地货币。这些子公司的财务报表采用现行汇率法折算为母公司的功能货币美元。本年度报告中出现的其他未包含在我们的合并财务报表中的财务数据以及与 2021 年 12 月 31 日之前发生的交易有关的财务数据均采用相关交易日期的汇率反映。对于所有未来交易，本年度报告中呈现的新谢克尔金额的美元换算均按 1.00 美元 = 3.11 新谢克尔的汇率换算，该汇率是以色列银行截至 2021 年 12 月 31 日公布的代表性汇率。市场和行业数据及预测本年度报告包括从行业出版物和调查以及我们可获得的其他信息中获得的数据、预测和信息。一些数据也基于我们的诚信估计，这些估计来自管理层对行业的了解和独立来源。预测
使用AWS和NVIDIA的生成AI解锁创新
NVIDIA JOCHEN的EMEA金融技术负责人Jochen Papenbrock博士是金融技术EMEA /首席开发人员关系经理NVIDIA的负责人，Nvidia是全球领先的加速计算平台公司NVIDIA。 他在金融服务中的AI主题上曾在过去的25年中担任各种职务。 他与全球NVIDIA生态系统的高管，数据科学家，开发人员和合作伙伴合作。 Jochen是一名财务数据科学家，并获得了他的学位和博士学位。来自Karlsruhe理工学院（套件）。 在NVIDIA之前，他曾担任资产经理，银行，保险公司和中央银行的顾问，企业家和研究人员。NVIDIA JOCHEN的EMEA金融技术负责人Jochen Papenbrock博士是金融技术EMEA /首席开发人员关系经理NVIDIA的负责人，Nvidia是全球领先的加速计算平台公司NVIDIA。他在金融服务中的AI主题上曾在过去的25年中担任各种职务。他与全球NVIDIA生态系统的高管，数据科学家，开发人员和合作伙伴合作。Jochen是一名财务数据科学家，并获得了他的学位和博士学位。来自Karlsruhe理工学院（套件）。在NVIDIA之前，他曾担任资产经理，银行，保险公司和中央银行的顾问，企业家和研究人员。
for Finance -for Finance-课程大纲
1。财务中的AI简介2。财务数据的基础3.金融机器学习4。高级数据管理5。财务中的预测分析6。金融中的自然语言处理7。战略费用管理8。财务中的欺诈检测9。财务决策中可解释的AI10。金融11中的区块链和智能合约。金融12中的机器人过程自动化（RPA）。定量金融和算法交易13。财务AI
商家：一个由强化学习授权的整体定量交易平台
涉及超过900万亿美元市场首都的金融市场吸引了全球无数寻求利润的投资者的关注。金融交易中加强学习（RLFT）研究的最新爆炸表明，在许多定量交易任务上表现出色。但是，由于该领域的高度综合性质，将加强学习（RL）方法部署到现实世界中的金融市场仍然是具有挑战性的，这需要设计选择和收集财务数据，进行特征工程环境，建立市场环境，制定投资决策，评估模型行为并提供用户界面的组件之间的设计选择和交互。尽管有丰富的财务数据和高级RL技术，但在财务交易中的潜力和实现利用率之间仍然存在显着的差距。特别是，编排RLFT项目生命周期在工程（即难以构建），基准测试（即难以比较）和可用性（即难以优化，维护和使用）方面构成了挑战。为了克服这些挑战，我们介绍了商标，这是一个整体开源RLFT平台，用作i）软件工具包，ii）经验基准和iii）用户界面。我们的最终目标是为透明且可重复的RLFT研究提供基础设施，并促进其实际部署的现实部署。商人将不断更新，并欢迎RL和金融社区的贡献。