Форма обучения:
weekend (офлайн и онлайн)
weekend (офлайн и онлайн)
Продолжительность:
9 недель
9 недель
По окончании:
удостоверение о повышении квалификации Президентской Академии
удостоверение о повышении квалификации Президентской Академии
Стоимость:
48 000 руб.
48 000 руб.
Для кого эта программа
Предназначена для действующих и будущих финансовых руководителей, которые стремятся выйти за рамки роли «главного бухгалтера» и стать архитекторами цифровой трансформации управления финансами компании.
Особенности реализации
Программа построена по принципу «от инструмента — к стратегии»: участники начинают с практического владения генеративным ИИ и прогнозной аналитикой, затем осваивают data-архитектуру, риск-менеджмент и экономику ИИ-проектов, а завершают курс публичной защитой собственной дорожной карты ИИ-трансформации в управлении финансами компании.
Программа совпадает с одним из специализированных модулей программы РМВА «Стратегические финансы»: Финансовый директор – архитектор ИИ трансформации.
Вы учитесь в одной аудитории со слушателями МВА.
Красная нить программы — проект каждого участника: «Дорожная карта ИИ-трансформации в управлении финансами компании».
Цель — научить не просто «использовать нейросети», а дать системный подход к ИИ-визации бизнеса - от первых тестов до влияния на стоимость бизнеса.
В процессе обучения Вы:
✔ Овладеете инструментами генеративного ИИ для анализа отчетности, прогнозирования и управленческого моделирования;
✔ Научитесь выбирать и обосновывать первые ИИ-пилоты (quick wins) с измеримым ROI;
✔ Освоите основы data-архитектуры и будете понимать, какие данные нужны для AI-решений;
✔ Сформируете навыки оценки AI-рисков, включая информационную безопасность, регуляторику и этику;
✔ Научитесь обосновывать ИИ-проекты руководству на языке экономики и роста капитализации;
✔ Подготовите и защитите индивидуальный проект дорожной карты ИИ-трансформации.
✔ Научитесь выбирать и обосновывать первые ИИ-пилоты (quick wins) с измеримым ROI;
✔ Освоите основы data-архитектуры и будете понимать, какие данные нужны для AI-решений;
✔ Сформируете навыки оценки AI-рисков, включая информационную безопасность, регуляторику и этику;
✔ Научитесь обосновывать ИИ-проекты руководству на языке экономики и роста капитализации;
✔ Подготовите и защитите индивидуальный проект дорожной карты ИИ-трансформации.
1
СТАРТ С ПИЛОТА
На этом этапе учат находить в бизнесе точки, где ИИ даст реальный эффект: автоматизация рутинных операций, аналитика продаж, прогнозирование спроса, персонализация услуг. Участники проводят аудит процессов, формулируют гипотезы и запускают небольшие тестовые проекты. Ключевой навык здесь — не просто внедрить инструмент, а проверить, работает ли он в конкретных условиях компании и собрать первые метрики.
На этом этапе учат находить в бизнесе точки, где ИИ даст реальный эффект: автоматизация рутинных операций, аналитика продаж, прогнозирование спроса, персонализация услуг. Участники проводят аудит процессов, формулируют гипотезы и запускают небольшие тестовые проекты. Ключевой навык здесь — не просто внедрить инструмент, а проверить, работает ли он в конкретных условиях компании и собрать первые метрики.
2
ЭКОНОМИКА И ROI
После пилота фокус смещается на цифры. Учат рассчитывать TCO (совокупную стоимость владения - инфраструктура, лицензии, поддержка) и ROI (возврат на инвестиции). Важно не только показать выгоду, но и заложить в план риски: например, затраты на доработку модели, проблемы с качеством данных или сопротивление сотрудников. На этом этапе формируется бизнес-кейс, который можно защитить перед руководством или инвесторами.
После пилота фокус смещается на цифры. Учат рассчитывать TCO (совокупную стоимость владения - инфраструктура, лицензии, поддержка) и ROI (возврат на инвестиции). Важно не только показать выгоду, но и заложить в план риски: например, затраты на доработку модели, проблемы с качеством данных или сопротивление сотрудников. На этом этапе формируется бизнес-кейс, который можно защитить перед руководством или инвесторами.
3
МАСШТАБИРОВАНИЕ И СТРАТЕГИЯ
Если пилот доказал эффективность, нужно понять, как расширить решение. Здесь проектируют архитектуру: как ИИ-системы будут интегрироваться с существующим ИТ-стеком, как управлять данными (Data Governance), какие роли в команде нужны. Обсуждают, как синхронизировать ИИ-инициативы с общей бизнес-стратегией компании.
Если пилот доказал эффективность, нужно понять, как расширить решение. Здесь проектируют архитектуру: как ИИ-системы будут интегрироваться с существующим ИТ-стеком, как управлять данными (Data Governance), какие роли в команде нужны. Обсуждают, как синхронизировать ИИ-инициативы с общей бизнес-стратегией компании.
4
ВЛИЯНИЕ НА КАПТИАЛИЗАЦИЮ
Финальный акцент — на том, как системное применение ИИ создаёт долгосрочную ценность. Курс помогает понять, какие факторы (повышение операционной эффективности, создание новых продуктов, ускорение принятия решений) в итоге делают компанию более привлекательной для инвесторов и способствуют росту её рыночной стоимости. То есть учат переводить технологические улучшения в финансовые показатели и аргументы для акционеров.
Финальный акцент — на том, как системное применение ИИ создаёт долгосрочную ценность. Курс помогает понять, какие факторы (повышение операционной эффективности, создание новых продуктов, ускорение принятия решений) в итоге делают компанию более привлекательной для инвесторов и способствуют росту её рыночной стоимости. То есть учат переводить технологические улучшения в финансовые показатели и аргументы для акционеров.
Как это работает
