يُحدث الذكاء الاصطناعي تغييراً في أساليب بناء النماذج المالية، إلا أن فعالية عمليات التخطيط والتقييم تظل رهناً بتحديد النطاق، والهيكلة، وإجراءات التحقق. وتُبيّن هذه الدورة كيفية تحويل مخرجات الذكاء الاصطناعي إلى توقعات قائمة على المحركات (drivers)، ونماذج مالية متكاملة تشمل القوائم المالية الثلاث الرئيسية، ونتائج التقييم، وتحليلات السيناريوهات، مع ضمان بقائها قابلة للمراجعة والتدليل على صحتها. وهي موجهة للمتعلمين الراغبين في توظيف الذكاء الاصطناعي في النمذجة المالية دون فقدان السيطرة على الافتراضات أو المساس بنزاهة العمل ودقته المهنية.
تتناول الدورة تحديد نطاق النماذج الجاهزة للذكاء الاصطناعي، وتعريف محركات البيانات، وتصميم الأوامر (prompts) لإعداد توقعات الإيرادات والتكاليف ورأس المال العامل. كما تغطي الدورة الربط بين القوائم المالية الثلاث، والتقييم باستخدام التدفقات النقدية المخصومة (DCF) وطرق المقارنة (سواء عبر الشركات المماثلة في السوق أو الصفقات المماثلة)، وتحليل السيناريوهات والحساسية، بالإضافة إلى مسار عمل متكامل يتيح مراجعة النماذج.