Pakiet Szkoleń AI dla Sektora Finansowego to kompleksowy program edukacyjny składający się z czterech progresywnie ułożonych warsztatów, przygotowujący pracowników działów finansowych do praktycznego wykorzystania sztucznej inteligencji. Program obejmuje wprowadzenie do AI i uczenia maszynowego dla wszystkich pracowników, praktyczne zastosowanie generatywnej AI w codziennej pracy, automatyzację procesów finansowych z wykorzystaniem RPA i inteligentnych narzędzi, oraz strategiczne wdrażanie rozwiązań AI skierowane do kadry zarządzającej. Każdy warsztat jest dostosowany do specyfiki ról uczestników – od pracowników operacyjnych, przez controllerów, po CFO.
Metodyka szkolenia opiera się na podejściu „learning by doing” z intensywnym wykorzystaniem ćwiczeń praktycznych, case studies z branży finansowej oraz projektów końcowych bezpośrednio aplikowalnych w organizacjach uczestników. Wszystkie przykłady i scenariusze są specjalnie dostosowane do sektora finansowego, uwzględniając aktualne regulacje prawne (RODO, AI Act) oraz standardy branżowe. Warsztaty budują kompetencje stopniowo – od podstaw teoretycznych, przez praktyczne zastosowania narzędzi GenAI i automatyzacji, po strategiczne planowanie wdrożeń AI w całej organizacji.
Efektem ukończenia pakietu jest zdobycie przez uczestników praktycznych umiejętności korzystania z narzędzi AI w finansach, świadomości możliwości i ograniczeń technologii oraz kompetencji do samodzielnego projektowania i wdrażania rozwiązań AI. Program zapewnia kompleksowe pokrycie potrzeb organizacji – od użytkowników końcowych po decydentów strategicznych, tworząc spójną bazę kompetencji AI niezbędną do cyfrowej transformacji działów finansowych.
To praktyczny program, który nauczy Cię, jak wykorzystać sztuczną inteligencję w codziennej pracy działu finansowego. Poznasz konkretne narzędzia, metody i strategie, które pozwolą Ci podnieść efektywność, zautomatyzować raporty i prognozy, oraz zyskać nowe kompetencje przyszłości. To kurs dla tych, którzy nie chcą tylko rozumieć AI – chcą z niej korzystać.

WARSZTAT I
Wprowadzenie do AI dla finansistów: jak działa sztuczna inteligencja i co oznacza dla Twojej pracy?

Warsztat dla wszystkich pracowników działów finansowych.

Cel szkolenia:
Celem szkolenia jest zbudowanie u uczestników solidnych podstaw z zakresu sztucznej inteligencji (AI) oraz uczenia maszynowego (ML), ze szczególnym uwzględnieniem ich zastosowań w finansach. Uczestnicy poznają kluczowe pojęcia, mechanizmy działania modeli, proces przygotowania danych, a także etyczne i prawne wyzwania związane z AI. Szkolenie kończy się analizą rzeczywistych przypadków biznesowych i dyskusją nad korzyściami oraz ryzykami wdrażania AI w organizacjach.

I. Wprowadzenie do AI i ML: czym jest sztuczna inteligencja?
Cel:
Zbudowanie wspólnego języka i zrozumienia podstawowych pojęć: AI, ML, deep learning, NLP, regresja, klasyfikacja.

Opis przebiegu:
Prowadzący wprowadzi uczestników w świat sztucznej inteligencji: omówi różnice między AI, ML i deep learningiem, wskaże, czym różnią się modele regresji od NLP, jak wygląda krótka historia AI oraz jakie są aktualne trendy. Zostanie pokazana mapa różnych typów modeli i ich zastosowań.

Rezultaty:
• Uczestnicy rozumieją podstawową terminologię związaną z AI i ML.
• Potrafią rozróżnić główne typy modeli i wiedzą, gdzie znajdują zastosowanie.

II. Jak działa uczenie maszynowe? – od danych do modelu
Cel:
Przedstawienie procesu budowy i oceny modelu AI: zbieranie danych, czyszczenie, trenowanie, walidacja, testowanie, interpretacja wyników.

Opis przebiegu:
Uczestnicy poznają cykl życia projektu ML. Na przykładzie prostego modelu w AutoML (np. scoring kredytowy) zobaczą, jak dane są przetwarzane, jak model się uczy i jak mierzymy jego skuteczność. Praca warsztatowa obejmuje analizę danych, obserwację procesu uczenia i wyciąganie wniosków z wyników.

Rezultaty:
• Uczestnicy rozumieją etapy budowy modelu AI.
• Potrafią zidentyfikować punkty krytyczne procesu: jakość danych, wybór cech, walidacja.

III. Etyka i odpowiedzialność: jak myśleć o AI świadomie?
Cel:
Zbudowanie świadomości ryzyk i wyzwań związanych z AI: bias, halucynacje, blackbox, zgodność z RODO.

Opis przebiegu:
Dyskusja i przykłady pokazujące ograniczenia i potencjalne zagrożenia AI. Prowadzący tłumaczy różnice między blackbox a glassbox, prezentuje problemy uprzedzeń algorytmicznych (np. dyskryminacja kredytowa) oraz omawia podstawowe wymagania prawne związane z AI, w tym RODO i AI Act.

Rezultaty:
• Uczestnicy znają podstawowe pojęcia etyczne i prawne w kontekście AI.
• Potrafią wskazać zagrożenia i sposoby ograniczania ryzyk.

IV. Zastosowania AI w finansach: przegląd przypadków
Cel:
Pokazanie realnych przykładów zastosowań AI w finansach: scoring kredytowy, fraud detection, automatyczne raportowanie i klasyfikacja dokumentów.

Opis przebiegu:
Uczestnicy pracują na case studies z rzeczywistego świata: poznają, jak AI wspiera podejmowanie decyzji kredytowych, jak wykrywa anomalie w płatnościach czy jak automatyzuje raportowanie kosztów. Każdy przypadek zawiera analizę technologii, rezultatów i ryzyk.

Rezultaty:
• Uczestnicy znają konkretne zastosowania AI w finansach.
• Rozumieją, jakie technologie stoją za tymi rozwiązaniami i jak ocenić ich skuteczność.

V. Projekt końcowy: analiza ryzyk i korzyści wdrożenia AI
Cel:
Ugruntowanie wiedzy poprzez analizę konkretnego rozwiązania AI z punktu widzenia wartości biznesowej, ryzyk i wyzwań.

Opis przebiegu:
Uczestnicy, pracując w grupach, wybierają jedno rozwiązanie AI (np. automatyczne fakturowanie, predykcja cash flow) i analizują je pod kątem potencjalnych korzyści (efektywność, oszczędność, jakość) oraz ryzyk (bias, błędna interpretacja, zgodność z prawem). Efekty pracy są omawiane na forum z moderacją trenera.

Rezultaty:
• Uczestnicy potrafią przeprowadzić analizę korzyści i ryzyk związanych z wdrożeniem AI.
• Umieją rozmawiać o AI w sposób świadomy, krytyczny i strategiczny.

WARSZAT II
Wprowadzenie do GenAI: możliwości i zastosowania w finansach.

Warsztat dla pracowników działów finansowych.

I. Wprowadzenie do GenAI
Cel:
Zbudowanie zrozumienia, czym jest generatywna AI i jakie są jej typowe zastosowania w finansach.

Opis przebiegu:
Prowadzący przedstawia ideę generatywnej sztucznej inteligencji – na czym polega, jak działa i czym różni się od klasycznych systemów AI. Uczestnicy poznają przykłady użycia w pracy finansisty: od tworzenia treści, przez analizy tekstowe, po pomoc w decyzjach biznesowych.

Rezultaty:
• Uczestnicy rozumieją, czym jest GenAI i jak działa.
• Potrafią wskazać przykłady zastosowań GenAI w finansach.

II. Sztuka promptowania – ćwiczenia praktyczne
Cel:
Nauczenie uczestników formułowania skutecznych promptów do GenAI (np. ChatGPT).

Opis przebiegu:
Warsztaty praktyczne – uczestnicy uczą się tworzyć prompty do typowych zadań finansowych (np. „Stwórz podsumowanie analizy kosztów”, „Zidentyfikuj ryzyka w procedurze budżetowej”). Pracują w parach, analizując błędy i optymalizując swoje zapytania.

Rezultaty:
• Uczestnicy potrafią samodzielnie tworzyć i poprawiać prompty.
• Wiedzą, jak uzyskać trafne i użyteczne odpowiedzi od AI.

III. Automatyczne streszczenia i notatki – oszczędność czasu w analizach
Cel:
Pokazanie, jak AI może streszczać dokumenty i przygotowywać notatki.

Opis przebiegu:
Uczestnicy dostają przykładowe dokumenty (np. raporty finansowe, analizy audytowe) i uczą się, jak za pomocą AI wygenerować ich streszczenia lub notatki dla zarządu. Praca z narzędziami: ChatGPT, Copilot, Google Gemini.

Rezultaty:
• Uczestnicy potrafią wykorzystać AI do szybkiego podsumowywania treści.
• Znają sposoby oceny poprawności i przydatności streszczenia.

IV. Analiza tekstu – wnioski z danych nienumerycznych
Cel:
Nauczenie analizy dokumentów tekstowych z użyciem AI.

Opis przebiegu:
Zadanie polega na analizie opisu sytuacji biznesowej lub korespondencji z klientem – AI ma wskazać kluczowe informacje, potencjalne ryzyka lub nieścisłości. Uczestnicy testują, jak AI może pomóc w przetwarzaniu i klasyfikacji danych opisowych.

Rezultaty:
• Uczestnicy potrafią zlecić AI analizę tekstu z konkretnym celem.
• Wiedzą, jak interpretować wyniki i wykorzystywać je w dalszej pracy.

V. Generowanie dokumentów – automatyzacja tworzenia treści
Cel:
Pokazanie, jak AI może generować dokumenty formalne: raporty, notatki, checklisty.

Opis przebiegu:
Ćwiczenie praktyczne – tworzenie gotowych dokumentów na podstawie danych wejściowych: np. „Stwórz raport z kontroli kosztów projektu”, „Zredaguj pismo do kontrahenta”, „Opracuj wewnętrzną procedurę”. AI działa jako wsparcie redakcyjne i merytoryczne.

Rezultaty:
• Uczestnicy potrafią generować przydatne dokumenty przy pomocy AI.
• Znają sposoby edycji i weryfikacji wygenerowanych treści.

VI. Copilot w Excelu i Wordzie
Cel:
Pokazanie integracji AI z codziennymi narzędziami MS Office.

Opis przebiegu:
Praktyczna sesja z wykorzystaniem Copilota w Excelu i Wordzie: automatyczne tworzenie wykresów, podsumowań, komentarzy do danych, propozycji treści i analiz. Uczestnicy testują konkretne przypadki (np. budżet roczny, raport wydatków, pismo do klienta).

Rezultaty:
• Uczestnicy potrafią wykorzystać AI bezpośrednio w Excelu i Wordzie.
• Znają przykłady zastosowania i ograniczenia Copilota.

VII. Projekt końcowy – „AI Workflow”: od danych do decyzji
Cel:
Zastosowanie wiedzy z całego szkolenia w ramach pełnego procesu – od dokumentu źródłowego do gotowego raportu z pomocą AI.

Opis przebiegu:
Zespół uczestników otrzymuje dokument źródłowy (np. długi raport lub zestaw danych + notatka służbowa). Ich zadaniem jest stworzenie streszczenia, przeprowadzenie analizy, przygotowanie notatki dla zarządu i wygenerowanie końcowego raportu – wszystko z pomocą AI.

Rezultaty:
• Uczestnicy umieją zaplanować i przeprowadzić cały workflow z użyciem AI.
• Zdobywają doświadczenie w łączeniu narzędzi GenAI w procesie decyzyjnym.

WARSZTAT III
Automatyzacja procesów w finansach: RPA i AI w praktyce.

Warsztat dla controllerów finansowych. 

Cel szkolenia:
Celem szkolenia jest nauczenie uczestników, jak automatyzować rutynowe procesy w działach finansowych z wykorzystaniem narzędzi typu RPA oraz integracji z AI. Uczestnicy nauczą się, jak projektować, budować, monitorować i optymalizować procesy: od cyfryzacji dokumentów po wykorzystanie botów i modeli AI. Szkolenie uwzględnia również aspekty bezpieczeństwa, jakości i etyki w automatyzacji finansów.

Program szkolenia:
I. Wprowadzenie do RPA i AI w automatyzacji
Cel:
Zrozumienie podstawowych pojęć związanych z RPA i odróżnienie ich od automatyzacji opartej na AI.

Opis przebiegu:
Prowadzący omawia różnice między klasycznym RPA a inteligentną automatyzacją (z użyciem AI). Uczestnicy poznają typowe procesy, które można zautomatyzować w działach księgowości, kontrolingu, windykacji czy raportowania.

Rezultaty:
• Uczestnicy znają podstawowe pojęcia: RPA, workflow, bot, automatyzacja oparta na regułach vs. uczenie maszynowe.
• Rozumieją, kiedy warto wdrażać RPA, a kiedy GenAI.

II. Narzędzia automatyzacji
Cel:
Poznanie możliwości narzędzi automatyzacyjnych – UiPath/n8n .

Opis przebiegu:
Prezentacja narzędzi, przegląd interfejsów, podstawowe funkcje. Uczestnicy wykonują pierwsze automatyzacje typu „drag and drop”. Praca indywidualna i zespołowa z wykorzystaniem dostępnych szablonów.

Rezultaty:
• Uczestnicy potrafią korzystać z podstawowych funkcji.
• Wiedzą, jak budować proste workflow i integrować je z zewnętrznymi aplikacjami.

III. Ćwiczenia praktyczne – poziom podstawowy
Cel:
Zbudowanie pierwszych automatyzacji na prostych, realnych przykładach.

Opis przebiegu:
Uczestnicy uczą się automatyzować odpowiedzi na e-maile, budować workflow wykorzystujące WhatsApp i API ChatGPT (np. do tworzenia automatycznych powiadomień). Ćwiczenia krok po kroku – z pełnym wsparciem trenera.

Rezultaty:
• Uczestnicy potrafią samodzielnie zautomatyzować prosty proces komunikacyjny.
• Znają podstawowe pojęcia i dobre praktyki projektowania workflow.

IV. Ćwiczenia praktyczne – poziom średni
Cel:
Wdrożenie automatyzacji dla typowych procesów księgowych i finansowych.

Opis przebiegu:
Symulacje procesów: księgowanie faktur, potwierdzanie sald, invoice-to-pay. Uczestnicy konfigurują automaty do przetwarzania danych, wysyłania powiadomień, obsługi dokumentów z systemów ERP.

Rezultaty:
• Uczestnicy potrafią zaimplementować automatyzację konkretnych procesów księgowych.
• Rozumieją, jak podłączać różne źródła danych i integracje.

V. AI + RPA: ekstrakcja danych, integracja i monitoring
Cel:
Połączenie RPA z komponentami AI – np. OCR, NLP, klasyfikacja.

Opis przebiegu:
Ćwiczenia obejmują trening prostych modeli AI (np. klasyfikator dokumentów), ich integrację z workflow oraz ustawienie systemów monitorujących skuteczność automatyzacji (np. logi, alerty, wskaźniki jakości danych).

Rezultaty:
• Uczestnicy potrafią zintegrować AI z procesem automatyzacyjnym.
• Znają podstawy trenowania i monitorowania modeli.

VI. Analiza case studies – automatyzacja w praktyce
Cel:
Zainspirowanie uczestników rzeczywistymi wdrożeniami.

Opis przebiegu:
Omówienie 2-3 przypadków z rynku (np. firma logistyczna automatyzująca billing, bank automatyzujący AML, biuro rachunkowe obsługujące setki faktur dziennie). Dyskusja na temat efektów, ROI, ryzyk.

Rezultaty:
• Uczestnicy potrafią ocenić wartość wdrożenia RPA i AI.
• Rozumieją, jak mierzyć efektywność automatyzacji.

VII. Warsztat: budowa własnego automatu
Cel:
Stworzenie kompletnego workflow – od danych do działania.

Opis przebiegu:
Zespół uczestników projektuje, buduje i testuje własny automat finansowy (np. rozpoznanie faktury + zapis danych + wysłanie raportu). Dostarczone dane testowe umożliwiają realistyczną symulację.

Rezultaty:
• Uczestnicy samodzielnie projektują i wdrażają złożony workflow.
• Potrafią współpracować w zespole projektowym przy wdrożeniu automatyzacji.

VIII. Projekt końcowy: gra symulacyjna
Cel:
Zastosowanie wiedzy w dynamicznym, zespołowym środowisku decyzyjnym.

Opis przebiegu:
Symulacja biznesowa: uczestnicy w zespołach podejmują decyzje dotyczące wyboru procesów do automatyzacji, alokacji zasobów, wdrożenia, analizy ryzyk i oceny efektów. Każdy zespół prezentuje swój projekt końcowy z omówieniem decyzji.

Rezultaty:
• Uczestnicy potrafią zastosować wiedzę strategicznie i operacyjnie.
• Zyskują praktykę podejmowania decyzji o automatyzacji w środowisku finansowym.

WARSZTAT IV
Wdrażanie AI w finansach w firmie. 

Warsztat dla CFO. 

Cel szkolenia:
Celem warsztatu jest przygotowanie uczestników do samodzielnego planowania i wdrażania rozwiązań sztucznej inteligencji w działach finansowych. Szkolenie obejmuje identyfikację obszarów możliwych do automatyzacji i analityki, dobór odpowiednich narzędzi AI, zasady integracji z ERP i BI, podstawy architektury wdrożeniowej, a także aspekty prawne, etyczne i związane z bezpieczeństwem danych. Uczestnicy kończą warsztat przygotowując własny plan wdrożenia AI dla swojej organizacji.

Program szkolenia:
I. Mapowanie procesów finansowych pod kątem AI
Cel:
Identyfikacja procesów, które można zautomatyzować lub usprawnić za pomocą AI, i ocena potencjalnego ROI wdrożenia.

Opis przebiegu:
Uczestnicy analizują typowe procesy w działach finansowych (np. księgowanie, kontroling, raportowanie) i uczą się rozpoznawać miejsca, gdzie AI może przynieść największą wartość. Omawiane są metody szacowania kosztów i korzyści (ROI) wdrożeń.

Rezultaty:
• Uczestnicy potrafią zidentyfikować procesy o wysokim potencjale automatyzacji.
• Znają podstawy oceny rentowności projektów AI.

II. Dobór narzędzi AI do potrzeb działu finansowego
Cel:
Zrozumienie, jakie technologie i narzędzia AI najlepiej pasują do konkretnych zastosowań w finansach.

Opis przebiegu:
Prezentacja i analiza narzędzi: GenAI (np. ChatGPT, Copilot), Business Intelligence (Power BI, Tableau), AutoML (np. Vertex AI), OCR, workflow automation (RPA/IPA). Uczestnicy dobierają narzędzia do konkretnych przypadków biznesowych.

Rezultaty:
• Uczestnicy znają różne typy narzędzi AI i ich zastosowania.
• Potrafią dobrać odpowiednie rozwiązanie do potrzeb swojej organizacji.

III. Architektura wdrożeniowa: od Excela do ERP
Cel:
Poznanie modeli architektury systemów z AI, integracji z obecnymi narzędziami i ograniczeń technologicznych.

Opis przebiegu:
Zajęcia obejmują porównanie podejść: lokalna vs chmurowa infrastruktura, low-code/no-code vs programowanie, integracja z systemami ERP (SAP, Teta, Comarch) i narzędziami BI. Przykłady dobrych praktyk architektonicznych.

Rezultaty:
• Uczestnicy potrafią zrozumieć i zaprojektować podstawową architekturę rozwiązania AI.
• Wiedzą, jak integrować AI z istniejącym środowiskiem technologicznym firmy.

IV. Bezpieczeństwo i prawo: jak wdrażać odpowiedzialnie?
Cel:
Zabezpieczenie organizacji pod kątem prawnym i technicznym przy wdrożeniu AI.

Opis przebiegu:
Omówienie wymogów RODO, ochrony danych finansowych, logowania i monitorowania systemów z AI. Wprowadzenie do regulacji takich jak AI Act. Praktyczne przykłady, jak projektować wdrożenia z myślą o zgodności i audytowalności.

Rezultaty:
• Uczestnicy znają podstawy prawne i etyczne wdrażania AI.
• Wiedzą, jak zadbać o bezpieczeństwo danych i transparentność działania modeli.

V. Zarządzanie ryzykiem AI i audytowalność
Cel:
Zrozumienie, jak zarządzać błędami, halucynacjami i ryzykiem modelowym w projektach AI.

Opis przebiegu:
Zajęcia obejmują klasyfikację ryzyk związanych z AI: błędy predykcyjne, brak audytowalności, trudności z interpretacją wyników. Uczestnicy poznają koncepcje Explainable AI (XAI), monitorowanie skuteczności modeli oraz sposoby audytu i nadzoru.

Rezultaty:
• Uczestnicy potrafią zarządzać ryzykiem związanym z AI.
• Rozumieją potrzebę testowania, monitorowania i kontroli nad AI.

VI. Scenariusze wdrożeniowe – od małej firmy po korporację
Cel:
Zobaczenie, jak różnią się podejścia do AI w zależności od skali organizacji.

Opis przebiegu:
Trzy przykładowe scenariusze:
• mała firma: Excel + Copilot,
• średnia firma: BI + GenAI,
• duża organizacja: ERP + AutoML + wsparcie prawne.
Dyskusja o ograniczeniach, możliwościach i kosztach.

Rezultaty:
• Uczestnicy potrafią dobrać strategię wdrożeniową do wielkości firmy.
• Znają czynniki wpływające na sukces lub porażkę wdrożeń.

VII. Projekt końcowy – plan wdrożeniowy AI w organizacji uczestnika
Cel:
Przełożenie zdobytej wiedzy na konkretne działania i strategię dla własnej firmy.

Opis przebiegu:
Uczestnicy tworzą plan wdrożenia AI dla swojej organizacji. W planie uwzględniają: mapę procesów, wybór narzędzi, strukturę architektury, plan bezpieczeństwa, ocenę ROI i plan zarządzania ryzykiem. Prezentacja planów i omówienie z trenerem.

Rezultaty:
• Uczestnicy posiadają własny, przemyślany plan wdrożeniowy AI.
• Potrafią strategicznie myśleć o wykorzystaniu AI w swojej firmie.