DESCRIEREA CURSULUI
Dacă vrei să folosești AI în analiza financiară fără să intri în programare avansată, acesta este pasul practic.
Înveți să citești o companie ca un creditor, să legi cifrele de decizie (risc vs. performanță), iar apoi să folosești AI ca asistent de analiză: îți scoate rapid trenduri, comparații, semnale de alarmă și te ajută să transformi analiza în rezumate clare și narative pentru management.
Cursul este construit ca un traseu complet: întâi pui baza (bilanț, P&L, cash, lichiditate, îndatorare, eficiență), apoi aplici pe studii de caz, iar la final adaugi modulul de AI pentru analiză financiară — ca să accelerezi munca repetitivă și să livrezi concluzii ready-to-send.
Cursul face parte din traseul de învățare Risk Next-Gen, compus din: Inteligenta Artificiala in Afaceri → Analiză financiară și instrumente AI → Matematică aplicată și machine learning în managementul riscului.
Format: interactiv (prezentare + demo-uri + exerciții).
OBIECTIVELE CURSULUI
- Să “citești” o companie ca un creditor: bilanț, P&L, cash și ce semnale caută un analist de risc;
- Să înțelegi modelul de business și motivul real al finanțării (nu doar ce se declară);
- Să analizezi trendul și profitabilitatea și să separi sustenabilul de “accident”;
- Să evaluezi investițiile și îndatorarea: când susțin creșterea și când cresc presiunea de risc;
- Să interpretezi lichiditatea și semnalele timpurii de stres financiar;
- Să identifici eficiența: unde se pierd bani, unde se blochează ciclurile, ce rotații contează;
- Să aplici totul pe studii de caz (ca într-o analiză reală de credit);
- Să folosești AI pentru: structurarea întrebărilor, insight-uri rapide (trenduri, comparații, riscuri), rezumate și explicații, plus drafturi de memo/raport pentru management.
GRUPUL ŢINTĂ
Cursul se adresează managerilor, specialiștior de business, risk, compliance, IT, data, consultanți
CONŢINUT
Secțiunea 1: Baza finanțelor: cum citești o companie ca un creditor
Înveți „limbajul” finanțelor și cum citește un creditor o companie
- Cum vede creditorul firma: ce caută ice îl sperie
- Anatomia situațiilor financiare: bilanț, P&L, cash – pe înțelesul tuturor
- De ce există situațiile financiare: ce spun ice ascund
- Performanță vs. risc: cum se leagă profitul de riscul de credit
- Analiza financiară în decizii: de la cifre la verdict de risc
Secțiunea 2: Modelul de business: de ce cere credit ice arată cifrele
Identifici modelul de business și motivul real din spatele unui credit
- Tipuri de afaceri: cum „citești” modelul din indicatori
- Joc practic: ghicește tipul de afacere din cifre (și află de ce)
- De ce cere compania credit, de fapt? (nu doar ce declară)
- Exerciții aplicate: diagnostic rapid pe cazuri
Secțiunea 3: Trend & profit: ce e sustenabil și ce e risc
Vezi dinamica în timp și înțelegi ce e sustenabil vs. „accident”
- Vânzări volatile? Aici începe riscul (și cum îl măsori)
- Profitabilitatea pe bune: P&L + ratio-uri care contează
- Rentabilitatea în bilanț: cum legi capitalul de rezultate
- Exerciții: calcule și interpretare (ca în viața reală)
Secțiunea 4: Investiții & datorie: creștere sănătoasă sau presiune pe risc
Investiții, capital propriu, datorie – și efectul lor asupra riscului
- CAPEX fără ceață: cum înțelegi și măsori investițiile
- Îndatorarea sub lupă: cât e prea mult și când devine periculos
- Exerciții: ratio-uri de îndatorare și interpretare
Secțiunea 5: Lichiditate: poate compania să-și plătească obligațiile?
Poate firma să-și plătească obligațiile? Aici se decide „supraviețuirea”
- Lichiditatea, pe scurt: de ce e mai importantă decât profitul uneori
- Echilibrul financiar: semnale timpurii de stres
- Indicatori de lichiditate: cum îi calculezi și cum îi citești
- Exerciții: lichiditate în practică
Secțiunea 6: Eficiență: unde se pierde (sau se câștigă) performanța
Cât de bine folosește firma resursele și unde se pierd bani
- Eficiența activității: unde „curge” profitul fără să-l vezi
- Indicatori de eficiență: rotații, cicluri și interpretare simplă
- Exerciții: eficiență pe cazuri
Secțiunea 7: Studiu de caz: de la date la concluzie de risc
Aplici totul pe companii reale sau simulate, ca într-o analiză de credit
- Studiu de caz complet: de la situații financiare la concluzie de risc
Secțiunea 8: Primii pași cu AI: analiză mai rapidă, insight-uri mai bune
Cum te ajută AI să accelerezi analiza și să reduci munca repetitive
- AI în analiza financiară: ce poate face pentru tine (și ce nu)
- Automatizare smart: scurtezi ore întregi de muncă repetitivă
- Asistenți inteligenți: interpretare, explicații și narativ pentru management
LECTORI
Tiberiu Mihai, MBA, are o experienţă de peste 28 ani în domeniul bancar, cu specializare în domeniul evaluării riscului de credit, acoperind ariile riscului operativ (underwritting) şi strategic, precum şi analiza financiară a companiilor. În ultimii 20 ani a ocupat poziţii de middle management in sistemul bancar si are o bogată experienţă în domeniul analizei bonităţii şi a capacităţii de plată a companiilor, acoperind o largă paletă de industrii. De asemenea, în ultimii 12 ani, a fost implicat în dezvoltarea şi implementarea modelelor de rating corporate. Este absolvent al ASE Bucureşti, Facultatea de Management şi al unui program de Master cu specializarea Management Financiar şi Pieţe de Capital, deţine Diploma MBA a Universite de Montreal – HEC Montreal, a participat la programe de specializare în machine learning si inteligenta artificiala în străinătate. S-a alaturat echipei de lectori/experţi asociaţi ai IBR în anul 2015.
Cezar Chirilă, deține un doctorat în Finanțe Cantitative (summa cum laude), obținut în anul 2013 la Frankfurt School of Finance & Management. Din 2024 face parte din sistemul bancar elvețian, unde proiectează și implementează sisteme de risc bazate pe inteligență artificială și fluxuri de analiză care susțin administrarea unui portofoliu global de credite de aproximativ 700 miliarde USD. În perioada 2017–2024 a activat în cadrul Credit Suisse (Elveția), ocupând funcțiile de Senior Portfolio Risk Manager și Senior Economic Risk Capital Modeler, contribuind la dezvoltarea motoarelor de capital economic și a soluțiilor complete de analiză a riscului. Între 2014 și 2017 a coordonat echipa de modele de rating și parametri de risc din cadrul BCR, în Departamentul de Management Strategic al Riscului. A participat la proiecte privind testele de stres, implementarea standardului IFRS 9 și implementarea abordării bazate pe ratinguri interne (IRB) pentru portofoliile de retail, corporate și municipalități ale băncii. În cadrul BCR a inițiat și dezvoltat „Credit Risk Workshop”, un program dedicat studenților din ultimul an de master la Academia de Studii Economice din București și la Facultatea de Matematică. În prezent, predă la University of Zurich, la Frankfurt School of Finance & Management și la Universitatea Alexandru Ioan Cuza din Iași și lector al Institutului Bancar Român, din anul 2014. Anterior, a fost profesor asociat la Academia de Studii Economice din București, unde a predat managementul riscului în cadrul Școlii Doctorale de Finanțe și Bănci (DOFIN) și al programului de master de cercetare în finanțe (CEFIN). De asemenea, a fost cadru didactic asociat la Universitatea din București, unde a predat riscul de credit în cadrul programului de master de Matematică Aplicată.
DURATA ŞI PERIOADA DE DESFĂŞURARE A CURSULUI
Cursul se desfăşoară pe durata a 2 zile (16 ore).
4 și 7 septembrie 2026, orele 9:00 – 17:00
Înscrierea la curs se face prin completarea fişei de înscriere. O puteţi descărca de aici şi, după ce o completaţi, o puteţi transmite responsabilului de curs pe e-mail.
Cursul se va livra ONLINE, pe platforma Zoom.
La finalul cursului, participanţilor li se vor transmite pe email: suportul de curs, linkul pentru evaluarea cursului şi certificatul, emis de IBR (sub egida membrilor fondatori: BNR şi ARB), cu 14 credite de dezvoltare profesională continuă (CPDs).
Pentru tariful cursului şi alte detalii vă rugăm să ne contactaţi telefonic sau prin e-mail.
PERSOANA DE CONTACT:
Georgiana Gojgărea
Training specialist
Telefon: 0748.886.819
e-mail: georgiana.gojgarea@ibr-rbi.ro