Beneficiari direcți:
- Analiști financiari și analiști de business
- Controlleri financiari, FP&A specialists
- CFO, directori financiari, finance managers
- Auditori interni și externi
Beneficiari adiacenți:
- Contabili senior implicați în raportare managerială
- Consultanți financiari și fiscali
- Antreprenori și directori operaționali care iau decizii pe baza datelor financiare
- Cadre didactice și cercetători în domeniul economic-financiar
Nivel de experiență necesar:
- Minimum 1–2 ani experiență practică în analiză financiară, controlling sau contabilitate de gestiune;
- Cunoștințe de bază privind situațiile financiare (bilanț, cont de profit și pierdere, cash-flow) și indicatorii financiari uzuali;
- Nu este necesară experiență anterioară cu instrumente AI sau cunoștințe tehnice de programare.
Principalele obiective de atins la finalul programului
La finalul programului, participanții vor fi capabili să:
1. Identifice și aleagă instrumentul AI potrivit pentru fiecare tip de sarcină financiară (extragere date, calcul, interpretare, redactare, sinteză).
2. Construiască prompturi structurate pentru analiză financiară, folosind tehnici de prompt engineering aplicate.
3. Extragă și curețe automat date din PDF-uri, documente scanate și fișiere Excel neorganizate.
4. Calculeze și să interpreteze critic indicatorii cheie de lichiditate, profitabilitate, ROIC și descompunerea DuPont folosind suport AI.
5. Construiască scenarii și modele de forecasting simple cu validare AI.
6. Redacteze comentarii pentru management, sinteze pentru board și vizualizări rapide pornind de la date brute.
7. Identifice halucinațiile, erorile sistematice și limitele modelelor în context financiar.
8. Aplice principii de conformitate GDPR și de protecție a datelor sensibile la utilizarea AI.
Workshop intensiv, condensat pe componentele esențiale ale fluxului de analiză financiară asistată de AI. Demonstrațiile live înlocuiesc parțial exercițiile individuale extinse, pentru a păstra densitatea informațională.
Modul 1 - Peisajul AI și prompt engineering pentru finanțe (60 min)
• Comparativ aplicat: ChatGPT, Claude, Perplexity, NotebookLM - la ce se pretează fiecare în context financiar
• Costuri, planuri și opțiuni gratuite; ce variantă alegi pentru ce sarcină
• Confidențialitate: ce se întâmplă cu un prompt în varianta consumer vs. business
• Anatomia prompt-ului eficient pentru analiză financiară: context, rol, format, constrângeri
• Tehnici aplicate: few-shot, chain-of-thought, prompturi structurate
• Instrument: demo comparativ live, același task rulat în 3 instrumente diferite + 1 exercițiu scurt de rescriere a unui prompt slab
Modul 2 - Extragere date și calcul indicatori cu AI (75 min)
• Extragerea automată din rapoarte anuale PDF (textuale și scanate)
• Procesarea fișierelor Excel cu structură neorganizată
• Calcul și interpretare: lichiditate, profitabilitate, ROIC, descompunere DuPont
• Generarea narativă a interpretării indicatorilor
• Validare încrucișată între două modele AI pentru detectarea erorilor de calcul
• Instrument: studiu de caz integral pe o companie listată (BVB) — parcurs complet: extragere → calcul → interpretare
Modul 3 - Multi-tool workflows, forecasting și comentarii pentru management (60 min)
• De ce nu există un AI „all-in-one" pentru finanțe - logica multi-tool
• Workflow demonstrativ: Perplexity (research) → Claude (analiză) → ChatGPT (sinteză vizuală)
• Forecasting simplu și analiză de scenarii (base, optimistic, pesimistic) cu suport AI
• Redactarea unui management commentary pornind de la date financiare
• Adaptarea tonului pentru audiențe diferite (CFO, CEO, board)
• Instrument: demo live workflow integrat + exercițiu rapid - fiecare participant generează un paragraf de comentariu pentru management pe un set de date dat
Modul 4 - Validare, limite și conformitate (30 min)
• Halucinații în context financiar: tipologie, exemple reale, metode de detecție
• Erori sistematice ale modelelor pe calcul matematic și interpretare contextuală
• GDPR și AI: ce date pot și ce date nu pot fi introduse în prompturi
• Date sensibile, secret comercial, informații nepublicate — reguli practice
• Checklist final de validare pentru analistul financiar
• Instrument: studii de caz cu erori reale + Q&A
Programul combină mai multe formate, cu pondere predominantă pe componenta practică:
- Prezentare PowerPoint structurată pentru fundamentele teoretice și cadrele conceptuale (aprox. 30% din timp).
- Demonstrații live pe instrumente AI reale, cu documente financiare autentice (rapoarte anuale, situații financiare din baza BVB sau companii străine listate).
- Exerciții individuale și de grup - minim 4 exerciții aplicate pe parcursul celor 4 ore;
- Studii de caz integrale pe companii reale (parcurgere completă: extragere → calcul → interpretare → comentariu).
- Suport de curs distribuit participanților: slide-uri, șabloane de prompturi, checklist de validare, ghid de bune practici GDPR.
- Acces la o bibliotecă de prompturi pre-construite și testate pentru cele mai frecvente sarcini de analiză financiară.
Surse și referințe utilizate:
- Anthropic - Prompt Engineering Guide și documentație tehnică Claude
- OpenAI - GPT-4 Best Practices
- Penman, S. - Financial Statement Analysis and Security Valuation
- Damodaran, A. - Investment Valuation
- Lucrări proprii ale trainerului în domeniul analizei financiare
- Articole recente din Harvard Business Review, MIT Sloan Management Review pe tema AI în finanțe
Investiția include suport de curs online de tipul share screen și suport din partea trainerului pe durata parcurgerii cursului, precum și certificatul de participare.
Curs practic dedicat integrării instrumentelor AI generative (ChatGPT, Claude, Perplexity, NotebookLM) în fluxul zilnic al analistului financiar și al echipelor de analiză. Programul nu este o introducere generalistă în AI, ci o aplicare punctuală pe activitățile reale ale departamentului financiar: extragerea datelor din rapoarte, calculul și interpretarea indicatorilor, construcția de scenarii și redactarea comentariilor pentru management.
Accentul pe trei direcții:
- utilizare reală, demonstrată live pe documente financiare autentice;
- validare critică a rezultatelor generate de AI, cu metode concrete de identificare a erorilor înainte ca acestea să ajungă în raportul final;
- înțelegerea limitelor, unde modelele greșesc sistematic, ce informații nu trebuie introduse în prompt și cum se respectă cerințele de confidențialitate și GDPR.
Beneficii pentru participanți:
- Reducerea semnificativă a timpului alocat sarcinilor repetitive de extragere și procesare date.
- O metodologie reproductibilă de promptare pentru analiză financiară, cu șabloane și exemple aplicate;
- Capacitatea de a combina mai multe instrumente AI pentru același task (multi-tool workflows);
- Criterii clare de validare a rezultatelor AI pentru evitarea halucinațiilor în raportările oficiale;
- Un cadru de utilizare conformă cu cerințele de confidențialitate și protecție a datelor.
Costin Ciora - Lector Universitar - Academia de Studii Economice din București, disciplina Analiză Financiară (din 2008). Doctor în economie > Domeniul Contabilitate, specializare Analiză Economico-Financiară. Fondator și Managing Director - CIORA Financial Analysis (ciora.ro)
Costin are peste 18 ani de experiență în analiză financiară, pricing și consultanță pentru companii din România și regiunea CEE. Anterior, a activat ca CEE Pricing Advisor la Simon-Kucher & Partners, una dintre cele mai recunoscute firme globale de consultanță în strategie de prețuri și corporate trainer la Qualians. A fost și Chief Revenue Officer in domeniul Ecommerce la MerchantPro. În 2026 va finaliza și programul Romanian Canadian Executive MBA, organizat de Université du Québec à Montréal (UQAM) și ASE București.
Este autor sau co-autor al peste 8 cărți publicate pe teme de analiză financiară, pricing și productivitate printre care și lucrarea Confesiunile unui om de pricing, împreună cu profesorul Hermann Simon, publicată de Editura Humanitas. Pe LinkedIn, comunitatea sa profesională depășește 25.000 de urmăritori, iar cele două newslettere pe care le editează - The Story Behind The Numbers (aprox. 4.000 abonați) și Pricing & Revenue Analysis (aprox. 3.000 abonați) - sunt distribuite săptămânal către specialiști în finanțe din regiune.
În ultimii doi ani, a integrat activ instrumente AI generative atât în propria practică de consultanță, cât și în activitatea didactică, dezvoltând workflows reproductibile pentru analiza financiară asistată de AI.