ניתוח דוחות כספיים למנהלים ודירקטורים-מהמספרים להחלטות

בסיום הקורס המשתתפים יהיו מסוגלים:
לנתח דוחות כספיים ככלי לקבלת החלטות ניהוליות, אסטרטגיות ופיננסיות
להעריך את איכות הדיווח הפיננסי ולזהות דגלים אדומים, סימני אזהרה ומניפולציות אפשריות
להכיר ולהתנסות בכלי ניתוח פיננסי מתקדם, ובכללם הערכת שווי, ניתוח אשראי, בחינת קובננטים ואיתנות פיננסית
להכיר את עקרונות הניתוח הענפי ולהתאים את כלי הניתוח למאפייני הענף (בנקאות, ביטוח, נדל"ן, טכנולוגיה וקמעונאות)
להבין את השפעת התקינה החשבונאית (IFRS) והרגולציה בישראל על הדיווח וקבלת ההחלטות
לחבר בין הנתונים הפיננסיים ובין האסטרטגיה, מדדי הביצוע הניהוליים (KPI) ויצירת הערך
לעשות שימוש מושכל בכלי בינה מלאכותית ולגבש המלצות מקצועיות ברמת דירקטוריון (Board-Ready) עבור הנהלות ודירקטוריונים

מנהלים בדרגי ביניים ובכירים
דירקטורים וחברי ועדות ביקורת
סמנכ"לי כספים, חשבים ומנהלי כספים
אנליסטים, בנקאי אשראי ויועצי השקעות
יועצי מימון, הערכות שווי ומיזוגים ורכישות
רו"ח ומבקרים פנימיים המעוניינים להרחיב את היבטי הניתוח הניהולי והאסטרטגי

רקע ניהולי או כספי בסיסי.
אין דרישה לרקע חשבונאי פורמלי.

מודול 1 - יסודות ניתוח דוחות כספיים וקבלת החלטות
מודול 2 - איכות הרווח ופורנזיקה פיננסית
מודול 3 - תקינה חשבונאית והשפעתה על קבלת החלטות
מודול 4 - הערכת שווי, אשראי וניתוח פיננסי מתקדם
מודול 5 - ניתוח ענפי והשוואתי
מודול 6 - ESG, קיימות ומגמות חדשות בדיווח הכספי
מודול 7 -AI וחדשנות בניתוח דוחות
מודול 8 - ניתוח אינטגרטיבי של חברות ציבוריות

לסילבוס הקורס >>

12 מפגשים של 4 שעות אקדמיות |  סה"כ 48 שעות.

הקורס בנוי כמעבדה פיננסית מוכוונת החלטה: המשתתפים לומדים את התשתית העיונית טרם המפגש, ובכיתה חוקרים יחד דוחות אמיתיים של חברות ציבוריות, לרבות שליפתם ממערכת ״מאיה״, הרצת מודלים כמותיים, דיון בפרשנות וביקורת עמיתים ברוח עבודת הדירקטוריון. ההוראה משלבת מקרי בוחן מן הארץ ומן העולם, כלי בינה מלאכותית מתקדמים ותרגול יישומי, ומגיעה לשיאה בפרויקט מסכם המבוסס על ניתוח חברה אמיתית וגיבוש המלצה ברמת דירקטוריון. העבודה המעשית עם כלי הבינה המלאכותית מתבצעת בסביבת Claude אחידה לכל המשתתפים, להבטחת פייפליין ניתוח זהה ובר-שחזור ולהדגמות חיות בכיתה. לצורך כך נדרש מנוי Claude Pro*. עקרונות הניתוח עצמם אינם תלויי-כלי וניתנים ליישום גם בפלטפורמות בינה מלאכותית אחרות.

הפרויקט המסכם: ניתוח מקצה-לקצה של חברה מדווחת אמיתית לבחירת המשתתף, בשילוב כלי הליבה של הקורס. התוצר הוא מזכר החלטה ומצגת ברמת דירקטוריון הכוללים המלצה מנומקת (להשקיע, להלוות, לרכוש או להימנע).

היקף עבודה מחוץ לכיתה: כ-2 עד 3 שעות שבועיות: קריאה מקדימה קצרה ותרגיל יישומי לקראת כל מפגש.

________________________________________

*אין להזין לכלי הבינה המלאכותית מידע פנימי, סודי או שאינו פומבי. העבודה מתבצעת על דוחות ומידע ציבוריים בלבד (למשל ממערכת מאיה), והאחריות לאימות תוצרי המודל מוטלת על המשתתף.

תעודה של אוניברסיטת בר-אילן תינתן לעומדים בכל דרישות הקורס, הכוללות נוכחות ב-80% לפחות ממפגשי הלימוד והגשת פרויקט מסכם, המהווה 100% מציון הקורס.