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Management Accounting and Finance for Non-Finance Professionals

 14 時間：
這種由講師指導的現場培訓在 台灣（在線或現場）面向初級非財務專業人士，他們希望對財務和會計原則有基本的了解，這些原則對於商業中的有效決策至關重要。在本次培訓結束時，參與者將能夠：
  • 瞭解對業務決策至關重要的基本財務和會計概念。
  • 解釋和分析財務報表，例如損益表、資產負債表和現金流量表。
  • 應用關鍵財務比率來評估企業的財務狀況。
  • 開發和管理預算並執行差異分析以監控業務績效。
  • 使用盈虧平衡分析來支援運營和戰略決策。
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Basics of Customizing for Financial Accounting: GL, AP, AR in SAP S/4 HANA (S4F12)

 35 時間：
這種以講師為主導的台灣現場培訓（現場或遠端）針對希望學習如何為SAP S/4 HANA財務模組配置業務流程的應用程式顧問和業務流程擁有者。在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 瞭解使用 SAP S/4HANA 的財務會計主要元件中的基本自定義設置。
  • 使用 SAP S/4HANA 配置 FA 的主數據設置（總賬科目、客戶和供應商科目）。
  • 使用SAP S/4HANA配置FA的單據控制、過賬控制和財務單據清算設置。
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Financial Action Task Force (FATF) Recommendations

 14 時間：
這種以講師為主導的台灣現場培訓（現場或遠端）面向希望全面理解FATF建議的中級法律專業人士，並將理論知識和實際應用均衡地結合起來。在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 瞭解 FATF 的歷史、目的和結構及其建議。
  • 識別並解釋洗錢和恐怖主義融資的關鍵概念。
  • 分析和解釋 FATF 的 40 項建議及其影響。
  • 制定和實施有效的合規計劃和風險評估。
  • 應對國際合作和合規監控的挑戰。
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Financial Action Task Force (FATF) Mutual Evaluation

 21 時間：
這種以講師為主導的台灣現場培訓（現場或遠端）面向中級法律專業人士，他們希望深入瞭解從準備到跟進的相互評估過程，以及實際應用和真實案例研究。在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 深入瞭解 FATF 建議，包括技術合規性和有效性標準。
  • 瞭解如何有效地為相互評估做準備，包括組織國家工作、收集檔和吸引利益相關者參與。
  • 培養進行徹底和準確的現場評估的技能，包括訪談技巧、數據收集和利益相關者參與。
  • 利用先進的分析技術和工具來支援相互評估過程。
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SWIFT for Banking Professionals

 7 時間：
這項由講師指導的現場培訓台灣（在線或現場）面向希望獲得使用 SWIFT 網路處理國際銀行轉帳的深入知識和技能的初級銀行專業人士。在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 瞭解 SWIFT 網路並解碼 SWIFT 代碼。
  • 流覽 SWIFT 報文並執行國際轉帳。
  • 瞭解與國際轉帳相關的潛在風險以及如何降低這些風險。
  • 探索先進的 SWIFT 服務，了解它們如何提高跨境支付的速度、透明度和可追溯性。
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Extrajudicial and Judicial Collection

 14 時間：
這種以講師為主導的台灣現場培訓（現場或遠端）面向希望學習法外和司法催收的原則和實踐的金融和法律專業人士，使他們能夠有效地管理和解決催收問題。在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 瞭解法外和司法催收的優缺點。
  • 運用法外和司法催收的主要方法和技術。
  • 評估法外和司法收集的有效性和效率。
  • 處理法外和司法收集中涉及的法律和道德問題。
  • 以全面和連貫的方式整合法外和司法收集。
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Financial Analysis in Excel

 14 時間：
在培訓期間，將使用Excel的高級功能介紹財務分析的問題。 本課程面向金融分析師，會計師和所有希望通過財務分析問題擴展技能電子表格的人員。
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R Programming for Finance

 28 時間：
R 是金融行業中流行的程式設計語言。它用於從核心交易程序到風險管理系統的金融應用。在這個由講師指導的現場培訓中，參與者將學習如何使用R來開發實際應用程式，以解決一些特定的財務相關問題。在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 瞭解 R 程式設計語言的基礎知識
  • 選擇並利用 R 包和技術來組織、可視化和分析來自各種來源（CSV、Excel、資料庫、Web 等）的財務數據
  • 構建應用程式，解決與資產配置、風險分析、投資績效等相關的問題
  • 對 R 應用程式進行故障排除、集成、部署和優化
觀眾
  • 開發人員
  • 分析師
  • 量化
課程形式
  • 部分講座，部分討論，練習和大量的實踐練習
注意
  • 該培訓旨在為財務專業人士面臨的一些主要問題提供解決方案。但是，如果您有特定的主題、工具或技術，希望進一步補充或詳細說明，請聯繫我們進行安排。
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Python Programming for Finance

 35 時間：
Python is a programming language that has gained huge popularity in the financial industry. Adopted by the largest investment banks and hedge funds, it is being used to build a wide range of financial applications ranging from core trading programs to risk management systems. In this instructor-led, live training, participants will learn how to use Python to develop practical applications for solving a number of specific finance related problems. By the end of this training, participants will be able to:
  • Understand the fundamentals of the Python programming language
  • Download, install and maintain the best development tools for creating financial applications in Python
  • Select and utilize the most suitable Python packages and programming techniques to organize, visualize, and analyze financial data from various sources (CSV, Excel, databases, web, etc.)
  • Build applications that solve problems related to asset allocation, risk analysis, investment performance and more
  • Troubleshoot, integrate, deploy, and optimize a Python application
Audience
  • Developers
  • Analysts
  • Quants
Format of the course
  • Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
Note
  • This training aims to provide solutions for some of the principle problems faced by finance professionals. However, if you have a particular topic, tool or technique that you wish to append or elaborate further on, please please contact us to arrange.
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kdb+ and q: Analyze Time Series Data

 21 時間：
kdb +是一個內存中，面向列的數據庫，q是其內置的，基于向量的解釋語言。在kdb +中，表是矢量的列，q用于對表數據執行操作，就好像它是一個列表。 kdb +和q通常用于高頻交易，並受到主要金融機構的歡迎，包括高盛，摩根士丹利，美林證券，摩根大通等。 在這個有指導的實時培訓中，參與者將學習如何使用kdb +和q創建時間序列數據應用程序。 在培訓結束後，參與者將能夠： 了解面向行的數據庫和面向列的數據庫之間的區別選擇數據，編寫腳本並創建功能來執行高級分析分析時間序列數據，如股票和商品交易所數據使用kdb +的內存功能可以高速存儲，分析，處理和檢索大型數據集考慮函數和數據的級別高于非向量語言中常見的標准函數（參數）方法探索其他對時間敏感的kdb +應用程序，包括能源交易，電信，傳感器數據，日志數據以及機器和網絡使用情況監控 聽衆 開發商數據庫工程師數據科學家數據分析師 課程的格式 部分講座，部分討論，練習和沈重的練習
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The Compliance and MLRO Refresher Programme

 7 時間：
合規性和MLRO複習計劃審查了在當今高度監管的環境中至關重要的關鍵風險管理問題和主題。除了針對合規官，MLRO，MLCO和其他風險管理專業人員之外，它還針對高級管理層和董事會成員，他們希望了解更多關於組織內風險控制職能的期望。該計劃由來自英國的主題專家講授。 該計劃的主要學習目標是使與會者掌握足夠的知識，客觀地評估其組織現有風險管理控制和實踐的充分性，並進行適當的改進。
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Corporate Governance

 7 時間：
聽眾所有員工需要的工作知識Corporate Go vernance為他們的組織課程形式高度互動的組合：
  • 促進討論
  • 幻燈片演示文稿
  • 例子
  • 演習
  • 實例探究
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Credit Risk Management for Consumer Lending

 21 時間：
聽眾
  • 新任的個人貸款經理
  • 支持負責收集和解釋貸款經理信息的人員
  • 負責管理壞賬和呆賬的員工，他們需要對決策過程有所了解，從而導致出借貸款
向個人客戶提供貸款 - 消費者貸款 - 要求在評估個人貸款提案方面具有高水平的技能。 在許多情況下，它沒有傳統上與公司貸款相關的財務信息來源 - 資產負債表，損益賬戶等 - 並且更多地依賴於客戶和貸方之間建立的信任和關係。 在本課程結束時，個人客戶的貸款人將能夠：
  • 了解評估個人客戶貸款主張的流程
  • 利用這個過程做出合理的決定，同意貸款或以強有力的理由拒絕貸款
  • 管理和控制個人貸款組合，以盡可能確保所有貸款全額償還。 （記住沒有完全沒有風險的貸款......！）
  • 與客戶建立融洽關係（盡量！）確保他們的所有貸款都已全額償還
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Deep Learning for Finance (with R)

 28 時間：
機器學習是人工智能的一個分支，其中計算機具有學習能力而無需明確編程。深度學習是機器學習的一個子領域，它使用基於學習數據表示和結構（如神經網絡）的方法。 R是金融行業中流行的編程語言。它用於從核心交易程序到風險管理系統的金融應用程序。 在這個以講師為主導的現場培訓中，參與者將學習如何使用R實施深度學習模型，因為他們逐步創建深度學習股票價格預測模型。 在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 理解深度學習的基本概念
  • 了解深度學習在金融領域的應用和用途
  • 使用R為財務創建深度學習模型
  • 使用R建立自己的深度學習股票價格預測模型
聽眾
  • 開發商
  • 數據科學家
課程形式
  • 部分講座，部分討論，練習和繁重的實踐練習
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Deep Learning for Banking (with Python)

 28 時間：
機器學習是人工智慧的一個分支，其中計算機具有無需明確程式設計即可學習的能力。深度學習是機器學習的一個子領域，它使用基於學習數據表示和結構（如神經網路）的方法。Python 是一種高級程式設計語言，以其清晰的語法和代碼可讀性而聞名。在這個以講師為主導的現場培訓中，參與者將學習如何使用Python實施銀行業的深度學習模型，同時逐步創建深度學習信用風險模型。在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 瞭解深度學習的基本概念
  • 瞭解深度學習在銀行業中的應用和用途
  • 使用 Python、Keras 和 TensorFlow 創建銀行業深度學習模型
  • 使用 Python 構建自己的深度學習信用風險模型
觀眾
  • 開發人員
  • 數據科學家
課程形式
  • 部分講座，部分討論，練習和大量的實踐練習
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Deep Learning for Banking (with R)

 28 時間：
機器學習是人工智能的一個分支，其中計算機具有學習能力而無需明確編程。深度學習是機器學習的一個子領域，它使用基於學習數據表示和結構（如神經網絡）的方法。 R是金融行業中流行的編程語言。它用於從核心交易程序到風險管理系統的金融應用程序。 在這個由講師指導的實時培訓中，參與者將學習如何使用R實施深度學習銀行模型，因為他們逐步創建深度學習信用風險模型。 在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 理解深度學習的基本概念
  • 了解深度學習在銀行業務中的應用和用途
  • 使用R為銀行業務創建深度學習模型
  • 使用R建立自己的深度學習信用風險模型
聽眾
  • 開發商
  • 數據科學家
課程形式
  • 部分講座，部分討論，練習和繁重的實踐練習
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Deep Learning for Finance (with Python)

 28 時間：
機器學習是人工智慧的一個分支，其中計算機具有無需明確程式設計即可學習的能力。深度學習是機器學習的一個子領域，它使用基於學習數據表示和結構（如神經網路）的方法。Python 是一種高級程式設計語言，以其清晰的語法和代碼可讀性而聞名。在這個以講師為主導的現場培訓中，參與者將學習如何使用Python實施深度學習模型進行金融，因為他們逐步創建了深度學習股票價格預測模型。在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 瞭解深度學習的基本概念
  • 瞭解深度學習在金融中的應用和用途
  • 使用 Python、Keras 和 TensorFlow 創建財務深度學習模型
  • 使用 Python 構建自己的深度學習股票價格預測模型
觀眾
  • 開發人員
  • 數據科學家
課程形式
  • 部分講座，部分討論，練習和大量的實踐練習
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FATCA Compliance for Financial Professionals

 7 時間：
這種以講師為主導的台灣現場現場培訓面向美國和非美國機構的金融專業人士，他們希望瞭解FATCA的法律，合規和執法方面，以保持對美國稅務機關（IRS）的合規性。 在培訓結束時，參與者將能夠理解：
  • FATCA對全球稅務合規和財務透明度的影響。
  • FATCA的盡職調查和報告要求。
  • FATCA最重要的法律方面以及如何確保合規。
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Financial Markets

 14 時間：
該入門課程將為參與者提供關鍵金融市場的一流和詳細工作知識，其目的，功能，主要活動及其監管。它旨在成為部分複習，部分教育和部分挑戰，以便所有代表將從中獲得最大利益。在整個會議期間將積極鼓勵反饋和討論，這些會議旨在互動，而不僅僅是反應性和事實性。 主要職能是確保完成後，所有課程代表將更好地處理客戶及其持續需求，並將他們交易和參與的服務和市場納入其背景。
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Investment Banking: Introduction to Structured Products

 21 時間：
結構化產品介紹該課程的目的是向代表們介紹投資銀行業務中使用的結構性產品。完成課程後，所有代表將具備該主題的工作知識，並將能夠回答
  1. 什麼是結構化產品？
  2. 為什麼發行它們？
  3. 發行人和投資者如何受益？
  4. 您如何構建和定價一系列衍生產品？
  5. 生產結構性金融產品的風險和成本是多少？
  6. 什麼是嵌入式衍生品？
  7. 有什麼奇特的選擇？
  8. 什麼是定價和對沖考慮因素？
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IFRS 17 (International Financial Reporting Standard)

 21 時間：
這種以講師為主導的現場培訓台灣（現場或遠端）面向希望獲得對IFRS 17標準有效的理解的管理人員。 在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 確定《國際財務報告準則第17號》（IFRS 17）的關鍵要求。
  • 瞭解 IFRS 17 和 IFRS 4 之間的區別。
  • 瞭解國際財務報告準則規則。
  • 了解財務模型及其數位。
  • 剖析和理解不同類型的保險合同和會計模型。
  • 準備一個明智的過渡計劃和時程表。
  • 在組織內實施IFRS 17。
  • 識別和衡量保險合同的履行情況。
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Compliance and the Management of Compliance Risk

 21 時間：
Audiance 所有需要具備合規性和風險Management知識的員工課程形式結合：
  • 促進討論
  • 幻燈片演示文稿
  • 實例探究
  • 例子
課程目標在本課程結束時，代表們將能夠：
  • 了解合規性的主要方面以及為管理與之相關的風險所做的國家和國際努力
  • 定義公司及其員工可能建立合規風險Management框架的方式
  • 詳細說明合規官和洗錢報告官的角色以及如何將它們整合到業務中
  • 了解Financial Crime其他“熱點” - 特別是與國際Business ，離岸中心和高淨值客戶有關的熱點
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MATLAB Fundamentals + MATLAB for Finance

 35 時間：
This course provides a comprehensive introduction to the MATLAB technical computing environment + an introduction to using MATLAB for financial applications. The course is intended for beginning users and those looking for a review. No prior programming experience or knowledge of MATLAB is assumed. Themes of data analysis, visualization, modeling, and programming are explored throughout the course. Topics include:
  • Working with the MATLAB user interface
  • Entering commands and creating variables
  • Analyzing vectors and matrices
  • Visualizing vector and matrix data
  • Working with data files
  • Working with data types
  • Automating commands with scripts
  • Writing programs with logic and flow control
  • Writing functions
  • Using the Financial Toolbox for quantitative analysis
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Machine Learning for Banking (with Python)

 21 時間：
Machine Learning 是人工智慧的一個分支，其中計算機具有無需明確程式設計即可學習的能力。Python 是一種程式設計語言，以其清晰的語法和可讀性而聞名。它提供了一系列經過充分測試的優秀庫和技術，用於開發機器學習應用程式。在這個以講師為主導的現場培訓中，參與者將學習如何應用機器學習技術和工具來解決銀行業的實際問題。參與者首先學習關鍵原則，然後通過構建自己的機器學習模型並使用它們完成一些團隊專案，將他們的知識付諸實踐。觀眾
  • 開發人員
  • 數據科學家
課程形式
  • 部分講座，部分討論，練習和大量的實踐練習
更多...

Machine Learning for Banking (with R)

 28 時間：
在這個以講師為主導的現場培訓中，參與者將學習如何應用機器學習技術和工具來解決銀行業的實際問題。R 將用作程式設計語言。參與者首先學習關鍵原理，然後通過構建自己的機器學習模型並使用它們完成一些現場專案，將他們的知識付諸實踐。觀眾
  • 開發人員
  • 數據科學家
  • 具有技術背景的銀行專業人士
課程形式
  • 部分講座，部分討論，練習和大量的實踐練習
更多...

Machine Learning for Finance (with Python)

 21 時間：
機器學習是人工智慧的一個分支，其中計算機具有無需明確程式設計即可學習的能力。Python 是一種程式設計語言，以其清晰的語法和可讀性而聞名。它提供了一系列經過充分測試的優秀庫和技術，用於開發機器學習應用程式。在這個以講師為主導的現場培訓中，參與者將學習如何應用機器學習技術和工具來解決金融行業的實際問題。參與者首先學習關鍵原則，然後通過構建自己的機器學習模型並使用它們完成一些團隊專案，將他們的知識付諸實踐。在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 了解機器學習中的基本概念
  • 了解機器學習在金融中的應用和用途
  • 使用機器學習開發自己的演算法交易策略 Python
觀眾
  • 開發人員
  • 數據科學家
課程形式
  • 部分講座，部分討論，練習和大量的實踐練習
更多...

Machine Learning for Finance (with R)

 28 時間：
機器學習是人工智慧的一個分支，其中計算機具有無需明確程式設計即可學習的能力。R 是金融行業中流行的程式設計語言。它用於從核心交易程序到風險管理系統的金融應用。在這個以講師為主導的現場培訓中，參與者將學習如何應用機器學習技術和工具來解決金融行業的實際問題。R 將用作程式設計語言。參與者首先學習關鍵原則，然後通過構建自己的機器學習模型並使用它們完成一些團隊專案，將他們的知識付諸實踐。在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 了解機器學習中的基本概念
  • 了解機器學習在金融中的應用和用途
  • 使用機器學習和 R 開發自己的演算法交易策略
觀眾
  • 開發人員
  • 數據科學家
課程形式
  • 部分講座，部分討論，練習和大量的實踐練習
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QAD for Financials

 7 時間：
這種以講師為主導的台灣現場現場培訓面向希望探索QAD管理和報告財務的高級功能的財務經理，財務總監和會計師。 在培訓結束時，參與者將能夠管理、報告、合併和簡化製造帳戶和財務數據。
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Introduction to R for Finance

 21 時間：
R是金融行業中流行的編程語言。它用於從核心交易程序到風險管理系統的金融應用程序。 在這個以講師為主導的現場培訓中，參與者將學習R編程的基礎知識，因為他們使用財務示例在R中編寫代碼。 在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 了解R編程的基礎知識
  • 使用R來操縱其數據以執行基本的財務操作
聽眾
  • 程序員
  • Finance專業人士
  • IT專業人士
課程形式
  • 部分講座，部分討論，練習和繁重的實踐練習
更多...

Online Payment Processing with Stripe

 14 時間：
這種由講師指導的台灣現場培訓（現場或遠端）面向希望使用Stripe API通過網站或Web應用程式獲利的開發人員。 在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 設置必要的開發環境以開始開發。
  • 構建集成付款處理功能（如 Checkout、Payment Intent 和 Billing）的應用程式。
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Overview of Structured Products

 14 時間：
結構性產品是由多個組件組成的投資。
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FinOps

 7 時間：
這種以講師為主導的台灣現場培訓（現場或遠端）面向希望在雲中記錄，管理，監控和處理組織的金融資產的雲管理員，雲架構師，技術負責人和財務分析師。 在培訓結束時，參與者將能夠在組織中使用 FinOps 實踐來預測成本、優化流程並在雲中執行財務管理操作。
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Open Bank Project for Developers

 14 時間：
這種由 講師指導的 台灣 現場培訓（在線或現場）面向希望使用 Open Bank Project API 開發和測試可與數位銀行系統輕鬆集成的去中心化應用程式的開發人員。在本次培訓結束時，參與者將能夠：
  • 設置必要的開發環境以開始使用 OBP API 開發應用程式。
  • 瞭解 Open Bank Project 架構、技術和概念。
  • 瞭解如何使用和自定義 OBP API 來開發和構建銀行應用程式。
  • 探索 OBP 中的功能、工具、API 和沙箱。
  • 在 OBP API 連接器和適配器中實施安全性和整合。
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Learning Xero

 14 時間：
此講師指導的現場培訓（現場或遠端）針對希望使用 Xero 進行簿記的會計師和簿記員。在本次培訓結束時，參與者將能夠：
  • 即時查看現金流。
  • 將銀行賬戶連結到 Xero 以進行銀行對賬。
  • 在 Xero 中準備並檢查 VAT（加值稅）申報表。
  • 創建報告以在團隊成員之間共用。
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GnuCash for Business Accounting

 7 時間：
在這個由 台灣 講師指導的現場培訓中，參與者將學習如何使用 GnuCash 來管理企業會計和財務專案和任務。在本次培訓結束時，參與者將能夠：
  • 管理財務和會計任務，包括發票、帳單、付款、增值稅、報告等。
  • 跟蹤銀行帳戶、股票、收入和支出。
  • 跟蹤多部門業務中的多個帳戶。
  • 使用 GnuCash 管理多幣種企業帳戶。
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Introduction to Fixed Income

 14 時間：
Introduction to Fixed Income 培訓課程是固定收益證券的概述，專為尋求對固定收益證券和金融市場有深入瞭解的任何人而設計。
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A Practical Guide to Successful Pricing Strategies

 7 時間：
你為什麼要參加？我們生活在一個日益全球化的市場中，這個市場為我們提供了每一個需要抓住的機會。然而，隨著這些機會的到來，競爭加劇，大多數複雜性仍然存在。瞭解為您的產品或服務尋找和選擇最合適和最具競爭力的價格的最佳方法對於任何企業的成功和發展都至關重要。您在我們的培訓中獲得的知識、技術和策略將使您能夠提高業務的盈利能力和效率。將理論轉化為實踐：這個為期 1 天的培訓課程的目的是簡化和解釋成功的定價策略。您將更有信心、更積極地離開我們的活動，以繼續和擴展您的業務。我們將為您提供策略和最佳實踐範例，以改善和擴展您對定價的瞭解，並使您的計劃和目標成為現實。誰應該參加？本課程專為銷售經理、營銷經理、產品經理、客戶經理、定價分析師和董事總經理而設計。本課程對於剛接觸定價或對該主題經驗有限的高管也至關重要。
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Financial Markets and Trading

 14 時間：
在這種有指導意義的現場培訓中，與會者將了解金融市場的主要特征以及這些市場的交易方式。我們首先概述金融市場和術語，交易術語以及用于描述其活動的慣例。然後我們看看爲什麽投資各種金融工具和如何投資。其中一些具體議題包括交易策略，風險管理和現實案例研究，以檢查投資金融市場背後的人員，機構和策略。 聽衆 業務經理 課程的格式 部分講座，部分討論和簡單練習
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Anti-Money Laundering (AML) and Combating Terrorist Financing (CTF)

 14 時間：
觀眾所有需要 AML / CTF 及其預防工作知識以及瞭解其他相關和當前 Financial Crime 問題的高級 Management;課程形式組合：
  • 促進討論
  • 幻燈片演示文稿
  • 案例研究
  • 例子
課程目標在本課程結束時，代表們將能夠：
  • 解釋如何預防 AML 和 CTF
  • 瞭解反洗錢和反恐融資適用於其公司的主要方面，以及為打擊這些因素而做出的國內和國際努力
  • 定義公司及其員工應如何保護自己免受洗錢和恐怖主義融資的風險
  • 詳細說明公司如何可能成為洗錢和恐怖主義融資的目標：並解釋哪些「危險信號」可以幫助他們識別、預防和報告任何（可疑或實際的）犯罪活動
  • 瞭解 Financial Crime 中的其他一些“熱點”
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CRS: Foreign Financial Reporting and Automatic Exchange of Information

 14 時間：
共同報告標準 （CRS） 是經合組織 （OECD） 的一項標準，它呼籲國際司法管轄區從其金融機構獲取資訊，並每年自動與其他司法管轄區交換該資訊。該標準要求所有報告都以稱為 CRS XML 的格式以電子方式發送。為了解決與文件準備和不完整或不準確的記錄資訊相關的錯誤，創建了 CRS 狀態消息 XML 架構來檢查 CRS XML 架構檔中的檔和記錄錯誤。在這個由講師指導的現場培訓中，參與者將學習：
  • CRS XML 架構和 CRS 狀態消息 XML 架構的基本結構。
  • 處理這些檔的步驟。
  • 將 Excel 檔案轉換為 XML 架構檔的步驟。
  • 向各自司法管轄區提交申請的步驟。
課程形式
  • 部分講座、部分討論、練習和大量動手實踐
更多...

eCommerce Fraud Strategy for Managers

 14 時間：
這種由講師指導的現場培訓（在線或現場）面向希望識別並最大限度地降低電子商務商家面臨的欺詐風險的管理人員。在本次培訓結束時，參與者將能夠：
  • 了解電子商務欺詐是如何發生的。
  • 分析他們公司的電子商務平臺和流程中的漏洞。
  • 評估公司對採用新 反欺詐措施的「準備情況”
  • 溝通並納入適當的反欺詐政策。
課程形式
  • 互動講座和討論。
  • 大量的練習和練習。
  • 在即時實驗室環境中動手實施。
課程自定義選項
  • 要申請本課程的定製培訓，請聯繫我們進行安排。
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客戶評論(7)

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