CONTROLADORIA GERENCIAL: PLF - PATRIMÔNIO LÍQUIDO FUTURO / INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL (Portuguese Edition)
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IDEIA -- CHAVE.A CONTROLADORIA GERENCIAL IMPLICA NA TOMADA DE DECISÃO MONETÁRIA DIRECIONADA AO “PLF -- PATRIMÔNIO LÍQUIDO FUTURO” EMPRESARIAL (VISÃO “DRE – META CONTÁBIL”) E NECESSITA USAR (1) FERRAMENTAS DE TI - TECNOLOGIA DA INFORMAÇÃO (CIÊNCIA DE DADOS / INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL – ALGORITMO DE APRENDIZADO / MACHINE LEARNING) E (2) MODELAGEM MATEMÁTICA (REGRESSÃO LINEAR / REDES NEURAIS) ---- O ALGORITMO DE APRENDIZADO COMO PROCESSO E A DECISÃO CONTÁBIL / FINANCEIRA COMO PRODUTO.O presente e-book trata da Tomada de Decisão na perspectiva do “Ciclo de Vida da Decisão” com o exercício da “Viagem no Espaço / Tempo Decisório Monetário” ---- a Controladoria Gerencial como tecnologia ímpar para Processos Decisórios.A Inteligência Artificial no momento “Máquina / Algoritmo de Aprendizado” como abordagem para estimativa / predição / previsão do “PLF – Patrimônio Líquido Futuro”.Práticas técnico / operacionais para processo / produto da Gestão Organizacional com utilidade para uso / aplicação de “Sistemas de Inteligência Artificial” quando do enfrentamento da concorrência no amanhã do negócio / do mercado / da sociedade.O planejamento e o controle estratégico e tático do horizonte presente / futuro do negócio exercido com tecnologia de “Modelo Matemático (Regressão Linear ou Rede Neural) e realizado com ajustes de natureza “Projeção e Simulação” de Resultado Financeiro Futuro do Negócio.A atuação de diversos Profissionais com Conhecimento e Experiência diferenciadas e complementares implica forte atuação da área de Gestão de Pessoas com “Ensino / Aprendizado de Stakeholders”.QUESTÕES.A Máquina / Algoritmo de Aprendizado é ferramenta indispensável a Credibilidade ---- Governança; Sustentabilidade; Accountability ---- da Gestão do Negócio com base na variável “PLF - Patrimônio Líquido Futuro” Empresarial ---- A “Viagem no Espaço / Tempo Decisório Monetário” em ação?A variável “PLF – Patrimônio Líquido Futuro” tratada como predição / previsão / estimativa é de interesse de (1) Acionista quanto á “Ações a Distribuir” e “Dividendos a Alocar”, de (2) Conselheiro, Executivo da Alta Administração, Gestor de Área Organizacional, Profissional Especializado quanto á “Bônus a Direcionar” e de (3) Stakeholders quanto á “Investimento a Realizar” ---- A Gestão de Pessoas como área para realizar “Ensino / Aprendizado” relacionado à Inteligência Artificial?A Controladoria Gerencial compreende o uso do Conhecimento e da Experiência Contábil / Financeira junto à Ciência da Gestão para Tomada de Decisão, hoje, relacionada ao Cenário Monetário do Amanhã do Negócio?Mini Artigos1 – "A Ferramenta “DRE – META CONTÁBIL" e o PLF – PATRIMÔNIO LÍQUIDO FUTURO” ---- A Tecnologia de IA – Inteligência Artificial praticada com “Máquina / Algoritmo de Aprendizado" ---- A Tomada de Decisão com Aposta nos Projetos Disruptivos / O Empreendedorismo com a Ideia de Startup / Projeção e Simulação para Predição de “PLF”. 2 -- “KEEP WALKING” -- Controladoria Gerencial / Economia Disruptiva / Gestão de Pessoas (Inteligência Artificial / Big Data / Machine Learning).3 - “IA – Inteligência Artificial – Estimativa / Predição PLF – Futuro – a Ferramenta Método Delphi – Máquina / Algoritmo de Aprendizado – Projeção e Simulação”.ÍNDICE.Capítulo 1.A Importância para os Stakeholders da Estimativa / Predição do “PLF - Patrimônio Líquido Futuro” quando da Tomada de Decisão referente ao Cenário do Amanhã do Negócio.Capítulo 2.Fundamentos / Princípios / Lógica para Metodologia de Estimativa / Predição do “PLF - Patrimônio Líquido Futuro” ---- A Importância do Profissional de Risco (Integrador “EDP / EOP”).Capítulo 3.Estudo de Caso da Dinâmica Funcional e da Lógica “Coleta de Dados; Escolha do Algoritmo; Operação do Algoritmo” com as Ferramentas (1) “Ciência de Dados” e (2) “Inteligência Artificial (Machine Learning / Aprendizado de Máquina)”.

  • Released: September 18, 2020
  • Author: ANTONIO DE LOUREIRO GIL
  • Rating: 5
  • Publisher: Ebook Store Group
  • Total Page: 68 pages
  • File Size: 4126 KB

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