Veuillez utiliser cette adresse pour citer ce document :
http://repository.enp.edu.dz/jspui/handle/123456789/11321| Titre: | Development of a data-driven strategy for bank expenses optimization |
| Auteur(s): | Abrane, Nardjes Kacha, Selsebile Arki, Oussama, Directeur de thèse Messaoui, Kahina, Directeur de thèse |
| Mots-clés: | Digital transformation Artificial intelligence Invoice processing Predictive analytic |
| Date de publication: | 2025 |
| Résumé: | This project proposes a comprehensive digital transformation framework to address systemic challenges in Société Générale Algérie's Finance Division, including manual process dependencies and poor system integration. The solution integrates four interconnected projects: a comprehensive procurement analytics dashboard providing strategic insights, an AI-powered intelligent invoice processing system for process automation, a knowledge management system leveraging historical data, and a predictive budget optimization system using machine learning algorithms for enhanced financial planning. This transformation aims to shift from reactive operational models to intelligent, predictive management, improving straight-through processing and enhancing operational efficiency, accuracy, and financial control. |
| Description: | Mémoire de Projet de Fin d’Études : Génie Industriel.Date Science et intelligence artificiel : Alger, École Nationale Polytechnique : 2025 |
| URI/URL: | http://repository.enp.edu.dz/jspui/handle/123456789/11321 |
| Collection(s) : | Département Génie industriel : Data Science_Intelligence Artificielle |
Fichier(s) constituant ce document :
| Fichier | Description | Taille | Format | |
|---|---|---|---|---|
| pfe.2025.DSIA.ABRANE.Nardjes-KACHA.Selsebil.pdf | PI00225 | 5.4 MB | Adobe PDF | Voir/Ouvrir |
Tous les documents dans DSpace sont protégés par copyright, avec tous droits réservés.