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課程介紹

在數字化與人工智能浪潮的席卷下，財務工作正面臨重構。AI 不再是可選工具，而是財務人提升效能、實現戰略轉型的核心驅動力。然而，許多財務團隊在擁抱 AI 的實踐中，依然面臨嚴峻挑戰：

• 困于重復勞動：大量精力耗費在基礎核算與報告撰寫上，難以依靠 AI 實現有效突圍。

• 分析深度不足：面對海量數據，缺乏運用 AI 進行深度挖掘、預測與決策支持的能力。

• 風控滯后被動：傳統風控手段效率低下，無法利用 AI 構建實時、主動的智能預警防線。

• 技術應用壁壘：對 AI 工具感到陌生，不知如何將抽象的 AI 能力，轉化為解決具體財務問題的實戰方法。

針對以上困境，我們推出《財務+AI 場景化效率提升實戰營》。這是一門 0 基礎 AI 實戰應用課程，我們將帶您從提示詞工程入手，深入挖掘對話式 AI 的各類財務場景，并進階至構建您專屬的 AI 智能體。課程聚焦智能報銷、自動化報表、成本分析、合規審查等核心場景，通過高密度實操，助您快速掌握 AI 提效的核心技能，將先進生產力轉化為實實在在的競爭優勢。

課程收益：

從 0 到 1 系統掌握從精準提示詞撰寫到 AI 智能體應用的全套方法論，幫助個人工作提質增效；

能將 AI 直接應用于智能報銷、自動報表、財務分析、風險預警等核心工作環節，培養人機協同思維；

掌握 AI 智能體核心知識和應用技能，成為 AI 時代下企業數智化轉型中不可或缺的復合型人才

培訓對象

渴望擺脫重復勞動，用 AI 為個人工作提質增效的一線財務人員

尋求用 AI 驅動團隊增效與流程創新機會的財務管理者

課程大綱

一、AI 技術發展與財務應用概述

1.1 AI 技術發展現狀與趨勢

● 生成式 AI 的大發展：從 LLM 到多模態到智能體

● DeepSeek 等國產大模型的最新發展

● AI+財務政策背景解讀

● 大模型的可信 AI 特性（公平性、可解釋性）及其在財務中的重要性

1.2 AI 在企業的落地方式和應用實踐

● AI 的主要應用風險

● AI 的主要應用方式：chat、API、Agent、RAG

● AI 的部署方式：本地化部署和云服務

● AI 的建議學習路徑

二、掌握有效對話 AI 的底層邏輯與方法技巧

2.1 提示詞編寫技巧

● 基礎模板結構（萬能四要素）

● 五大高頻場景模板

分析診斷型、決策咨詢型、內容優化型、學習輔導型、編程輔助型

2.2 提示詞進階應用

● 用 Markdown 語法輸出結構化財務文檔

● 用 Mermaid 語法繪制流程圖與時序圖

三、AI 在財務工作中的場景化應用實踐

3.1 AI 輔助數據處理

3.1.1 非結構化數據的處理

● 利用多模態識別各種單據，精準識別和錄入項目信息（比如發票、行程單）

● 自動匹配費用報銷管理規定（差旅標準、采購限額等）

● 自動從 word 文件整理數據表格

3.1.2 利用生成式 AI 的能力生成衍生數據

● 根據“員工職級+出差城市+業務類型”自動匹配標準

● 基于客戶不完整地址智能補足區縣城市

3.2 異常發現和智能審核

● 合同的財務條款審核

● 重復報銷、高頻小額費用等異常場景自動標識

3.3 解答稅務實操困惑，應對涉稅難題

● 實時政策解讀：自動抓取稅務總局最新文件

● 分析政策法規的修訂情況

● 智能編寫風險提示函

● 智能編寫培訓案例和考題

3.4 智能數據分析

3.4.1 智能統計：自動提取維度生成透視表透視圖

3.4.2 智能預測

● 行業趨勢深度分析

● 智能引用機器學習算法預測收入、成本和利潤

3.4.3 AI 輔助應收賬款分析

● AI 智能分析應收賬款的制度漏洞

● 智能計算應收賬款周轉天數

● 編寫 DSO 計算器

四、智能數據洞察

4.1 智能財務報表解讀

4.1.1 財務報表分析和解讀

● 財務報表分析難點

● 財務報表分析最佳實踐

4.1.2 業務數據分析

● 業務數據解讀的困境

● 業務數據解讀的解決方案

4.2 可視化決策支持

4.2.1 自動生成數據可視化圖表

4.2.2 智能生成決策級儀表盤駕駛艙

五、智能文案

5.1 AI 輔助生成會議紀要

5.2 AI 輔助生成述職報告

5.3 AI 輔助生成述職報告 PPT

六、智能體實操

6.1 智能體技術框架與平臺

● 智能體的概念

● Coze 等智能體開發平臺比較與選擇

● 人機協同共生模式設計

6.2 財務私有知識庫搭建

● 私有知識庫 RAG 的概念

● 私有知識庫的快速搭建

6.3 數據分析智能體的開發

● 分析智能體的功能設計

● 智能體工作流設計和調試

● 智能體的交互和分發

陳老師

AI與財務數字化轉型實戰專家；

資深實戰數據分析與數據化管理專家、高級講師；

IPMA認證項目經理，MCSE/MCDBA從業經驗豐富；

中山大學、上海交大總裁班/MBA大數據課程教授；

暢銷書《PowerBI數據清洗與可視化交互式分析》作者；

精通業務系統開發、python應用、AI財務數據分析、企業知識庫搭建等；

培訓風格輕松幽默、案例豐富、講解透徹、注重實用落地。

服務企業涵蓋金融、消費品、高科技、化工、醫藥等多個行業，是美的、攜程、中國電信、工商銀行、一汽大眾、國藥控股、蒙牛等頭部企業長期合作講師。

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