●掌握AI驅(qū)動的財(cái)務(wù)變革趨勢：深入理解DeepSeek等大模型在財(cái)務(wù)領(lǐng)域的創(chuàng)新應(yīng)用，把握從基礎(chǔ)核算到戰(zhàn)略決策的全面智能化轉(zhuǎn)型路徑。

●提升業(yè)務(wù)效率：掌握AI在寫作、數(shù)據(jù)分析、匯報(bào)、會議管理等場景的應(yīng)用方法，實(shí)現(xiàn)日常工作自動化、結(jié)構(gòu)化、智能化

●提升財(cái)務(wù)可視化與匯報(bào)能力：利用AI工具自動生成專業(yè)級財(cái)務(wù)圖表、動態(tài)看板及演講型PPT，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)故事化表達(dá)。

●打造崗位競爭力：通過案例實(shí)操與崗位定制化訓(xùn)練，快速掌握一套能落地、能提效的AI使用方法，建立個(gè)人與團(tuán)隊(duì)的AI能力優(yōu)勢

●培養(yǎng)未來財(cái)務(wù)領(lǐng)導(dǎo)力：轉(zhuǎn)型為"財(cái)務(wù)+AI"復(fù)合型人才，掌握人機(jī)協(xié)同工作模式，引領(lǐng)團(tuán)隊(duì)實(shí)現(xiàn)數(shù)字化升級。

第一講：AI財(cái)務(wù)革命入門——看透趨勢，找準(zhǔn)轉(zhuǎn)型坐標(biāo)

導(dǎo)入：AI的顛覆性力量，引了大模型的潛力

降本增效：讓AI接管重復(fù)性與流程性任務(wù)

快速產(chǎn)出：縮短內(nèi)容、報(bào)告、創(chuàng)意類任務(wù)的交付時(shí)間

智能決策：從“人+經(jīng)驗(yàn)”轉(zhuǎn)向“數(shù)據(jù)+AI洞察”

一、AI底層邏輯與風(fēng)險(xiǎn)邊界

1. 人工智能技術(shù)發(fā)展

2. AI大模型核心

——算力+算法+數(shù)據(jù)

3. 生成式AI的原理拆解

——AI的本質(zhì)：從概率模型到認(rèn)知突破

——超越搜索引擎：生成式AI的范式遷移

討論：大模型是如何訓(xùn)練的？

4. 大模型技術(shù)盲點(diǎn)和風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警

案例：三星數(shù)據(jù)泄露，如何預(yù)防?

案例：律所造假被懲罰，如何規(guī)避？

二、DeepSeek：財(cái)務(wù)轉(zhuǎn)型的適配工具

核心優(yōu)勢：強(qiáng)大推理性能，架構(gòu)創(chuàng)新、極致成本效益、國產(chǎn)化生態(tài)

1. 突破“算力-性能”不可能三角

2. 開源生態(tài)+國產(chǎn)化替代

3. 免費(fèi)策略：重新定義AI經(jīng)濟(jì)模型

4. 用人和管理策略

討論：開源能如何盈利？

三、財(cái)務(wù)AI應(yīng)用全景：5大核心場景

1. AI的財(cái)務(wù)領(lǐng)域現(xiàn)狀

2. 財(cái)務(wù)應(yīng)用五大場景

場景一：高效數(shù)據(jù)處理與報(bào)表生成

場景二：智能風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警與決策支持

場景三：研報(bào)解讀與分析

場景四：合規(guī)審查與政策適配

場景五：個(gè)性化財(cái)務(wù)咨詢

第二講：AI接管基礎(chǔ)財(cái)務(wù)工作——從重復(fù)勞動中“解放雙手”

一、發(fā)票與分錄：批量處理自動化

重點(diǎn)：發(fā)票智能識別、AI智能分錄

技巧：OCR掃描，自動提取發(fā)票方信息，降低錯(cuò)誤率

——根據(jù)歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，自動匹配“管理費(fèi)用-辦公費(fèi)”“應(yīng)交稅費(fèi)-應(yīng)交增值稅”等科目

案例：跨境電商/科技大廠的批量處理落地實(shí)踐（月均3000張發(fā)票的處理時(shí)間從72小時(shí)壓縮到15分鐘）

案例：科技大廠AI+財(cái)務(wù)落地：報(bào)銷時(shí)長驟減66%，流程效率反增200%

案例：德勤“小勤人”機(jī)器人可7×24小時(shí)處理費(fèi)用報(bào)銷，錯(cuò)誤率低于0. 1%；

二、算稅報(bào)稅：政策適配與效率提升

痛點(diǎn)：政策變動快、多地申報(bào)口徑不一、手工計(jì)算易出錯(cuò)。

技巧：

1）實(shí)時(shí)政策解讀：自動抓取稅務(wù)總局、海關(guān)總署最新文件，生成變動條目、計(jì)算公式、風(fēng)險(xiǎn)提示；

2）智能稅負(fù)測算，自動對比一般計(jì)稅法/簡易計(jì)稅法/小規(guī)模納稅人方案的稅負(fù)差異；

案例：杭州某代賬公司2025年1月啟用DeepSeek后，單個(gè)客戶的稅務(wù)服務(wù)成本從800元/月降至80元

案例：亞馬遜采用AI系統(tǒng)自動完成全球子公司稅務(wù)申報(bào)

三、財(cái)務(wù)報(bào)表：實(shí)時(shí)生成與智能溯源

痛點(diǎn)：傳統(tǒng)工作流：結(jié)賬→對賬→編制三表→附注披露→內(nèi)部審核

技巧：

1. 實(shí)時(shí)合并報(bào)表

2. 異常數(shù)據(jù)溯源

——點(diǎn)擊報(bào)表項(xiàng)目可直接穿透到憑證、發(fā)票、合同原文

3. 智能附注生成

——自動提取關(guān)鍵會計(jì)政策、關(guān)聯(lián)方交易、或有負(fù)債等披露事項(xiàng)

四、合同/報(bào)告/Excel：低價(jià)值工作一鍵化

1. 合同審核與生成：法律條款解析引擎

重點(diǎn)：風(fēng)險(xiǎn)條款識別、履約節(jié)點(diǎn)可視化、自動修訂建議

技巧：評估風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)識別潛在問題+撰寫有利條款

實(shí)操演練：撰寫一個(gè)勞務(wù)合同

2. 財(cái)務(wù)日報(bào)、周報(bào)和工作總結(jié)

重點(diǎn)：關(guān)鍵指標(biāo)可視化

技巧：標(biāo)準(zhǔn)化模板應(yīng)用+核心數(shù)據(jù)抓取+可視化呈現(xiàn)

實(shí)操演練：編制一份包含關(guān)鍵指標(biāo)分析及注釋的財(cái)務(wù)周報(bào)

3. Excel自然語言轉(zhuǎn)函數(shù)代碼

重點(diǎn)：解決復(fù)雜函數(shù)記憶與應(yīng)用難題、Excel聯(lián)動Outlook發(fā)催收郵件

技巧：

1）精準(zhǔn)定位表格+自然語言轉(zhuǎn)公式錯(cuò)誤調(diào)試

2）自動化篩選相關(guān)客戶+自動發(fā)提醒郵件

4. Excel數(shù)據(jù)分析和可視化呈現(xiàn)

重點(diǎn)：數(shù)據(jù)透視表、切片器的用法

技巧：

1）對比分析（時(shí)間/空間/目標(biāo)三維對比）

2）漏斗分析（電商轉(zhuǎn)化率衰減診斷）

3）歸因分析（用相關(guān)系數(shù)定位關(guān)鍵因素）

項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)演練：某貿(mào)易公司年度銷售報(bào)表制作

第三講：AI驅(qū)動財(cái)務(wù)決策——從“數(shù)據(jù)搬運(yùn)工”到“戰(zhàn)略支持者”

一、財(cái)務(wù)分析報(bào)告：從數(shù)據(jù)到洞察的轉(zhuǎn)化

重點(diǎn)：解決邏輯斷裂、數(shù)據(jù)缺失導(dǎo)致的創(chuàng)作停滯

技巧：內(nèi)容斷層智能填充+信息密度精準(zhǔn)調(diào)控+演講劇本自動化

——萬字報(bào)告→精要PPT：信息提取術(shù)

實(shí)操演練：寫一個(gè)工作總結(jié)PPT

二、行業(yè)與企業(yè)洞察：快速定位核心信息

重點(diǎn)：市場競爭格局、技術(shù)迭代路徑、供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn)

技巧：篩選可信來源

麥肯錫工作法：SWOT模型/【波特五力】/【PEST分析】

實(shí)操演練：5分鐘摸清一家公司

三、預(yù)算與內(nèi)控：數(shù)據(jù)支撐的方案優(yōu)化

1. 企業(yè)年度預(yù)算編制

重點(diǎn)：提取關(guān)鍵信息，增加可信度

技巧：AI萃取主題和關(guān)鍵信息+視覺化呈現(xiàn)+交互增強(qiáng)

實(shí)操演練：1分鐘把文字轉(zhuǎn)成圖表

2. 建立和完善財(cái)務(wù)內(nèi)部控制制度

重點(diǎn)：智能知識圖譜構(gòu)建，秒級生成邏輯流程圖

——萬字報(bào)告→1頁腦圖

流程自動化設(shè)計(jì)：業(yè)務(wù)邏輯可視化

實(shí)操演練：AI快速總結(jié)你下一本書的思維導(dǎo)圖

四、盈利優(yōu)化與風(fēng)險(xiǎn)挖掘：決策級洞察生成

1. Deepseek優(yōu)化產(chǎn)品組合，提升企業(yè)盈利能力

重點(diǎn)：可視化，數(shù)據(jù)洞察，分析模型，識別高貢獻(xiàn)產(chǎn)品

工具：使用波士頓矩陣分析框架

案例：某汽車公司，使用AI優(yōu)化產(chǎn)品組合

實(shí)戰(zhàn)演練：用Deepseek生成可視化的分析報(bào)告

2. 生成財(cái)務(wù)模型，搞定現(xiàn)金流預(yù)測

重點(diǎn)：定制化你公司的財(cái)務(wù)模型

工具：Deepseek+Excel

避坑指南：

1）檢查Deepseek結(jié)果

2）敏感財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)完整不要上傳

3）模型太復(fù)雜時(shí)，先讓AI分解成幾個(gè)簡單模塊-一次性生成超復(fù)雜的模型容易出錯(cuò)

實(shí)戰(zhàn)演練：5分鐘生成財(cái)務(wù)模型

3. 財(cái)報(bào)風(fēng)險(xiǎn)挖掘?qū)崙?zhàn)（分析財(cái)報(bào)三大報(bào)表）

重點(diǎn)：破解內(nèi)容枯燥難題，提升說服力

重點(diǎn)：自動化產(chǎn)出決策級洞察報(bào)告

1）資產(chǎn)負(fù)債表

2）利潤表

3）現(xiàn)金流量表

拆解真實(shí)案例：A股上市公司財(cái)報(bào)風(fēng)險(xiǎn)挖掘?qū)崙?zhàn)

第四講：財(cái)務(wù)人AI技能包——打造“不可替代”的核心競爭力

一、匯報(bào)能力：從文字到故事的表達(dá)升級

1. 智能PPT生成——突破創(chuàng)作瓶頸

重點(diǎn)：解決邏輯斷裂、數(shù)據(jù)缺失導(dǎo)致的創(chuàng)作停滯

技巧：內(nèi)容斷層智能填充+信息密度精準(zhǔn)調(diào)控+演講劇本自動化

——萬字報(bào)告→精要PPT：信息提取術(shù)

實(shí)操演練：寫一個(gè)工作總結(jié)PPT

2. PPT頁面文字太多——關(guān)鍵詞提煉呈現(xiàn)

重點(diǎn)：提取關(guān)鍵信息，增加可信度

技巧：AI萃取主題和關(guān)鍵信息+視覺化呈現(xiàn)+交互增強(qiáng)

實(shí)操演練：1分鐘把文字轉(zhuǎn)成圖表

3. 故事力強(qiáng)化——抓住聽眾注意力

重點(diǎn)：破解內(nèi)容枯燥難題，提升說服力

技巧：應(yīng)用SCQA模型

案例分析：技術(shù)大會議開場是如何抓住聽眾的眼球

二、會議管理：從記錄到落地的全流程提效

重點(diǎn)：解放人工記錄成本，確保行動項(xiàng)落地

技巧：

1）語音轉(zhuǎn)紀(jì)要：上傳錄音→自動生成討論脈絡(luò)圖

2）任務(wù)追蹤器：自動提取"TODO項(xiàng)"→分配責(zé)任人

3）區(qū)分發(fā)言人身份（領(lǐng)導(dǎo)/技術(shù)/反對者）→標(biāo)注關(guān)鍵立場

實(shí)操沙盤：會議AI落地

1）寫一個(gè)PPT

2）制作會議海報(bào)

3）制作個(gè)性化會議通知

4）寫一個(gè)吸引人的開場故事

第五講：AI財(cái)務(wù)未來圖譜——成為“不被淘汰”的復(fù)合型人才

一、AI財(cái)務(wù)演進(jìn)趨勢與挑戰(zhàn)

1. AI技術(shù)的未來演進(jìn)方向

2. AI在財(cái)務(wù)領(lǐng)域的發(fā)展方向

3. AI賦能財(cái)務(wù)的挑戰(zhàn)與對策

挑戰(zhàn)：

1）改變做事方式——從手動系統(tǒng)轉(zhuǎn)向全自動系統(tǒng)

2）數(shù)據(jù)分析能力要求的躍升

3）風(fēng)險(xiǎn)管理與合規(guī)的復(fù)雜性增加

對策：

1）主動擁抱AI技術(shù)和工具

2）提升數(shù)據(jù)分析能力。

3）關(guān)注行業(yè)交叉領(lǐng)域

二、財(cái)務(wù)人轉(zhuǎn)型路徑：從執(zhí)行者到戰(zhàn)略協(xié)同者

1. 財(cái)務(wù)人員的角色轉(zhuǎn)變

1）從執(zhí)行者到戰(zhàn)略協(xié)同者的轉(zhuǎn)型

2）提升核心能力的必要性

討論：財(cái)務(wù)人員如何提升AI技能

2. 財(cái)務(wù)人員與AI工具的協(xié)同發(fā)展

1）AI與財(cái)務(wù)人員的合作模式

模式一：分層協(xié)作（AI處理標(biāo)準(zhǔn)化，人聚焦高價(jià)值）

模式二：增強(qiáng)分析（AI挖掘數(shù)據(jù)，人轉(zhuǎn)化洞察）

模式三：持續(xù)進(jìn)化（訓(xùn)練AI，AI反哺）

2）財(cái)務(wù)人員與AI技術(shù)之間的協(xié)作關(guān)系

案例：JPMorganChase-COiN合同智能分析系統(tǒng)

案例：Siemens-AI驅(qū)動的財(cái)務(wù)流程自動化