财务管理 • 公司财务总监财务经理以及会计人员• 风控部经理以及相关审核人员• 对AI抓手感兴趣的中高层管人人员 可定制大纲

看穿财报背后的“猫腻”:AI辅助财务数据分析实战课

当前,财务和风控人员的事务要求越来越高。格外是在供给链金融业务中,监管部门(如国资委)对“虚假贸易”的审查十分严格。以前的财务拆解办法,主要靠人工录入资料和计算,速度慢,而且很难处理大量的非表格资料(如扫描件、合同文本)…

授课时长
5天
授课方式
理论解说、视频体验、实例拆解、培训活动、分组碰头
建议人数
20–40 人
主讲
冯硕
课程编号
PX-T13596
看穿财报背后的“猫腻”:AI辅助财务数据分析实战课
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课程背景

当前,财务和风控人员的事务要求越来越高。格外是在供给链金融业务中,监管部门(如国资委)对“虚假贸易”的审查十分严格。以前的财务拆解办法,主要靠人工录入资料和计算,速度慢,而且很难处理大量的非表格资料(如扫描件、合同文本)。

财务人员和业务人员经常遇到两个问题:一是花费大量时间做基础的资料录入和计算,没有时间去拆解资料背后的真实经营情况;二是很难迅速、周全地从互联网上搜集该公司的工商资讯、负面新闻和业界资料,导致难以验证买方提供的财务报表是否真实。

本课将教大家采用国产大模型(DeepSeek)、AI搜索抓手(如秘塔)以及

零代码智能体抓手(如Coze/扣子)

,改进现有的事务方式。我们将研习怎样用AI自动处理内部的财务报表,怎样用AI自动搜集外部的市场资讯,以及怎样搭建私有的政策查询助手。借助结合多维资料,支援大家从繁琐的机械劳动中解放出来,更准确地识别隐患,防止业务踩雷。

课程收益

•

掌握

国产大模型处理非结构化财务资料(PDF/图片)的 3 种核心操作办法。

•

掌握

垂直类AI搜索抓手(如秘塔)开展全网情报搜集的准则步骤。

•

规划

适用于供给链金融情境的财务拆解提示词(Prompt)模板,替代模糊的提问方式。

•

拟定

“表内财务资料”和“表外市场情报”交叉验证的准则作业流程(SOP)。

•

输出

结构清晰、推演严密的财务隐患预警报告初稿。

•

强化

资料驱动的风控思路,从单一维度的财务拆解向多维度的经营拆解转变。

课程大纲

—— 破解交互痛点,掌握让AI听懂财务指令的核心办法

1. AI在财务风控中的“能”和“不能”

●

1.1 认知对齐:大模型不是搜索引擎,执行层面,也不是计算器

○

领会AI的“概率预测”制度:为何它会一本正经地胡说八道?

○

明晰AI的定位边界:它是“超级实习生”,负责执行和预警,往细里说,不负责最终签字决策。

●

1.2 财务情境下的三大核心本领图谱

○

文本领会力:处理合同、审计报告等等非结构化文本。

○

代码执行本领:借助写代码(Code Interpreter)处理Excel资料,保证计算准确。

○

推演推理力:识别资料间的矛盾,发现潜在隐患。

2. 只有懂行的人,就一线经验说,才能写出好指令(提示词工程)

●

2.1 拆解财务专用提示词的“五维模型”

●

2.2 实地实操:指令改写工作坊

【实操上手】

○

实例诊断:

拆解一句模糊指令(如“拆解一下这个表”)的缺陷。

○

实地改写:运用五维模型,重写一条高质量的财务拆解指令。

○

成效对比:直观感受精进前后AI输出质量的巨大差异。

—— 破解效率痛点,利用AI达成内部财报的秒级处理和拆解

1. 搞定那些无法编辑的“烂”文件(资料清洗)

●

1.1 扫描件和图片的数智化“复活”

○

利用DeepSeek多模态功能,往细里说,识别发票、合同截图中的要害资料。

●

1.2 脏资料的自动化清洗

2. 让AI代替人工开展指标计算(基础拆解)

●

2.1 要害财务比率的秒级测算

○

发送指令自动计算偿债本领(流动比率、速动比率)、盈利本领(毛利率、净利率)。

○

【实操上手】

:对比去年资料,自动生成“财务指标变动拆解表”。

●

2.2 营运本领的趋势诊断

○

拆解存货周转天数,应收账款周转天数的异常变化。

○

识别“存贷双高”等等显性财务特征。

3. 像侦探一样发现报表里的猫腻(深度风控)

●

3.1 推演勾稽关系的自动侦测

○

【实操上手】:

查验“经营性现金流”和“净利润”的匹配度,识别“纸面富贵”。

○

查验“营收增长率”和“应收账款增长率”的剪刀差,预警激进赊销隐患。

●

3.2 针对合规文件的合规排查

○

扫描报表附注,就一线经验说,筛查大额、长账龄的“其他应收款”,落地时,防范资金占用。

○

识别“毛利率极低并且长期稳定”的异常业务,预警融资性贸易隐患。

—— 破解资讯差痛点,利用AI达成外部情报的精准搜集和整理

1.

抓手打法:

通用大模型 vs 垂直AI搜索

●

1.1 什么时候用DeepSeek(联网模式)?

●

1.2 什么时候用秘塔(AI搜索)?

2. 微观层面:全方位扫描公司信用隐患

●

2.1 司法和舆情的“地毯式”搜索

【实操上手】

●

2.2 关联关系的穿透识别

3. 宏观层面:获取业界资料作为“参照系”

●

3.1 业界景气度和价格验证

【实操上手】

●

3.2 宏观政策影响评核

1.

—— 破解风控盲点,利用AI达成表内外交叉验证和合规落地

1. 核心办法论:构筑“三流合一”的交叉验证推演

●

1.1 “表内资料”和“表外情报”的碰撞

●

1.2 虚假贸易的综合推理

○

【实操上手】

:将财报资料(DeepSeek提取)和市场情报(秘塔搜集)同时投喂给AI。

2. 结晶输出:将拆解转化为准则化报告

●

2.1 生成专精的风控初审报告

【实操上手】

1.

3. 长期资产:搭建“问不倒”的合规学识库

●

3.1 学识库(RAG)的运用原理

○

为何通用AI不懂你们公司的“红头文件”?——学识库的必要性。

●

3.2 实地搭建:公司私有政策查询助手

老师简介

Introduction to lecturers

弄懂更多

博闻智咨询|冯硕老师

适合谁听

• 公司财务总监、财务经理以及会计人员• 风控部经理以及相关审核人员• 对AI抓手感兴趣的中高层管人人员。建议同一家企业 3 人以上同来,课堂上直接改造本企业的实际问题——单人参加也能学到方法,但带不走可用的成果。

交付流程

课前:顾问访谈 2 位管理者,收集现状与问题清单,讲师据此调整案例。课中:讲授与演练各占一半,产出可直接用的工具与方案。课后:7 天内提交改进建议,30 天内一次线上答疑。

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