课程背景
在以数字中国、新质出产力为引领的新时代来由下，机器智能正以前所未有的深度和广度重塑各行各业的营运范式。以大语言模型为代表的生成式AI，已从单纯的技艺概念演变为促成组织提效、决策精进、服务升级的要害基础设施。从智能办公到经营拆解，从隐患预警到方略支持，AI正在深刻改变传统事务模式，促成公司运行由“心得驱动”向“资料和智能驱动”跃迁。
可是，面对这一变革浪潮，财务部门在实际事务中仍面临多重现实挑战：在认知层面，对AI的领会往往停留在基础问答或者简单文案润色，未能将其和预算编制、财报拆解、合规审查等等高价值核心业务深度融合，难以释放其在决策支持和价值创造中的巨大潜能；在运用层面，缺乏系统的办法论和情境化指引，面对海量资料处理、复杂报告撰写、即时政策解读等等高频差事时，AI抓手“可见却难用”，无法有效转化为实际生产力；在效率层面，落地时，大量宝贵时间仍消耗于单据整理、资料搬运、格式调整等等重复性劳动中，严重制约了财务人员向业务伙伴和方略参谋的定位转型。
生成式AI的突破性进展，运行层面，尤其是以DeepSeek为代表的国产高性能模型，为破解上述难题提供了全新并且可靠的路径。借助其强大的自然语言领会、推演推理和多模态本领，AI能够高效协助完成资料清洗和洞察、报告轮廓生成、政策要点速览、隐患扫描预警等等差事，将财务人员从繁琐的事务性事务中解放出来，使其能更锁住于财务建模、打法研判、业务赋能和隐患管控，从而促成财务职能由“核算记录型”向“价值创造型”深刻转型。
课程收益
构筑系统性AI认知：深刻领会AI从“概率预测”到“推演推理”的范式跃迁，把握以DeepSeek为代表的国产AI抓手在强大推理、成本可控、安全合规方面的核心优势，明晰其作为财务生产力“超级杠杆”的方略价值。
洞察财务情境赋能全景：系统掌握AI在智能办公（公文/合同）、资料拆解（报表/洞察）、呈报呈现等等财务高频刚需情境中的实战运用路径，达成从“点状尝试”到“流程重构”的认知升级。
树立安全合规运用观：周全识别资料泄露、模型幻觉、合规争议等等核心隐患，掌握“权限最小化、输出必复核、人机协同”的铁律，具体来看，在安全可控的边界内，为个人和组织的AI规模化运用筑牢防线。
激发转型行动方向：借助真实财务实例的启发和研讨，结合自身事务实际，初步形成将AI抓手赋能于具体岗位、拉升事务效率和决策质量的可行动思路和规划。
课程大纲
模块一：认知破局——AI是财务生产力的“超级杠杆”（70分钟）
一、认知跃迁：推演推理的范式颠覆
1. 从“概率预测”到“推演推理”的突破。
2. 认知升级
• AI的本质：从概率模型到认知突破
• 超越搜索引擎：生成式AI的范式迁移
1. 范式迁移：从“Excel函数”（执行指令）到“DeepSeek推理”（领会推演、规划差事）。
2. 生产力重塑核心：降本增效（接管重复）、迅速产出（报告“时薪革命”），智能决策（告别“我以为”）。
3. 要害突破——多模态：让AI看懂发票图片、解读复杂图表，打通财务资料孤岛。
二、焦点透视：DeepSeek——为何是财务人的“首 选外脑”？
1. 公司基因：深度求索（DeepSeek）——以“强大推理性能”为核心，和财务事务的复杂推演拆解天然契合。
2. 梁文锋的成功密码：
· 攻克“推理”高地：专注最难、最有价值的通用本领，这正是财务拆解、隐患判断的核心。
· 极 致成本效益和开源：打破算力枷锁，让财务部门能以近乎零边际成本规模化运用AI。
· “有用”导向的货品哲学：追求在代码、数学、推演差事上的卓越，完 美匹配财务建模、资料处理诉求。
三、财务AI运用全景：5大核心情境
1. AI的财务领域现况
2. 财务运用情境
• 情境一：高效资料处理和报表生成
• 情境二：智能隐患预警和决策支持
• 情境三：研报解读和拆解
• 情境四：合规审查和政策适配
• 情境五：个性化财务咨询
模块二：情境重构——AI重塑财务核心事务流（深度赋能版）（70分钟）
一、资料清洗、智能拆解和可视化：从“表哥表姐”到“决策参谋”
1. Deepseek助理资料清洗
• AI不直接替你洗资料，但能将清洗变成可执行的SOP步骤清单
• AI识别常见脏资料类型
• AI生成资料质量查验清单
• 清洗步骤优先级：结构→格式→推演
1. Deepseek写Excel公式
• 公式诉求描述模板：
o 痛点：想让AI帮忙写公式，但描述不清，具体来看，AI给的公式要么报错，要么结果不对，执行层面，反复尝试浪费时间。
o 招数：用“我的资料长什么样→我想算什么→结果要放在哪”三段式描述，让AI精准领会诉求。
• 自然语言转复杂函数，破解VLOOKUP多条件求和记不住的难题。
1. 资料迅速解读和异常定位
• 重点：明晰核心资料维度，精准捕捉资料波动差异，区分正常波动和异常异动。
• 招数：筛选核心资料（营收、成本、利润等等），用表格梳理对比维度，在实际应用里，AI辅助标注异常波动阈值。
• 实战上手：给定某公司本月、上月、上年同期核心经营资料，AI迅速识别异动点, 可能原因拆解, 问题诊断和归因和经营建议
1. 子公司指标异动拆解
• 重点：区分正常波动和异常异动，锁定异动核心影响因素。
• 招数：结合业界基准+母公司要求，用AI迅速比对同期、往期资料，定位异动节点。
• 实战上手：给定集团核心指标资料（含本期、上期、同期），AI筛选子公司异动指标、拆解异动成因，执行层面，并给出针对性管控建议。
1. 订单量销售预测：明年的订单量会有多少？
• 重点：掌握基础预测思路，领会市场动态、历史资料。
• 招数：以过往成功预测实例为蓝本，AI辅助构筑简单预测模型
• 实战上手：给定某公司过去5年销量，从实践看，AI输出明年趋势预测+行动建议
1. 财报隐患AI挖掘实战（拆解财报三大报表）
• 重点：自动化产出决策级洞察报告
• 招数： 拆解3大报表
o 资产负债表
o 利润表
o 现金流量表
• 拆解真实实例：A股上市公司财报隐患挖掘实战
二，呈报和会议智能化：让财务价值被看见
1. 智能PPT生成——突破创作瓶颈
• 重点：破解推演断裂、资料缺失导致的创作停滞
• 招数：内容断层智能填充+资讯密度精准调控+演说剧本自动化
• 实操上手：写一个事务收束PPT
1. 呈报故事力：用SCQA模型（情境-冲突-问题-答案）规划开场，破解专精内容枯燥难题，抓住管控层注意力。
模块三：安全启航——划定财务AI运用的“红线”和“航道”（20分钟）
引言：看清隐患，方能驾驭未来。本讲剖析资料安全、合规法律、模型幻觉三大隐患，运行层面，前瞻AI演进趋势，执行层面，助您成为驾驭AI的财务领军者。
一、大模型隐患预警
1. 资料安全隐患：
• 实例拆解：某研究所资料泄露经过（借助AI导致规划泄露）
• 敏感资讯识别和防护：买方资料、财务资讯、核心技艺文档
1. 合规和法律隐患：
• 实例拆解：采用Deepseek生成虚假实例
• 学识产权隐患：AI生成内容的版权归属和侵权认定
• 业界合规要求：金融、医疗、政务等等业界的特殊监管政策
1. 模型和输出隐患：
• 幻觉（Hallucination）问题：错误资讯的生成和辨别
• 偏见和歧视：训练资料偏差导致的输出问题
• 提示词注入（Prompt Injection）攻击和防范
二、AI财务演进趋势和挑战
1. AI技艺的未来演进方向
2. AI在财务领域的演进方向
3. AI赋能财务的挑战和对策
挑战：
• 改变做事方式——从手动系统转向全自动系统
• 资料拆解本领要求的跃升
• 隐患管控和合规的复杂性增加
对策：
• 主动拥抱AI技艺和抓手
• 拉升资料拆解本领。
• 关注业界交叉领域
三，落地时，AI演进和未来
1. AI走出屏幕进入物理世界
• 具身智能：机器人、自动驾驶，落地时，智能工厂
1. 机器智能+
• 不是“AI替代人”，运行层面，是“AI + 人 = 新物种”
老师简介
Introduction to lecturers
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博闻智咨询|雷曼老师
适合谁听
公司相关管人人员。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
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