课程大纲
第一部分：通用机器智能的曙光：从经典机器智能到生成式
A
I
大模型
1.
从早期机器智能算法到机器研习，到人工神经网络和深度研习：
· 机器智能是一类计算机还原的，完成传统上认为只有人类能够执行的差事的硅基智能
·
机器研习是一类让算法从资料中找到规律、模式的规划
:从判断信用卡交易是否套现的达成，看程序代码方式和机器研习方式的差异
·
深度研习
/人工神经网络是一类机器研习算法，借助还原生物神经网络，处理相对抽象的资讯：人工神经网络怎么能识别小狗的照片？其实跟我们教小朋友认小狗十分类似
2.
生成式
A
I
兴起
-
从拆解式
A
I
到生成式
A
I
，
A
I
从做判断题
/选项题，到做填空/问答题
3.
从
“偏科专才”到“通才”，通用机器智能的曙光：GPT为何如此令人兴奋？
·
以
Deepseek和C
hatGPT为代表的等等大语言模型基本核心原理
o ChatGPT带来了通用推演本领AI的曙光
o Deepseek为中国自己的智能操作系统打下坚实的基础
· 其他主流大模型主要类别和基本原理
o
以扩散模型为代表的文生图模型：训练机器对像素的
“组装”和“组合”
o
数字三维构筑模型：算法对世界的
“脑补”
o “世界还原器”：OpenAI
的视频生成模型
SORA
第二部分：
AI在财务中的运用情境
1.
自动化流程
·
发票处理和支付验证的自动化
o
利用
OCR（光学字符识别）技艺，AI能够自动读取并处理纸质或者电子发票，减少人工输入错误。借助机器研习算法，系统能够自动匹配发票和相应的采购订单，开展支付前的验证。
·
费用报告审核的智能化
o AI能够借助自然语言处理(NLP)技艺领会费用报告的内容，并根据预设规则自动审批或者标记需要进一步审查的项目。这不仅拉升了效率，还增强了透明度和合规性。
o
实例拆解
：某科技公司引入智能费用报告系统，利用
AI对员工提交的费用报告开展初步筛选，识别异常支出模式，如重复报销或者超出预算的情况。施行后，该公司的审计时间减少了30%，同时显著降低了违规报销的隐患。
2.
隐患管控和合规性
·
采用
AI开展欺诈检测和隐患管控
o AI模型能够实时监控交易资料，识别潜在的欺诈行为模式。借助深度研习算法，系统能持续研习并适应新的欺诈手段，拉升检测准确率。
·
合规性监控和报告自动化
o AI能够支援公司自动跟踪法律法规的变化，在实际应用里，并确保所有财务操作符合最新的监管要求。另外，AI还能自动生成合规报告，简化审计进程。
o
实例拆解
：一家大型金融机构利用
AI抓手来管控其全球范围内的合规诉求。借助自动化监测和报告生成，该公司不仅节省了大量的时间和资源，而且拉升了合规性的准确性，防止了高额罚款。
3.
财务
预测拆解
·
利用海量资料和
AI开展财务预测
o
结合海量资料拆解，
AI能够预测未来的市场趋势、买方诉求变化等等，支援公司做出更为精准的财务规划和投资决策。
o
实例拆解
：一家零售连锁店采用
AI预测模型拆解销售资料、天气预报、节假日等等因素对未来销售额的影响。基于这些预测，他们精进了库存管控和促销打法，达成了销售额增长15%。
·
市场趋势拆解和投资决策支持
o AI借助对海量市场资讯的迅速处理和拆解，为投资者提供及时的投资建议，支援他们在复杂多变的市场环境中保持竞争优势。
o
实例拆解
：某资产管控公司开发了一款
AI驱动的投资拆解平台，它能够实时拆解全球金融市场动态，并为买方提供个性化的投资组合建议。由于采用了先进的AI技艺，该公司的买方满意度显著拉升，资产增长率也超过了业界平均水平。
第三部分：
AI大模型
赋能财务管控
的
业界运用
实例研究
典型
业界
财务管控
实例拆解
·
科技公司：内部财务流程的自动化改造实例
o
科技公司一般具备复杂的内部财务流程，包括研发成本核算、学识产权价值评核等等。
AI能够支援简化这些流程，拉升事务效率。
o
实例拆解
：一家软件开发公司运用
AI技艺对其内部的研发费用分配制度开展了精进。新的系统能够自动追踪项目进展，按照比例分摊相关成本，极大地减轻了财务部门的事务负担，并拉升了成本将控的精确度。
·
零售业：
基于
库存管控和供给链精进
驱动的财务拆解和管控
o
零售商正在探索怎样利用
AI和海量资料拆解抓手，结合对财务指标的拆解，精进库存管控，以减少过剩库存和缺货情况。BI能够拆解过往财务以及相关指标，找到公司供给链的瓶颈；AI能够根据历史销售资料、季节性因素以及市场趋势预测未来的诉求，从而指导补货规划。
o
实例拆解
：一家时尚零售商施行了AI +BI的业财一体库存管控系统，该系统能够根据财务拆解的结果，定位预测模型的要害要素资料，
预测每个店铺的具体商品诉求。借助精确的诉求预测，这家零售商减少了
20%的库存持有成本，并拉升了买方满意度。
老师简介
Introduction to lecturers
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博闻智咨询|尹智老师
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