智能财务决胜AI时代： Deepseek国产大模型全场景实战,铂略财务培训

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智能财务决胜AI时代： Deepseek国产大模型全场景实战

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时间2025-04-16 08:30-17:00（ 08:30 签到）难度进阶类别公开课

地点苏州苏州吴郡逸庭酒店 2楼会议厅

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课程介绍
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课程详情

在当今数字化浪潮的推动下，人工智能技术正以前所未有的速度重塑各个行业的生态格局。作为AI领域的核心驱动力，大语言模型已经从简单的对话工具升级为能够解决专业问题的智能助手，其功能与应用场景不断拓展与深化。它们不仅能够快速查找信息、生成高质量内容，还能帮助人们做出明智决策、理清复杂逻辑、优化工作流程，成为现代职场中不可或缺的高效工具。

在财务领域，这种变革的力量尤为显著。随着企业数据量的爆发式增长以及对精细化管理需求的不断提升，传统财务工作模式面临着巨大的挑战与机遇。国产大模型DeepSeek凭借其突破性的发展，展现出卓越的理解专业术语、构建财务模型、处理复杂数据的能力，正在重构财务工作的价值链条。从上市公司年报的精准解读到复杂合同条款的风险审查，从财务分析报告的自动生成到资产周转率的矩阵分析，DeepSeek为财务人员提供了一站式的智能化解决方案。

本课程结合DeepSeek等AI工具，实战演练AI与财务工作的融合路径，提升工作效率，助力企业的智能化升级，在竞争中脱颖而出。

【课程内容】

第一部分：AI大模型&DeepSeek概述
1. AI语言大模型概述
2. DeepSeek使用方式

第二部分：DeepSeek财务管理与分析
1. 解读上市公司年报
2. 财税政策文件解读
3. 行业对标分析
4. 合同风险审查，标记关键条款
5. 自动生成财务分析报告
6. 应收账款账龄分析，预测潜在的坏账损失
7. 毛利率分层分析
8. 资产周转率矩阵分析
9. 财务预测与预算编制

第三部分：DeepSeek + Excel/WPS 高效数据处理与数据分析
1. 效率神器：对用户进行数据整理的专家级指导
2. 快速通关：秒速生成复杂的函数及公式
3. 使用DeepSeek重塑不规范的表结构
4. 生成数据分析图表
5. 财务报表与数据合并
6. 全量数据与数据样本

第四部分：工作自动化与数据分析可视化
1. 自动编写VBA代码，让繁琐与重复工作自动化
2. 自动生成销售日报
3. 银行对账
4. 人工智能与商业智能（AI与BI）的融合与协同
5. 零代码创建度量值
6. 高效精准的DAX自动化编写能力

第五部分：国产大模型能力矩阵
1. PPT智能化生成
2. 生成多语言版本合同
3. 智能会议纪要
4. 生成高质量文案
5. 提示词技巧总结
6. 智能体AI Agent：从语言理解到任务执行

互动与问答

参课须知

参会费用涵盖会议资料、茶点以及午餐。
线下课程参与须知：
1、如确认参加此课程，请尽快与您的客户代表联系或在线注册，以便为您保留席位；
2、如您有问题希望与演讲嘉宾互动及咨询，请尽快将您的问题提交给我们，本次课程问题收集将于4月15日下午17: 00截止，请于此时间之前将问题发送至指定邮箱，我们会安排您与嘉宾互动，互动机会有限，请从速报名。互动问题提交邮箱：info@bolue.cn；
3、课程确认函将于课程前1 - 3个工作日发送至参会代表邮箱，届时请注意查收，若未如期收到请及时致电咨询；
铂略财务培训客服电话：400 616 3899；
4、铂略财务培训不排除课程嘉宾因临时时间变动无法如期出席的可能，如发生类似情况，我们将第一时间通知参会代表；
5、铂略财务培训对上述内容具有最终解释权，课程参与细则请详见报名表格中的相应条款。

讲师介绍

: 袁老师

微软认证专家

曾任大型跨国公司和著名咨询公司财务管理者与系统建设负责人

多家世界 500 强企业内训讲师及技术顾问

讲师最近课程共计19门 >

本课程使用Power Pivot作为建模工具，讲解如何创建企业的数据分析模型，高效分析经营数据，辅助企业决策。

查看详情

高效实用的 Excel 财务经营分析模型搭建
课程结束

线下

2025-02-21 08:30-17:00 北京

会场地址

苏州吴郡逸庭酒店
江苏苏州姑苏区平泷路158号苏州吴郡逸庭酒店 2楼会议厅

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学习时长规则说明

1、学习时长指用户看课所用的实际时间，也就是说一个用户一天的学习时长最多为24小时。

2、一个用户一天中的同一时刻如果播放多门课，只有最先进入的一门课计入该时刻的学习时长，如例1。

3、用户倍速播放时产生的学习时长以实际时间为准，如例2。

例1：用户某天9点到10点在PC上看了A课，9点30分到10点30分在手机上看了B课，那么学习时长为1.5小时，其中A课1小时，B课0.5小时。

例2：用户以2倍速观看了1小时的课程，那么学习时长为0.5小时。

*学习任务的完成情况统计与学习时长无关，是以在整个课程内容中，已观看部分的覆盖情况来判定的。