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财务BP数据建模全流程实战:AI驱动从预测到决策

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课程详情

当前,全球企业正加速驶入AI赛道,AI正在重塑财务BP的基因图谱。IDC预测,2027年80%企业将用AI辅助经营决策,但当前仅12%财务团队具备算法能力。

对于财务BP(业务合作伙伴)来说,数据建模能力不再是加分项,而是生存和发展的核心技能。想象一下,当销售部门急需预测下季度业绩,或者管理层询问新项目成本影响时,如果财务BP还陷在手工整理数据、用简单表格推算的泥潭里,不仅效率低下,结果也往往不准,更无法深入分析业务动因。数据建模,尤其是结合AI技术的方法,就是破局的关键。它能帮财务BP把海量、分散的业务和财务数据快速“理清楚”、“算明白”、“看透彻”。 掌握高效的数据建模能力,意味着财务BP能转型为提供前瞻洞见的“业务军师”,大幅提升响应速度和决策支持质量,赢得业务部门的信任和话语权。

但是,作为财务BP,您在以往的工作过程中,是否也曾遇到以下挑战:
- 数据清洗吞噬60%工时,业务系统与财务口径割裂导致预测失真;
- 销售预测误差率超30%,成本测试沦为“数字游戏”;
- 价值定位模糊,无法支撑实时决策;
……

铂略特邀财务数据建模专家李老师,通过四大模块:财务BP建模思维与AI数字化未来、对抗AI幻觉与高效提示工程、销售预测、成本精益及AI预警舱建模、AI赋能财务效率革命,帮助学员快速建立销售预测模型,一键找出成本浪费点,自动监控财务风险。通过本次课程的学习,您将变身业务决策的智能帮手,大大提升工作效率和话语权,助力企业高效稳健经营!

【课程内容】
模块一、重塑 - 财务BP建模思维与AI数字化未来
1.建模四步法:目标定义→数据清洗→算法选择→迭代验证
2.集团型企业未来AI数字化发展趋势
3.集团型企业AI数字化三大支柱

模块二:驾驭 - 对抗AI幻觉与高效提示工程
1.幻觉识破与防范:理解AI“幻觉”本质及其对数据质量与模型可信度的潜在危害。
2.提示词精炼方法论:掌握成为“财务AI提示词工程师”的核心技巧:
3.通用问题模板设计:确保基础交互清晰高效。
4.复杂问题模板设计:精准设计提示链(Prompt Chaining)解决高阶建模需求
「微沙盘训练」:复杂问题的提示词训练设计大赛-结构化拆解实战演练

模块三:实战- 销售预测、成本精益及AI预警舱建模
1.销售预测模型库:
时间序列预测(ARIMA/指数平滑):抓住历史趋势与季节规律
机器学习实战(随机森林):预测区域销量等核心指标
漏斗转化建模思路:通过过程管理工具预测有效市场转化
2.成本精益利器:
成本敏感性测试模型:精准定位成本削减关键环节
3.AI助力管理驾驶舱预警四步法
「现场训练」:特点场景下AI预警体系设计
「微沙盘训练」:构建并优化销售预测或漏斗转化模型

模块四:跃迁 - AI赋能财务效率革命
1.低代码开发速成:1小时掌握低代码开发核心技能。
2.AI构建你的“第二大脑”:学会利用AI高效构建与管理个人专属财务知识库
「现场训练」:财务小机器人诞生记:亲手现场构建实用的财务小智能体

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7月14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

李老师

北大MBA及总裁班特约讲师、用友集团 原财务架构师
某大型集团企业 原财务总监
澳大利亚公共会计师IPA

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实战笔记

本课程实战笔记 预计8月上线

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  • 【日程】 2025年07月15日-公开课-财务BP数据建模全流程实战:AI驱动从预测到决策

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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。