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AI大模型驱动财务创新:场景、案例与未来展望

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课程详情

AI大模型正以前所未有的力量重塑财务行业的未来。它不再是简单的自动化工具,而是迈向“智能体”驱动的深度赋能。从流程提效到决策提质,大模型将深刻改变财务工作的内核,驱动财务成为企业价值的核心创造者。

AI大模型对于财务工作的推动力体现在其实现了“质”与“效”的双重革命。在“效率”层面,大模型能够秒级处理海量合同、凭证和报表,完成智能审核、客服问答和台账生成等重复性工作,将财务人员从繁琐事务中彻底解放。在“质量”层面,其强大的分析与推理能力,可应用于管报分析、风险控制和审计等复杂场景,通过多维度数据洞察,发现人眼难以察觉的异常与模式,为管理决策提供更精准、前瞻的支持。这不仅是工具升级,更是能力升维,它要求财务人员转型为AI的驾驭者,利用这一强大杠杆,将专业判断与智能技术相结合,从而在业务中发挥更具战略性的影响力。

尽管大模型对财务未来发展助力满满,但在目前工作中,您是否也正面临以下难题:
— 虽意识到AI巨大潜力,却因“技术黑箱”无从下手,不清楚场景改造的优先级;
— 大模型固有的“幻觉”问题、输出精度不稳定、数据安全与治理水平不足等问题,导致难以落地;
— 试错成本的衡量、高质量数据积累与治理的缺失、以及传统流程的惯性阻力;
……

为此,铂略本次课程将邀请AI大模型在财务应用方面的专家刘老师,系统解析大模型的核心逻辑、特征及发展现状,深度聚焦财务领域,剖析大模型在“提质”与“提效”两大维度的应用场景,涵盖智能审核、合同台账、管报分析、AI风控等真实案例,并分享企业级智能体平台的构建思路及推进AI落地过程中的实战心得,助力企业加速财务数字化转型。

【课程内容】

模块一:AI大模型的介绍
1. 大模型来了
2. 大模型的逻辑是什么
3. 大模型的主要特征
4. 国内大模型发展现状
5. 国内大模型与国外比较优劣
6. 国内大模型主要厂商有哪些
7. 大模型的应用架构
8. AI+智能体的应用逻辑
(1)知识库
(2)工作流
(3)提示词
(4)模型
9. 大模型的主要应用场景
(1)C端
(2)B端
10. 国内大模型应用的企业典型案例

模块二:AI大模型在财务领域应用
1. 财务类应用场景现状
2. 财务场景分析方法
3. 财务管理与大模型结合场景分析
4. 财务场景与AI结合可行性分析
5. 目前AI大模型的局限性
(1)幻觉
(2)模型精度
(3)TOKEN限制
6. 财务类供应商目前提供的能力
7. 大模型在财务管理场景的主要分类
(1)提质
(2)提效
8. 可与AI结合场景前提
9. 财务管理可使用AI的主要场景及计划安排
(1)三个阶段节奏安排

模块三:AI大模型在财务领域额的应用探索
1. 企业级智能体平台构建
2. 提效场景-智能审核(已做)
3. 提效场景-智能客服(已做)
4. 提效场景-合同台账(已做)
5. 提效场景-年报比对(已做)
6. 提质场景-管报分析(已做)
7. 提质场景-AI审计(准备做)
8. 提质场景-AI风控(准备做)
9. 推进AI的感触
(1)试错成本
(2)先发劣势
(3)数据治理
10. 财务的职业转型之路

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11月20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

刘老师

复星财务共享服务中心副总经理

讲师最近课程 共计5门 >

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  • 【日程】 2025年11月21日-公开课-AI大模型驱动财务创新:场景、案例与未来展望

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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。