AI大模型在财务决策、分析预警与自动化报告中的深度应用

Q: 这门课适合哪些学员参加？

中核集团及旗下子公司财务负责人

课程大纲

导入篇——从工具论到车间工作法：AI在财务场景中能做什么、不能做什么

一、AI大模型能力全景图：财务人需要了解的核心概念

1. 大模型的工作原理与财务场景适配性
1. 语言理解与生成——自然语言提问、文本起草、数据解读
2. 推理与规划——多步骤分析、逻辑推导、方案生成
3. 知识调用——框架识别、标准解读、行业比对
4. 能力边界：实时数据、审慎决策、最终判断仍由财务人把关
工具演示：用Deepseek实时演示财务分析问答全流程
2. 集团财务管理场景对AI的高价值应用地图
1. 投资项目评估预测——多情景财务模型快速构建
2. 预算编制与分析评价——模型盲点识别与自动标注
3. 财务合规内控——异常交易多维检测

方法篇——AI赋能财务分析的三大路径：Prompt工程化、模型助手、数据层应用

一、Prompt工程化：如何让大模型真正懂财务问题

1. 优质Prompt的四大要素（财务场景专用框架）
1. 精准角色设定：赋予大模型正确的财务角色与专业背景
2. 任务描述精准化：背景、目标、数据源、输出格式四要素
3. 思考链激活：CoT提示、逐步拆解、多角度推理
4. 输出约束设定：论断格式、分析维度、结论层次
练习：现场设计一个投资项目预测收益的Prompt，对比优化前后的输出质量
2. 财务数据读取与AI联动分析
1. 项目资金回报分析自动化
2. 子公司财务数据汇总比较分析
3. 财务模型质量测评：让大模型运用检查表进行自检

二、多情景财务模型快速构建：投资项目实战

1. 投资项目分析中的典型财务判断场景
1. 新项目可行性：IRR/NPV多参数快速演算
2. 现有项目续投：投入产出效果评估
3. 子公司财务健康度评估与资源配置优化
2. AI辅助多情景财务模型建设流程
1. 预设参数词典:收益下滑、资金成本变动等
2. 模型效果验证：能否对外部审阅者讲清关键假设
3. 预测结果可解释化输出：给损益责任人看得懂的分析报告
案例：某核电项目投入产出多情景模型演示

实战篇——财务预警模型设计与AI嵌入：让风险在萌芽阶段被及时发现

一、集团财务预警面临的三大难题

1. 投资项目资金回款异常——如何早发现、早预警？
2. 子公司财务指标恶化——集团层面如何实现多主体实时监测？
3. 合规风险预警——异常交易、关联方利益输送等风险如何自动识别？

二、AI财务预警模型设计方法论

1. 预警指标库建设
1. 流动性预警：现金覆盖倍数、应收账款周转天数指标图谱
2. 盈利性预警：毛利下滑拐点识别、费用弹性分析
3. 债务结构预警：资产负债率超阈值预警、债务到期集中预警
4. 项目预警：安全垫试算、不达标情景自动触发预警
2. 将AI嵌入预警流程
1. 主动监测模式：Excel量化指标+AI分析文字+定期推送到岗
2. 异常触发模式：指标超阈值自动生成分析汇报文稿，主动推送相关责任人
3. 数据驱动闭环：预警→分析→建议→决策记录全链路追踪
工具：财务预警Prompt模板库

三、实战

演练：某公司财务预警体系设计
1. 小组任务：选择一个实际场景，设计含5个以上指标的预警体系框架
2. 各组分享：预警指标选择逻辑、触发条件、AI输入方式设定
案例：某电子公司年度预算执行偏差预警模型演示

落地篇——报告自动化痛点与落地路径：从第一步开始将AI融入每月报告实务

一、财务报告自动化的常见场景与工具选择

1. 财务报告常见类型与自动化痛点识别
1. 月度/季度经营分析报告
2. 项目进展财务汇报
3. 预算执行偏差分析
4. 内控自查与审计防范报告
2. 自动化工具比较：财务人应该选择哪种路径落地
1. 途径A：Excel模板+Prompt模板组合（最低门槛，适合所有人）
2. 途径B：Excel自动化工具（PowerAutomate）+AI分析插件
3. 途径C：智能报告平台（适合有数据中台的单位）

二、技术工具演示：全流程报告生成

1. 输入：数据准备与模板化
1. 报告数据表为什么要标准化（行/列/不含合并单元格）
2. 预设报告框架指令：让AI把你需要的结论和逻辑记住
2. 处理：分析逻辑与文字生成
1. 数字异常提取Prompt：发现标色、解释原因、给出建议
2. 标准报告段落生成：概述+数据切片+异常解读+建议决策
3. 输出：报告呈现与发布
1. 偏差识别与人工审评机制（AI输出不可零容错直接采用）
2. 发布流程与版本管理
练习：将一份财务数据表，通过Prompt自动生成一份包含分析观点的月度报告初稿

三、财务报告自动化落地路径地图

1. 第一步：盘点现有报告中哪些环节可被替代
2. 第二步：构建报告Prompt模板库——一人建库、全队复用
3. 第三步：将AI报告嵌入现有工作流
工具：财务报告AI改造实施路径单
学习总结与分享
1. 知识回顾：回顾本次课程四大模块和核心工具要点，归纳阐述AI财务应用的三个不能指望和三个必须抓住
2. 答疑互动：针对中核集团财务负责人碰到的实际工作痛点开放交流
3. 复盘改进：回顾目标、盘点收获、联想工作、行动应用——每人写下一项实际可落地的AI财务应用行动计划
注：上述课纲，可根据客户实际需求调整或定制

适合对象

中核集团及旗下子公司财务负责人

课程定位与主要问题

《AI大模型在财务决策、分析预警与自动化…》更强调任务场景、提示词设计、输出校验和风险边界与小组练习、过程记录和后续任务的连接

核心收益

场景边界更清楚：工具场景、输入要求和输出校验，减少只听概念、不知道怎么用的落差
围绕AI大模型在财务决策、分析预警与自…校准目标和边界，明确课堂重点动作
流程复用更容易：业务任务、工具适配与使用边界安排练习，检查方法、工具和流程是否可用

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沉淀流程嵌入：提示词、数据输入与输出校验相关的责任分工、跟进节奏和复盘问题

课程背景与交付信息

当前，AI大模型技术正在重塑各行各业的作业方式。在中核集团这样的国有大型集团及子公司中，财务管理责任人面临的职责范围不断扩大：投入产出分析、项目成本精细化、内外审计应对、集团内部控制体系升级——每一项都对财务负责人的分析和判断能力提出更高要求

传统实务中，财务分析面临数据分散、手工整合耗时、模型更新滞后、预警信号延迟等痛点；而管理决策所需要的多维度、实时性、可追溯的智能分析，却往往难以实现。AI大模型将有效应对这一局面，带来范式化分析、智能预警、自动生成等深层变革

本课程去繁就简，以中核集团财务场景为样本，系统讲授AI大模型在财务决策支持、经营分析预警、自动化报告生成三大场景的核心方法与实操要点，帮助财务负责人建立人机协同工作的财务新范式，建设数字化、智能化的财务管理能力

课程时间

1天，6小时

授课方式

课程讲授、工具演示、实操练习、案例分析、小组讨论等

课程内容重点

01AI大模型在财务决策、分析预警与自动化报告中的深度应用：业务场景、工具应用与质量检查

02场景识别：业务任务、工具适配与使用边界

03流程嵌入：提示词、数据输入与输出校验

04应用复盘：效率指标、风险控制与迭代计划

讲师介绍

李一弘

财税管理实战专家

李一弘，财税管理实战专家，拥有18年大型企业财税管理经验。擅长财务管理、税务合规及AI财务应用，累计授课300+场，学员过万人。致力于通过业财融合与智能技术，帮助企业实现合规风控与价值创造

电力能源金融银行制造业政府国企通信烟草

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课程差异说明

本课程页面围绕《AI大模型在财务决策、分析预警与自动化报告中的深度应用》重点呈现课程定位、适合对象、核心收益和 4 个主要模块，便于快速判断培训匹配度

课程常见问题

这门课适合哪些学员参加？

中核集团及旗下子公司财务负责人。

学习这门课可以获得什么收益？

明确工具场景、输入要求和输出校验，减少只听概念、不知道怎么用的落差；围绕AI大模型在财务决策、分析预警与自…校准目标和边界，明确课堂重点动作。

课程通常安排多长时间？

课程通常可按1天，6小时安排，具体节奏会结合企业培训目标、学员基础和现场安排确认

课程采用什么授课方式？

课程主要采用课程讲授+工具演示+实操练习+案例分析+小组讨论等，强调理解、讨论、工具练习和业务场景应用

企业可以基于这门课做定制吗？

可以。正式交付时可结合企业行业、岗位对象、当前问题和培训时长，对案例、练习和重点模块做适配