主讲：池冬梅老师
【课程背景】
“财务数字化转型浪潮下，AI技术正在重塑财务工作模式”，但企业常面临这些痛点：
> 财务部门陷入海量数据处理却难提效
> 传统财务分析滞后难以支撑战略决策
> 风险管控依赖人工经验易出现漏洞
> 集团型企业AI + 财务部署缺乏统一标准
本课程基于AI财务应用4A模型（分析 - 自动化 - 适应性调整 - 审计），结合行业最新技术进展与实战案例，系统解决财务职能转型难、技术落地效果差、风险管控滞后等核心问题。
【课程收益】
Ø 掌握现金流预测的机器学习建模方法
Ø 学会设计业财融合实时决策看板（含3个关键指标）
Ø 运用异常识别算法构建欺诈检测体系
Ø 通过NLP技术实现合同合规自动化审查
Ø 建集团级AI + 财务部署评估模型
【课程对象】
CFO、财务总监/经理、财务分析师、IT部门负责人
【课程时间】
1天（6小时/天）
【课程大纲】
模块一：现状与趋势：AI如何重塑财务工作格局？
1. AI在财务领域的全球发展图谱
Ø 痛点：某跨国集团因忽视区域数据差异导致AI预测偏差率达40%
Ø 解决方案：
l 趋势1：全球AI财务应用三大梯队分布（附区域对比图）
l 趋势2：RPA + 认知计算驱动财务流程自动化革命
l 趋势3：联邦学习技术破解数据孤岛难题
2. 财务职能转型路线图
Ø 工具：财务价值创造矩阵（标注AI赋能关键节点）
Ø 案例：德勤财务机器人3.0版本功能迭代路径
模块二：核心应用：AI在财务管理的关键场景实战
1. 预测分析与决策支持系统
Ø 工具：LSTM神经网络现金流预测模型（含参数调优指南）
Ø 案例：某医药集团通过XGBoost算法优化年度预算（节省18%资金成本）
2. 业财融合实时决策平台
Ø 模型：财务数据湖架构设计图（展示业务 - 财务数据映射关系）
Ø 演练：学员分组设计销售数据实时看板（含关键指标设定）
3. 风险管控与合规系统
Ø 工具：基于孤立森林算法的欺诈检测模型（附参数解释）
Ø 案例：辉瑞制药使用spaCy进行合同条款智能审查（准确率达92%）
模块三：落地策略：AI + 财务实施方法论
1. 分层实施框架
Ø 模型：AI财务部署成熟度评估金字塔（含5级评估标准）
Ø 工具：集团型企业AI财务实施路线图（分阶段任务清单）
2. 中小企业轻量化方案
Ø 案例：某中小药企使用Power BI + Python构建成本分析系统（投入产出比达1:5）
模块四：行业实践：医药企业AI财务案例深度解析
1. 上药集团AI财务体系
Ø 亮点：基于Transformer的供应链金融预测模型
Ø 成果：应收账款周转率提升25%，坏账率下降15%
2. 创新医药企业实践
Ø 案例：百济神州利用图神经网络优化研发预算分配（节省研发资金3.2亿）
Ø 工具：医药研发费用智能分析仪表盘（含12项核心指标）
李真顺
周远祥
欧德张
孟晓苏
刘大成
殷大奎
曾凤
庞国明