课程定位

面向财务BP和财务主管，以轻量实操把工作拆成可交付小任务，明确人、AI及共创分工。工具、接口和能力按课堂条件演示，涉及企业数据须授权与保护，分析预测、预警和自动生成结果必须复核，不等于上线交付或对效果的保证。

学习收获

• 理解AI在财务BP中的角色与边界，建立人机协同思路。
• 学习工作分解和任务编排，调用对话AI与智能体协作。
• 练习数据清洗整合及计算分析，研究减少繁琐操作的方法。
• 围绕财务高频场景，以完成真实任务为导向学习工具与方法。

课程特色

• 工具矩阵涉及Deepseek、Kimi、文心一言、Coze、秘塔、WPS AI及MS Office Copilot，比较对话、智能体和Office协同的教学任务。
• 四象限、结构化现状根因建议、逻辑链核查、利润贡献矩阵、动态看板和滚动预测等方法贯穿数据到业务表达。
• 课程验收是小组全流程练习与场景共创，形成应用优先级和AI路线图；具体师资、工具条件及配套以当期通知为准。

课程模块

模块一 AI 启航：认知升级与工具准备

• AI 发展现状与财务应用全景
• 大模型与智能体：它们如何重构财务工作流？
• 财务常用 AI 工具矩阵
• - 对话机器人：Deepseek/Kimi/文心一言分别擅长的任务类型
• - 智能体工具：Coze/秘塔分别擅长的任务类型
• - Office AI：WPS AI、MS Office Copilot
• AI 的能力边界与风险控制：如何识别并规避“AI 幻觉”？

财务 BP 的 AI 思维模式

• 从“执行者”到“指令官”：学会给 AI 下任务，而非被 AI 替代
• 工作分解法：将复杂任务拆解为 AI 可执行的子任务
• 人机协同四象限：判断哪些工作交给人、哪些交给 AI、哪些人机共创？

财务 BP 必学的 AI 工具技能树

• 财务 BP 必学的 AI 工具技能树。

数据处理「AI 神器」：从“多源脏数据”到“清洁数据池”

• - 数据提取：API 连接企业 ERP 系统，自动识别并提取关键字段
• - 数据清洗：AI 修复格式不一、重复、缺失值的数据
• - 数据合并：AI 匹配订单、客户、收入及成本中心

文本输出「AI 笔杆子」：从 “数据信息堆” 到 “业务能看懂的报告”

• - 思路整理：用“结构化输出” 指令，让 AI 把经营问题拆成 「现状 - 根因 - 建议」框架
• - 可视化呈现：用 “图表生成” 指令，让 AI 把业务数据转化为图表
• - 报告生成：用“业务语言转化” 指令，让 AI 把经营分析变成业务能看懂的报告

逻辑分析「AI 参谋」：从 “看数据” 到 “懂数据”

• - 逻辑判断：用 “因果分析” 指令，用数据判断经营状况变化的核心原因及输出论据
• - 逻辑检查：用 “逻辑链核查” 指令，识别推理跳步与因果错位

Office 协同「AI 助手」：从 “复杂操作” 到 “让工具自己执行”

• Excel：以自然语言描述需求，辅助数据计算与分析。
• Word：整理逻辑，辅助报告生成与优化。
• PPT：搭建大纲并辅助生成汇报材料。

模块二 数据筑基：用 AI 搞定「多系统脏数据」 ——财务 BP “数据整理” 工作

• 任务场景：每月的经营分析需要抽取 ERP 系统、销售订单系统、费用报销系统、费用报销系统等多个系统
• 数据，格式混乱、重复值多、数据有缺失需要额外获取。BP 每月花两天整理。
• 多源数据自动抽取：AI 连接企业数据端口并抓取关键字段数据
• 智能数据清洗与字段映射：AI 修复格式不一、重复、缺失值，调整至口径统一、维度对齐
• 数据合并与对齐：AI 自动匹配订单、客户、成本中心
• 数据透视与常用计算：AI 根据结构化指标库，自动进行指标计算

模块三 分析破局：用 AI 从数据中厘清业务真相 ——财务 BP “经营分析” 工作

• 任务场景：管理层常追问“业绩为什么没达标？哪个产品/区域/渠道出了问题？”而经营报表信息割裂，
• 难以追溯业绩波动的真实原因。BP 常陷于“算数”而非“解数”，无法快速用数据支撑业务洞察与决策。
• 多维分析构建：AI 自动生成产品/客户/地区/渠道的利润贡献矩阵
• 根因定位：AI 识别业绩偏差的关键因子（如价格、销量、成本）
• 一页纸报告生成：AI 将分析结果转化为“业务语言”报告初稿
• 智能看板搭建：AI 辅助构建动态经营数据看板

模块四 预测风险：用 AI 由业务异动预判风险 ——财务 BP “风险管控” 工作

• 任务场景：业务环境波动频繁，财务 BP 往往在风险已经发生后才介入，缺乏提前识别与预警机制，无法为
• 业务决策提供及时支持。
• 滚动预测模型：AI 基于历史数据与业务假设生成预测
• 动态场景推演：AI 模拟汇率波动、原材料涨价对利润的影响
• 智能预警系统：AI 整合历史交易记录及市场信息，识别客户 信用风险 、库存减值信号

模块五 高效呈现：用 AI 打磨沟通影响力——财务 BP “沟通汇报” 工作

• 任务场景：每月例会或经营复盘时，BP 汇报耗时长、逻辑不清晰，表达缺乏重点。面对管理层或业务
• 质询时，常陷入被动应答，难以用数据讲故事、用逻辑赢信任。。
• 汇报脚本生成：AI 按「核心数据→偏差根因→改进建议」的逻辑准备汇报结构与话术
• 模拟对话陪练：AI 模拟上司或业务部门可能提出的提问与质疑
• 个性化辅导教练：AI 智能点评表达逻辑与说服力，练习“数据 + 逻辑” 的回答技巧

模块六 实战验收：交付成果与提效方案

• 小组练习：完成从 “多系统数据整合” 到 “业务汇报” 的全流程任务
• 场景共创：学员分享自己企业可落地的 AI 使用场景，，探索“AI 能落地在哪、怎么落地”
• 交流不同企业AI应用优先级，并制定各自的AI落地路线图。

适合人群

财务 BP 财务主管。

师资信息

本期公开资料暂未披露授课老师姓名及完整履历，具体师资请在报名确认时向新中华学习网核实，以正式开课通知为准。

课程咨询与报名

了解本期课程安排、师资及报名事项，请联系新中华学习网：400-061-6586，也可使用本页下方的报名咨询表。具体开课安排以正式通知为准。

温馨提示：本文内容根据课程内容整理，各模块实际讲授内容由授课老师根据学员情况灵活调整，最终以课堂授课为准。