課程分類： DS賦能財務

課程目標：
提升財務決策效率：通過Deepseek技術，財務人員可以更快地獲取和分析數(shù)據(jù)，支持更精準的決策。
增強風險管理能力：Deepseek可以幫助企業(yè)實時監(jiān)控財務風險，提前預警潛在問題。
推動財務數(shù)字化轉型：幫助企業(yè)財務團隊掌握前沿技術，推動財務管理的智能化升級。

課程對象：

課程時間：

第一章：智能革命：AI 大模型技術底座與數(shù)據(jù)驅動的人機協(xié)作范式重構
第一節(jié) 概念解析：人工智能技術演進與核心術語圖譜
（整合人工智能、機器學習、生成式 AI 等核心概念）
第二節(jié) 能力全景：AIGC 八大工具矩陣與職場應用場景
（涵蓋搜索 / 文本 / 分析 / 多媒體工具能力，融合模型選型策略）
第三節(jié) 人機共生：個體 AI 思維與核心能力重構路徑
（聚焦 AI 思維、整合力等四大能力維度）
第四節(jié) 深度認知：DeepSeek 三大模式場景化實踐對比
（解析基礎模式、深度思考、聯(lián)網(wǎng)模式的差異化價值）
第五節(jié) 交互策略：從基礎到 BROKE 框架的提示詞工程
（含五大基礎技巧、BROKE 框架及簡潔 / 引導策略案例）
第二章：效能躍遷：多模態(tài) AI 工具協(xié)同與場景化人機協(xié)作體系升級
第一節(jié) 基礎流程智能化重構：財務核心業(yè)務自動化
（電子發(fā)票自動化歸集、薪酬智能優(yōu)化及會議數(shù)據(jù)實時解析）
第二節(jié) 數(shù)據(jù)治理與計算優(yōu)化：Excel 智能處理技術
（融合財務數(shù)據(jù)清洗引擎、AI公式推演及可視化建模技術，數(shù)據(jù)處理全鏈路標準化）
第三節(jié) 分析框架體系化構建：AI 驅動的深度洞察
（整合經(jīng)營指標動態(tài)建模與回歸預測算法，強化數(shù)據(jù)驅動的戰(zhàn)略洞察能力）
第四節(jié) 趨勢預測與決策支持：智能化前瞻性分析
（融合時序預測模型與因果推斷算法，構建智能決策支持體系）
第五節(jié) 人機協(xié)同效能升級：AI 思維與工具整合策略
（AI 思維重構、工具選型策略及提示詞框架，實現(xiàn)技術與業(yè)務場景的高效融合）
第三章 場景深化：AIGC 工具矩陣與職場效能實踐
第一節(jié) 概念解析：AI 生成式 PPT 設計原理與財務場景適配性
（動態(tài)圖表適配與數(shù)據(jù)關聯(lián)分析能力，支撐財務報告自動生成）
第二節(jié) 能力全景：公文寫作智能化工作流與合規(guī)性校驗體系
（公文初稿生成、風險標注與版本迭代一體化工作流）
第三節(jié) 工具對比：文生圖 / 圖生圖工具技術路徑與成本效益評估
（主流工具渲染精度、版權風險與本地化部署成本對比）
第四節(jié) 實踐策略：零代碼圖像處理工具操作鏈路與效果優(yōu)化
（圖層語義分割與批量處理腳本配置，確保輸出質量）
第五節(jié) 交互框架：文字轉視頻工具內(nèi)容結構化與多模態(tài)對齊
（文案關鍵幀映射與版權素材合規(guī)調用規(guī)則庫）
第六節(jié) 模型訓練：財務政策問答智能體知識蒸餾與場景泛化
（財稅政策語義網(wǎng)絡構建與多輪對話容錯機制）
第七節(jié) 部署方案：Cherry Studio 私有化知識庫安全架構與運維監(jiān)控
（混合云部署拓撲與金融級數(shù)據(jù)隔離方案）