课程背景BACKGROUND
——工具融合、模型构建与价值挖掘
当前，全球企业正经历从信息化到智能化的关键跃迁。财务作为企业核心管理职能，其角色已从传统的"账房先生"演变为"战略决策中枢"。然而，在数据量指数级增长、市场波动加剧的背景下，多数企业仍深陷"数据富矿、决策贫困"的困境：
数据价值断层：ERP、CRM、OA等系统沉淀了海量数据，但分散的孤岛结构和低效的手工处理，导致财务分析滞后于业务需求
决策链条冗长：传统财务报告依赖静态表格与人工解读，关键指标需层层传递，管理层难以实时捕捉风险与机遇
人机协同失衡：据Gartner调研，83%的财务团队仍将60%以上时间用于基础数据处理，而非战略分析，AI工具的应用多停留在"局部实验"阶段
技术赋能：AI+BI重构财务决策价值链
以生成式AI和商业智能(Power BI)为代表的技术融合，正在重塑财务管理的底层逻辑。
课程安排ARRANGEMENT
适用对象
财务分析师、财务经理、财务总监、CFO及财务数字化转型负责人
授课方式
理论讲解 + 真实财务案例 + 深度实操演示 + 学员动手练习 + 互动答疑
课程收益BENEFITS
效率跃升：财务报告生成时间缩短70%，异常识别速度提升5倍，释放财务团队战略分析能力
决策优化：通过多维度数据关联分析，识别隐藏业务机会，辅助决策准确率提升43%
风险前瞻：构建财务健康度预警系统，提前15-30天识别潜在风险点，降低企业财务损失
能力升级：掌握AI+BI融合技能，成为企业数字化转型核心人才，职业竞争力显著提升
价值彰显：从"账房先生"转型为"业务伙伴"，财务部门价值认可度提升65%
课程软件：Office 2019及以上版本；Power BI Desktop桌面端应用软件
课程大纲OUTLINE
- 财务分析演进路径：从传统报表到智能决策中枢的转型逻辑
- 一、财务人员AI能力图谱
- 1. 财务专用AI工具矩阵：DeepSeek、WPS AI、Copilot for Finance
- 2. AI提示工程精要：构建精准财务分析指令的"黄金公式"
- 3. 财务数据安全边界：AI应用合规红线与数据脱敏策略
- 二、实战工作坊
- 1. 使用AI完成行业对标分析
- 2. 自动爬取与整合上市公司财务数据
- 3. 生成竞争对手财务健康度对比报告
- 4. 识别行业标杆企业的财务运营亮点
- 5. 财务分析报告与PPT的AI辅助生成与优化
- 一、多源数据自动获取技术
- 1. 利用Power Query查询编辑器自动化获取数据
- 2. 非结构化数据转化：AI识别与转换PDF/图片格式财务报表
- 3. 网络数据智能采集：获取宏观经济、行业指数等外部数据
- 二、财务数据智能清洗
- 1. 利用AI识别异常值与逻辑矛盾（如三表勾稽关系断裂点）
- 2. 智能填充缺失值：基于时间序列与业务规律的预测填充
- 3. 透视列：一维表转二维表应用
- 4. 逆透视列：二维表转一维表应用
- 三、实战工作坊
- 1. 构建自动更新的财务数据仓库
- 2. 多层级财务报表的清洗技巧
- 3. 科目余额表转换清洗技巧
- 4. 三大报表的转换清洗技巧
- ——财务报表合并的自动化技术
- 一、财报数据的追加合并自动化
- 1. 工作薄中指定月份的财务报表追加合并
- 2. 工作薄中所有财务报表追加合并
- 3. 不确定个数的财务报表动态追加合并
- 二、财报数据的合并查询自动化
- 1. 合并查询里的6联接种类
- 2. 一对多财务报表的数据合并
- 三、从文件夹中汇总财务报表文件
- 1. 文件夹中多个Excel工作薄的汇总
- 2. 文件夹中多个合并多个CSV文件
- 3. 文件夹中合并所有的txt文件
- 4. 利用M函数进行多个Excel工作薄的汇总
- 一、AI在Excel数据整理中的场景化应用
- 1. 数据清洗和预处理的重要性及AI在此过程中的作用
- 2. 非结构化文本关键信息提取
- 3. 利用AI进行Excel财务报表数据整理的批量处理
- 二、AI辅助Excel函数与公式优化
- 1. 会计期间函数的应用
- 2. 逻辑判断函数的应用
- 3. 分类统计汇总函数的应用
- 4. 查找应用函数的应用
- 三、AI+Excel财务建模实战
- 1. 因果分析：收入费用相关性分析
- 2. 利用单变量求解预测营业收入
- 3. 利规划求解搭建产能计算模型
- 4. 应收账款管理分析模型搭建
- 5. 本量利分析模型搭建
- 6. 资金流量预测模型搭建
- 7. 固定资产投资可行性分析模型搭建
- 四、AI 生成VBA与宏代码，解决复杂的财务分析问题
- 一、多维盈利分析看板搭建（深度解析收入变动，钻取业务隐性问题）
- 1. 利用AI + BI搭建业务分析模型
- 1）表及关系的分类
- 2）关系模型的布局
- 3）模型关系的创建
- 4）计算列与度量值
- 2. 利用AI+BI建立分析指标，形成指标体系
- 1）认识DAX数据分析表达式
- 2）度量值的分类管理
- 3）时点数指标的应用
- 3. 利用Power BI制作整体收入可视化交互分析看板
- 1）创建关键指标卡片
- 2）业绩达成分析
- 3）创建销售收入变化趋势
- 4）各类产品收入对比分析
- 5）各省份收入构成
- 6）客户贡献构成分析
- 4. 指导业务决策：What-If分析（实现数据的钻取与挖掘）
- 二、利用AI + Power BI搭建智能化财务分析系统
- 1. 通AI自然语言对话了解财务分析看板的框架结构
- 2. 财务报表数据的获取、清洗与融合
- 3. 创建财务分析看板维度表
- 4. 创建财务分析看板指标体系
- 5. 创建关键KPI指标看板，实时洞察企业经营状况
- 6. 创建利润分析看板，实时了解企业盈利状况
- 7. 创建资金流动看板，实时了解现有资金状况
- 8. 系统化财务洞察输出与应用价值闭环
- 三、成本、费用与利润预测模型搭建（AI+Power BI融合应用）
- Q&A及总结
- 1. 回答学员疑问
- 2. 课程要点回顾
