AI、大数据与会计的融合、DeepSeek赋能数智财务创新与实践

AI、大数据与会计的融合、DeepSeek赋能数智财务创新与实践

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AI、大数据与会计的融合

自动化财务处理

AI技术（如RPA机器人流程自动化）可替代传统会计中的重复性工作，如发票录入、凭证生成、账务核对等，提升效率并减少人为错误。

智能分析与预测

大数据技术整合企业财务数据、市场动态等多维度信息，结合机器学习模型，可预测现金流、风险评估及投资回报率，辅助管理层决策。

审计与风险控制

AI通过自然语言处理（NLP）分析合同条款，识别潜在风险；大数据分析历史审计数据，快速定位异常交易或舞弊行为。

个性化财务服务

基于用户行为数据，AI可提供定制化财务规划建议（如税务优化、预算管理），满足企业或个人需求。

行业挑战与伦理问题

• 数据安全：需确保财务数据的隐私与合规性。
• 技术依赖：过度依赖AI可能导致传统会计技能退化。
• 伦理争议：算法偏见可能影响财务决策的公平性。

AI在会计中的应用

AI技术正在重塑传统会计模式，从自动化处理到智能决策支持，以下是核心应用场景：

1. 自动化财务流程

• 场景：发票识别与录入、银行对账、费用报销审核。
• 技术实现：OCR（光学字符识别）+ NLP（自然语言处理）提取发票关键信息，RPA自动匹配合同与付款记录。
• 案例：德勤“小勤人”财务机器人，某企业使用后处理效率提升80%，错误率降至0.1%以下。

2. 智能财务分析与预测

• 场景：现金流预测、成本优化、税务筹划。
• 技术实现：时间序列分析（ARIMA、LSTM）预测现金流；聚类算法（如K-means）识别异常成本项。
• 案例：某零售企业通过AI预测现金流波动，提前调整供应链策略，减少资金链断裂风险。

3. 风险审计与合规监控

• 场景：舞弊检测、合同风险审核。
• 技术实现：图神经网络（GNN）分析关联交易；NLP解析合同条款，比对法律风险数据库。
• 案例：安永“AI审计平台”发现某公司关联方交易舞弊，涉及金额超亿元。

4. 智能税务管理

• 场景：自动报税、税务合规检查。
• 技术实现：规则引擎匹配税法条款，生成多地区税务申报表。
• 案例：某跨国公司通过AI系统统一处理全球30+国家的税务申报，合规率提升至99%。

大数据财务分析

大数据技术通过整合多源异构数据，推动财务分析从“事后统计”转向“实时洞察”：

1. 全维度数据整合

• 数据类型：
• 结构化数据（财务报表、交易记录）；
• 非结构化数据（合同文本、社交媒体舆情）；
• 外部数据（行业报告、宏观经济指标）。
• 技术实现：Hadoop/Spark构建数据湖，ETL工具清洗整合数据。

2. 实时经营分析

• 场景：动态利润监控、客户信用评分。
• 技术实现：流处理框架（如Flink）实时计算ROI（投资回报率）；随机森林模型评估客户违约概率。
• 案例：支付宝“芝麻信用”基于大数据实时评估用户信用，支持秒级贷款审批。

3. 可视化与决策支持

• 场景：管理层驾驶舱、风险热力图。
• 技术实现：Tableau/Power BI构建交互式仪表盘；知识图谱展示供应链风险传导路径。
• 案例：某制造企业通过可视化平台实时监控全球工厂成本，优化资源分配。

4. 行业级趋势预测

• 场景：行业风险预警、投资机会挖掘。
• 技术实现：自然语言处理（BERT）分析政策文件；协同过滤算法推荐潜在投资标的。
• 案例：彭博社（Bloomberg）整合全球金融数据，预测行业波动，辅助机构投资者决策。

行业挑战与应对策略

1. 数据治理难题

• 问题：数据孤岛、质量参差不齐。
• 解决方案：建立统一数据中台，制定数据清洗规则（如缺失值填补、异常值过滤）。

2. 技术与人才瓶颈

• 问题：传统会计人员缺乏AI技能，算法可解释性差。
• 解决方案：
• 引入低代码AI平台（如UiPath、Automation Anywhere）；
• 使用可解释性模型（如SHAP值分析）。

3. 安全与伦理风险

• 问题：财务数据泄露、算法偏见。
• 解决方案：区块链技术加密交易记录；定期审计算法公平性。

未来趋势

• AI会计助手：基于大模型的虚拟会计助理（如ChatGPT for Finance）自动生成财务报告。
• 边缘计算+实时分析：物联网设备实时采集产线数据，边缘节点计算成本损耗。
• 监管科技（RegTech）：AI自动跟踪全球会计准则变化，生成合规报告。

总结

AI与大数据正在推动会计从“账房先生”向“战略参谋”转型：

• 效率提升：自动化处理节省70%以上人力；
• 决策升级：数据驱动洞察替代经验主义；
• 风险可控：实时监控将问题消灭在萌芽阶段。

企业需平衡技术投入与ROI，同时关注数据安全与伦理，方能实现可持续的财务智能化。

DeepSeek赋能智能财务创新与实践

自ChatGPT掀起新一轮人工智能浪潮以来，DeepSeek以其开源、低成本，特别是极致的算法优化，展现了以低算力复现最先进模型的可能性，也标志着中国的AI技术突破深刻改变了全球创新竞争格局。全国各类企事业单位，特别是大中型企业迅速行动，开始密集接入DeepSeek。2月，国务院国资委也召开中央企业“AI+”专项行动深化部署会，要求国资央企发挥需求规模大、产业配套全、应用场景多的优势，抓住AI发展的战略窗口期。

财务作为企业数字化的先锋，也需要迅速行动，系统提升并优化智能财务的能力和架构，抓住AI赋能的战略机遇期。财务应该全面拥抱AI，推动基础工作自动化、增强数据分析能力、强化合规与风险管理、助力战略决策和执行。在新的AI浪潮中，财务理应继续引领企业数字化转型升级和新一轮价值创造。

为此，上海国家会计学院将开设“拥抱AI系列课程：DeepSeek赋能智能财务创新与实践”研修班，帮助企业重塑智能财务，以创新实践为引领，推进AI时代财务的高质量发展。

课程简介

一、培训安排

二、课程目标

1. 深入理解人工智能大模型的原理、DeepSeek的优势及其部署使用。
2. 系统构建基于DeepSeek的智能财务建设和应用体系。
3. 分场景深入体验DeepSeek如何赋能财务。

三、培训对象

1. 分管财务的副总经理、总会计师、财务总监、CTO和CIO等职能部门领导；
2. 财务经理与负责财务分析和相关数据管理项目人员，从事财务数字化研究与实践的财务人员、业务人员、信息人员和管理人员。

四、课程内容

（一）人工智能大模型与DeepSeek

1. 人工智能大模型的工作机制
2. DeepSeek的核心能力与优势
3. 各类大模型的对比分析
4. DeepSeek的部署
5. DeepSeek的通用技巧
6. 大模型在财务领域的应用局限

（二）“AI+财务”效用最大化之智能财务建设体系

1. 基于DeepSeek的智能财务发展
2. 基于DeepSeek的智能财务规划
3. 基于DeepSeek的智能财务设计
4. 基于DeepSeek的智能财务实施
5. 基于DeepSeek的智能财务评估

（三）DeepSeek在财务领域的运用思路及典型案例

1. 财务人的DeepSeek提示词：编辑和应用
2. AI中台构建
3. 问答式财务知识库构建
4. AI应用场景分析
5. AI智能体编排、应用与演示：智能填单、智能审核、智能财报、智能管报、智能风控等
6. AI应用场景体验
7. AI成本与效益分析
8. AI风控与合规探讨

（四）现场教学

（五）研讨：DeepSeek驱动财务创新应用

五、拟聘师资

• 刘勤（课程主任）：上海国家会计学院教授，博士生导师，智能财务研究院院长，国务院政府特殊津贴专家。兼任中国总会计师协会智能财务专业委员会主任委员，中国会计学会常务理事，全国会计信息化标准化技术委员会委员，财政部会计人才库和大数据应用人才库成员。
• 刘梅玲（课程主任）：上海国家会计学院副教授，中国财政科学研究院会计信息化博士/税收信息化博士后、全国会计信息化标准化技术委员会咨询专家、中国会计学会会计信息化专业委员会委员。
• 吴忠生：上海国家会计学院副教授，智能财务研究院副院长，硕士生导师，研究方向为会计信息化、财务共享服务、加密数字货币与区块链经济等。
• 金源：上海国家会计学院智能财务研究院联席院长，财政部全国会计信息化标准化技术委员会咨询专家。长期在高科技企业和上市公司担任高管。著有《ChatGPT：会计人触手可及的“AI助手”》等专著。
• 其他资深实务专家。

六、收费标准

1. 培训费：3600元
2. 食宿统一安排，费用自理，具体标准以开课通知为准。
3. 费用支付方式：培训费由上海国家会计学院收取，支付宝/微信扫码、汇款。食宿费由酒店收取，现场支付。
4. 培训费发票由学院提供，食宿费发票由酒店提供。

七、结业证书

培训班结束后由学院颁发结业证书，并注明学时。继续教育学时认定事宜，烦请学员咨询当地主管部门。

八、报名咨询

请参加人员填写《报名表》（附后）回传至招生联系人，我们将在开课前五天发送《开课通知》。

联系人：孙老师 132-6931-9479（同微信）