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課程時長 35 時間：
課程簡介
AI 基礎及用於財務的 AI 輔助 Python
現代財務中的 AI、分析與代理式 AI
- 生成式 AI、機器學習、自動化及代理式 AI 的差異，以及它們在財務領域中的適用場景。
- 涵蓋會計、FP&A、報告、審計、資金管理及共享服務的財務應用案例。
- 識別適合 AI 輔助的任務與適合受控自動化的任務。
財務 Python：以 AI 為編程夥伴
- 財務專業人士的 Python 基礎：變數、數據類型、條件、函數及 Notebook。
- 利用 AI 助手生成、解釋、除錯及優化 Python 代碼，而非孤立編程。
- 用於可靠生成財務專注代碼的提示（Prompting）技巧。
在 Python 中處理財務數據
- 使用 Pandas 和 DataFrame 導入 Excel 及 CSV 數據。
- 過濾、分組、匯總及計算財務指標。
- 利用 AI 解釋錯誤、改進邏輯並記錄分析步驟。
實用財務編程應用
- 自動化重複計算、差異分析及比率分析。
- 創建由 AI 支援代碼審查的可重用 Python 工作流。
- 在用於財務報告前驗證輸出結果。
實戰應用
- 構建一個 AI 輔助的 Python 工作流來分析樣本財務數據集。
- 審查生成的代碼，測試假設，並通過人類驗證改進輸出。
利用 AI 進行進階財務數據分析
財務數據準備與質量
- 清理、驗證及標準化財務數據。
- 處理缺失值、重複項、不一致的分類及日期問題。
- 整合來自多個財務來源的數據以進行分析。
進階財務分析
- 營收、成本、利潤率、盈利能力及營運資金分析。
- 預算與實際、差異及環比分析。
- 深入鑽取分析以識別關鍵財務驅動因素。
AI 輔助分析與異常偵測
- 使用 AI 調查波動、模式及異常交易。
- 從財務數據中生成分析性問題及假設。
- 區分有價值信號與由 AI 生成的誤導性解讀。
預測與情境分析
- 用於預測的歷史趨勢、驅動因素及假設。
- 用於財務決策支援的「如果...那麼...」及敏感性分析。
- 利用 AI 支援情境敘述，同時維持財務控制。
實戰應用
- 對財務數據集進行端到端分析，識別關鍵差異及異常。
- 準備一份簡潔的 AI 輔助財務見結摘要，並有底層數據支援。
基於 AI 的財務儀表板與管理層見解
財務儀表板設計
- 為財務、管理及運營報告選擇有意義的 KPI。
- 圍繞決策問題設計儀表板，而非僅關注視覺載量。
- 構建高管、管理層及分析師視圖。
構建互動式財務儀表板
- 連接並轉換財務數據以用於儀表板。
- 創建 KPI 卡片、趨勢、差異視覺化、鑽取及篩選器。
- 構建預算與實際、盈利能力、現金流及績效視圖。
AI 增強的儀表板
- 使用自然語言查詢探索財務數據。
- 生成 AI 輔助的摘要及對 KPI 變動的解釋。
- 利用 AI 識別需要深入分析的領域。
儀表板控制與可靠性
- 數據刷新、可追溯性、驗證及對帳考量。
- 管理訪問權限、敏感財務信息及受控分發。
- 避免誤導性的視覺或 AI 生成的結論。
實戰應用
- 使用結構化數據集構建互動式財務儀表板。
- 添加與可量化財務變動相聯系的 AI 支援管理層評論。
總帳及財務運作中的進階 AI 工具
總帳中的 AI 應用
- 分析總帳科目、交易模式及過帳行為。
- 利用 AI 支援交易分類及科目級審查。
- 識別異常、高風險或不符合模式的條目。
用於對帳的 AI
- 在財務數據集間匹配記錄並識別例外事項。
- 支援銀行、關聯公司及資產負債表對帳。
- 優先處理未對帳項目以供人類調查。
日記帳分析
- 偵測重複、異常及手動日記帳。
- 期末日記帳分析及支援解釋生成。
- 財務團隊的風險指標及審查檢查點。
財務結賬與報告中的 AI
- 結賬任務優先級排序及基於例外的審查。
- AI 輔助的差異解釋、評論及審查註釋。
- 在最終報告前使用結構化審批及驗證。
實戰應用
- 分析樣本總帳數據集，識別異常及對帳例外事項。
- 為財務管理層生成受控的 AI 輔助審查摘要。
用於財務運作及決策支援的代理式 AI
理解財務中的代理式 AI
- 什麼使 AI 工作流具備代理特性：目標、規劃、工具、記憶、行動及反饋循環。
- 代理式 AI 可支援財務運作的領域，以及人類審批仍至關重要的領域。
- 單代理與多步驟或多代理財務工作流的對比。
設計代理式財務工作流
- 創建用於數據收集、分析、驗證及報告任務的代理。
- 將代理連接到結構化財務數據及核准工具。
- 設計升級規則、檢查點及審批邊界。
財務中的代理式應用案例
- 自動化差異調查及管理層評論工作流。
- 總帳例外分類、對帳支援及結賬狀態監控。
- 預測更新、情境準備及財務查詢助手。
代理式 AI 的治理、風險與控制
- 人在環路控制、審計軌跡、權限及職責分離。
- 數據保密、幻覺風險、驗證及模型局限性。
- 在生產環境部署前定義安全運營邊界。
最終實戰綜合項目
- 在單一財務用例中結合 Python 與 AI、進階分析及儀表板輸出。
- 設計一個代理式工作流，分析結果、標記例外事項並準備管理層見解。
- 展示工作流、控制措施、輸出及建議的後續步驟
最低要求
- 對財務、會計、財務報告或 FP&A（財務規劃與分析）概念具備基本理解。
- 熟悉 Excel 及操作財務數據集。
- 無需具備 Python 編程經驗，但具備基本數據分析知識將有所助益。
- 對 AI 或生成式 AI 工具（如 ChatGPT、Microsoft Copilot 或 Claude）有基本認知者為佳，但非強制要求。
- 學員應能熟練處理財務報告、KPI、預算、差異分析及相關財務數據。
- 上機實作環節需配備可訪問所需培訓工具、數據集及核准 AI 平台的筆記型電腦。
客戶評論 (1)
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