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珀菲特企业管理
Karen /郑老师
KEY WORDS OF Corporate Training
联系我们：
13382173255（Karen郑老师）
学员背景| Course Background
参加对象：管理者
授课形式：内训
授课天数：2 天
课程大纲| Course Outline
第一部分：通用人工智能的曙光：从经典人工智能到生成式AI大模型
1. 从早期人工智能算法到机器学习，到人工神经网络和深度学习：
· 人工智能是一类计算机模拟的，完成传统上认为只有人类可以执行的任务的硅基智能
· 机器学习是一类让算法从数据中找到规律、模式的设计:从判断信用卡交易是否套现的实现，看程序代码方式和机器学习方式的差异
· 深度学习/人工神经网络是一类机器学习算法，通过模拟生物神经网络，处理相对抽象的信息：人工神经网络怎么能识别小狗的照片？其实跟我们教小朋友认小狗非常类似
2. 生成式AI兴起 - 从分析式AI到生成式AI，AI从做判断题/选择题，到做填空/问答题
3. 从“偏科专才”到“通才”，通用人工智能的曙光：GPT为何如此令人兴奋？
· 以Deepseek和ChatGPT为代表的等大语言模型基本核心原理
o ChatGPT带来了通用逻辑能力AI的曙光
o Deepseek为中国自己的智能操作系统打下坚实的基础
· 其他主流大模型主要类别和基本原理
o 以扩散模型为代表的文生图模型：训练机器对像素的“组装”和“组合”
o 数字三维构建模型：算法对世界的“脑补”
o “世界模拟器”：OpenAI的视频生成模型SORA
第二部分： AI在财务中的应用场景
1. 自动化流程
· 发票处理和支付验证的自动化
o 利用OCR（光学字符识别）技术，AI可以自动读取并处理纸质或电子发票，减少人工输入错误。通过机器学习算法，系统能够自动匹配发票与相应的采购订单，进行支付前的验证。
· 费用报告审核的智能化
o AI可以通过自然语言处理(NLP)技术理解费用报告的内容，并根据预设规则自动审批或标记需要进一步审查的项目。这不仅提高了效率，还增强了透明度和合规性。
o 案例分析：某科技企业引入智能费用报告系统，利用AI对员工提交的费用报告进行初步筛选，识别异常支出模式，如重复报销或超出预算的情况。实施后，该公司的审计时间减少了30%，同时显著降低了违规报销的风险。
2. 风险管理和合规性
· 使用AI进行欺诈检测和风险管理
o AI模型能够实时监控交易数据，识别潜在的欺诈行为模式。通过深度学习算法，系统能不断学习并适应新的欺诈手段，提高检测准确率。
· 合规性监控和报告自动化
o AI可以帮助企业自动跟踪法律法规的变化，并确保所有财务操作符合最新的监管要求。此外，AI还能自动生成合规报告，简化审计过程。
o 案例分析：一家大型金融机构利用AI工具来管理其全球范围内的合规需求。通过自动化监测和报告生成，该公司不仅节省了大量的时间和资源，而且提高了合规性的准确性，避免了高额罚款。
3. 财务预测分析
· 利用大数据和AI进行财务预测
o 结合大数据分析，AI可以预测未来的市场趋势、客户需求变化等，帮助企业做出更加精准的财务规划和投资决策。
o 案例分析：一家零售连锁店使用AI预测模型分析销售数据、天气预报、节假日等因素对未来销售额的影响。基于这些预测，他们优化了库存管理和促销策略，实现了销售额增长15%。
· 市场趋势分析和投资决策支持
o AI通过对海量市场信息的快速处理和分析，为投资者提供及时的投资建议，帮助他们在复杂多变的市场环境中保持竞争优势。
o 案例分析：某资产管理公司开发了一款AI驱动的投资分析平台，它能够实时分析全球金融市场动态，并为客户提供个性化的投资组合建议。由于采用了先进的AI技术，该公司的客户满意度显著提升，资产增长率也超过了行业平均水平。
第三部分：AI大模型赋能财务管理的行业应用案例研究
典型行业财务管理实例分析
· 科技公司：内部财务流程的自动化改造案例
o 科技公司通常拥有复杂的内部财务流程，包括研发成本核算、知识产权价值评估等。AI可以帮助简化这些流程，提高工作效率。
o 案例分析：一家软件开发公司运用AI技术对其内部的研发费用分配机制进行了优化。新的系统能够自动追踪项目进展，按比例分摊相关成本，极大地减轻了财务部门的工作负担，并提高了成本控制的精确度。
· 零售业：基于库存管理和供应链优化驱动的财务分析和管理
o 零售商正在探索如何利用AI和大数据分析工具，结合对财务指标的分析，优化库存管理，以减少过剩库存和缺货情况。BI可以分析过往财务及相关指标，找到企业供应链的瓶颈；AI可以根据历史销售数据、季节性因素以及市场趋势预测未来的需求，从而指导补货计划。
o 案例分析：一家时尚零售商实施了AI +BI的业财一体库存管理系统，该系统能够根据财务分析的结果，定位预测模型的关键要素数据，预测每个店铺的具体商品需求。通过精确的需求预测，这家零售商减少了20%的库存持有成本，并提升了客户满意度。
讲师背景| Introduction to lecturers
ChatGPT与人工智能实战专家-尹智老师
（荷兰Utrecht大学MBI, 大数据&AI专家，人工智能布道师）
背景介绍：
• 上海人工智能技术协会特聘首席咨询顾问
• 上海人工智能研究院专家讲师
• 上海市人工智能技术协会青少年AI教育首席专家
• 上海市元宇宙产业发展专家咨询委员会专家
• 上海市电竞协会首席AI专家
• 临港产业大学客座教授
• 原商汤科技智能产业研究院首席架构师
• Oracle Master企业架构师
• 原惠普企业服务新形态IT首席架构师
实战经验：
尹智先生是上海人工智能技术协会特聘首席咨询顾问，上海人工智能研究院专家讲师，上海市元宇宙产业发展专家咨询委员会专家，合肥元宇宙产业协会副会长单位负责人，贵州大数据专家委员会委员，临港产业大学客座教授。曾任商汤科技智能产业研究院首席架构师，德勤Oracle CX首席架构师，惠普企业新形态IT首席架构师，Oracle Master企业架构师。
尹智老师专注在人工智能战略和架构规划、元宇宙产业规划及落地，数字化客户体验， 以及AI及大数据驱动的新形态ICT架构规划和咨询落地，有超过18年在中国大陆和荷兰的职业经验。先后服务过世界顶级的通讯和网络设备及方案商，世界顶级的咨询和审计服务公司和企业软件公司。
授课风格：
尹智老师的课程深入浅出，视野宏大，案例研究丰富，分析精彩，讲解幽默风趣，用企业和政府的语言，把抽象的人工智能和元宇宙理论知识与产业转化、政府数字化变革融会贯通，讲得通俗易懂，看得见，摸得着，用得上，深受好评。
尹智老师的讲课自我要求：“不讲正确的废话”，“所有听众都要听得懂”，“内容原创”，“不仅讲“What”，更讲“Why”和“How””
《通用人工智能曙光：ChatGPT和AI大模型的源起，发展和落地应用》
《AI大模型赋能的5G+ 元宇宙产业应用》
《人工智能时代的企业大数据技术和架构》
《AI大模型时代的金融数字化转型和人工智能赋能应用》
《深入浅出数字化战略和企业架构：框架和应用》
《数字新基建：智能计算中心承载的人工智能模型和应用》
《人工智能时代的数字科技在双碳全生命周期管理中的应用模式和实践》
《元宇宙+ 电竞：人工智能时代的数实融合新形态虚拟体育》
《人工智能和AI大模型落地工作坊：从业务分析到技术架构落地设计》
甲骨文、商汤科技、惠普、中国银行，宁波银行，汇丰银行，瑞士银行、广东电信、江西移动、广西移动、湖北移动、湖南电信、苏宁云商、慧聪网、汇医在线等
院校，科研机构：复旦大学、清华大学、上海交通大学、上海人工智能研究院、上海理工大学、上海体育学院、中国传媒大学、同济大学、武汉大学、浙江大学等。
政企集团：上海市经信局、湖畔创研中心、广东机场集团、阿里云创新中心、临港集团、成都新经济局、江西省政府、扬州市政府、合肥市政府、中南建筑设计院、银川市政府、云南市政府、深圳交管局、成都金牛区、武汉洪山区、中石油、云南中烟、北汽集团、上海铁路局、南京大数据局、河南能源集团、神华集团、平安集团、中国国航等
Service Procedure
Service Advantages
我们拥有几百家各类企业的项目咨询基础、多行业数据库、多年的行业经验，并对企业进行深度研究和剖析，总结出一系列深入的观点和经验。
我们的咨询方案的设计过程秉承“知行合一”的理念，既具备理论知识，又重视项目的实操性。经过多年的经验，我们积累了丰富的案例库，涉及18个领域，近千个案例，并将案例与咨询项目完美结合。
我们的咨询团队分布于各大领域，拥有多年的业内从业经验，具备丰富的企业管理实操经验。在定制咨询方案前，我们会为客户匹配多位业内咨询师，供客户进行比对选择，根据客户需求及问题，定制化地设计咨询方案，确保项目的顺利进行。
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We are? Talent training and intelligent manufacturing solutions provider.
What we do ?Provide organizational performance improvement and talent learning development business.
Customers:Each year, we serves more than 1000 enterprises (including fortune 500 enterprises, joint venture factories, state-owned enterprises, rapidly developing private enterprises and industry-leading enterprises).
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