（1）AI财务分析概述与技术生态：了解人工智能与大数据技术在财务领域的融合发展及其对企业财务管理的深远影响。掌握AI财务分析的核心价值：效率提升（将重复性工作时间从4小时压缩至30分钟）、决策赋能（实时预测与风险预警）、洞察深化（多维度智能分析）。学习AI财务分析的技术生态构成：对话式AI（DeepSeek、ChatGPT）、自动化工具（RPA）、可视化平台（Tableau、Power BI）的协同应用。建立从"描述性分析"到"预测性分析"再到"决策性分析"的进阶路径。
（2）财务AI核心能力与部署实践：掌握DeepSeek等大语言模型在财务场景中的核心能力：财务报表解读、自然语言查询、异常检测、合规校验、预测建模。学习大模型在财务领域的三类应用模式：智能操作（流程自动化）、智能问答（知识查询）、智能问数（数据分析）。掌握DeepSeek的本地化部署与API调用方法。对比主流AI工具在财务场景中的表现差异与选型策略。
（3）提示词工程与财务交互技巧：掌握面向财务分析场景的提示词设计核心原则。学习"角色设定+任务描述+数据格式+输出要求"的结构化提示方法。掌握典型财务任务的提示词模板：报表解读（"请分析以下利润表中毛利率变化的原因"）、异常检测（"标记应收账款中的异常波动"）、预算生成（"根据过去5年数据预测明年季度收入"）。实践通过多轮对话优化AI分析结果，实现精准的业财融合表达。
（4）财务数据整备与指标体系设计：掌握AI辅助财务数据清洗与整备的核心方法。学习利用AI处理多源异构数据：银行流水、发票扫描件、ERP导出报表的自动对接与标准化。掌握财务KPI指标体系的设计方法：盈利能力指标、运营效率指标、偿债能力指标、现金流指标的AI辅助构建。实践完成企业财务分析基础数据集的建设。
（5）AI辅助财务报表解读与分析：掌握使用AI进行三张表（资产负债表、利润表、现金流量表）深度解读的技巧。学习AI辅助财务比率分析：自动计算流动比率、速动比率、毛利率、净利率等关键指标，并与行业标准对比。掌握AI识别财务粉饰的方法：检测报表异常波动、关联交易异常、会计政策变更影响。实践完成企业财务报表的智能解读报告。
（6）AI驱动预算编制与滚动预测：掌握DeepSeek在预算编制与预测分析中的应用。学习情境分析与灵敏度分析：让AI模拟不同市场条件下的财务表现（如汇率波动对利润的影响）。掌握基于时间序列分析的收入/成本预测模型构建：使用ARIMA、LSTM等算法预测未来趋势。实践完成多情境试算的动态预算模型。
（7）现金流预测与风险预警系统：掌握DeepSeek在现金流分析与预测中的应用。学习构建基于历史数据的异常检测模型：当关键指标（流动比率、速动比率、应收账款周转率）偏离阈值时自动触发警报。掌握财务风险预警系统的设计方法：识别风险因子、建立预警规则、生成风险报告。实践完成现金流预测与风险预警模型构建。
（8）RPA+DeepSeek财务流程自动化：理解RPA（机器人流程自动化）与DeepSeek的协同应用价值。学习"RPA+DeepSeek+Tableau"三位一体工作流：RPA负责多源数据自动采集（如费用报销、对账、报表下载），DeepSeek实现智能归因与预测分析，Tableau动态讲述财务故事。掌握费用报销、销售收款、采购付款三大场景的RPA机器人开发与应用。实践构建现金日账全流程自动化机器人。
（9）财务智能体（Agent）开发与应用：掌握智能体的核心架构及其与财务机器人的本质区别。学习使用Dify、Coze等平台搭建财务智能体的方法。掌握财务智能体构建的核心思路：编排工作流（智能填单、智能审核、智能报告）、连接知识库（会计准则、税法条款）、集成工具（ERP、银行接口）。实践开发"费用报销智能审核助手"，实现票据识别、政策核对、自动填单的完整流程。
（10）数据资产管理与入表实操：了解《企业数据资源相关会计处理暂行规定》的政策背景与核心要求。掌握数据资产确权、估值、入表的完整流程。学习DeepSeek数据治理工具在数据清洗、价值评估中的实操方法。实践完成数据资产入表的模拟操作。
（11）税务合规与智能筹划：学习DeepSeek在税务筹划中的应用。掌握利用AI自动比对税法条款与企业报表，标记潜在税务风险点。了解平台经济税务政策与合规要求。学习税务合规体系构建与内控优化策略。实践完成税务合规检查自动化流程设计。
（12）综合项目实战：智能财务分析系统构建：结合所学知识，完成一个完整的AI财务分析项目（如月度经营分析自动化系统、智能财务仪表盘、风险预警平台）。涵盖需求定义、数据采集、AI模型构建、RPA自动化、可视化呈现的全流程。形成可复用的智能财务分析模板与代码库，通过项目实战检验从传统财务到智能财务的能力跃迁。
