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課程介紹

當前，企業數字化轉型已進入深水區，人工智能正重塑財務管理的邏輯與邊界。業財融合成為企業提升決策效率、實現價值創造的核心路徑。然而，實踐中普遍存在的數據孤島、流程斷點及指標體系割裂等挑戰，使得業務與財務數據難以同源互通，大量數據價值被埋沒，嚴重制約了 AI 等先進技術的落地應用效果。

本課程旨在系統破解以上難題。課程將聚焦 AI 場景落地，為企業提供一套從數據底座構建、智能應用設計到治理體系規劃的完整方法論。通過案例研討等實戰教學，幫助學員掌握將數據轉化為核心資產的關鍵能力，最終賦能企業將數據轉化為核心資產與競爭優勢，驅動 AI 戰略有效落地，構筑堅實的財務與業務決策壁壘。

課程對象

企業高管、財務總監、財務經理、財務 BP（業務伙伴）、數據財務負責人

企業數字化轉型負責人、CIO（首席信息官）、IT 架構師、數據治理專家

業務部門負責人、運營管理者等希望借助數據提升業財協同效率的管理者

課程收益

1 深刻認知 AI 時代下數據體系對業財價值創造的戰略意義與必然趨勢；

2 掌握構建支撐業財一體化的數據底座的整體架構與核心組件；

3 學會以財務場景為導向的數據治理核心步驟、AI 模型選型及指標體系設計方法；

4 能夠規劃符合本企業現狀的業財數據體系建設實施路徑與組織協同機制。

課程大綱

模塊一：趨勢洞見——AI 重塑業財融合的必然與應然

1. 從信息化到人工智能：財務數字化轉型的五級進階與“補課”要點

2. 財務的 AI 革命：從“記賬先生”到“價值引領者”的三大躍遷

·【案例研討】全球領先企業的 AI 財務實踐：敏捷、精準、前瞻的價值創造

3. 破局 AI 應用三要素：為什么說數據是財務的核心競爭力？

模塊二：體系藍圖——構建業財一體化的"數據底座"

1. 診斷企業數據現狀：財務數據為何“散、亂、差、孤、閑”？

2. 數據體系的四梁八柱：標準、技術、管理、安全四大體系融合之道

3. 財務的“通用語言”：主數據與元數據管理（以科目、客戶、供應商為例）

4. 數據分層架構：從原始數據到智慧決策的“數據加工廠”（ODS→DWD→DWS→ADS）

5. 無數據不 AI，構建企業獨特競爭優勢的 AI+數據飛輪

模塊三：智能應用——AI 場景設計與數據模型選型

1. 典型 AI 場景在財務中的應用

智能費用審核：OCR + NLP 自動識別發票與審批流程

銷售回款預測：基于歷史訂單、客戶信用與宏觀數據的機器學習模型

現金流動態模擬：多情景現金流預測與壓力測試

2. 數據特征工程與模型選型入門

財務場景中常用的特征變量：賬期、周轉率、季節性因子、業務增長率等

輕量化建模工具：如 Excel + Power Query/Power Pivot、Power BI、Python

3. 模型基石：定義 AI 所需的數據質量與管控閉環

數據質量基線：設定 AI 模型輸入的標準化要求

數據供給閉環：確保模型數據的持續可用與監控

模塊四：實戰路徑——基于業財場景的數據治理與價值實現

1. 核心方法論：以終為始，從業財價值場景倒推數據需求

2.【小組練習】識別您企業業財部門的 Top3 數據價值場景

3. 數據治理五步法（實戰演練）：

定場景：聚焦痛點（如成本精細核算、現金流預測、利潤精細化實時核算）

理需求：明確分析、管控、AI 算法所需的數據維度

溯源頭：梳理并優化業務流程，確定數據埋點（如"采購到付款"流程）

立標準：統一數據口徑、定義和質量規則

建閉環：設計數據采集、校驗、應用的常態化機制

4.【工作坊】為“利潤精細化實時核算”場景設計敏捷數據治理方案

模塊五：戰略升維——將數據資產納入業財戰略

1. 從項目到能力：如何制定業財數據體系的建設路線圖？

2. 組織與協同：財務部門在數據治理中的角色與職責

如何與 IT、業務部門協作

設立"業務財務（BP）"與"數據財務"雙軌崗位

建立數據委員會與月度數據復盤機制

3. 數據資產化前沿：

數據"入表"對財務管理的機遇與挑戰

數據資產證券化

4. 塑造數據文化：讓"用數據說話"成為業財團隊的新基因

5. 系統迭代與場景擴展的路徑規劃

從小場景驗證到全面推廣的"三步走"策略

構建業務反饋與技術迭代的閉環

趙老師

趙興峰

實戰數字化轉型戰略與數字化管理創新專家，智慧型企業架構師；

明悅數據（Data2Biz）創始人兼首席數字化轉型戰略顧問；

前寶潔、惠氏制藥等國際500強跨國公司商業智能高管；

前摩立特集團（Monitor Group）中國區數據中心負責人；

北京大學+新加坡國立大學MBA雙碩士；西安交大學士；

中關村數字經濟產業聯盟首席顧問、中國中小企業商業協會數字化轉型專家組首席顧問等

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