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課程介紹

當(dāng)前，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型已進入深水區(qū)，人工智能正重塑財務(wù)管理的邏輯與邊界。業(yè)財融合成為企業(yè)提升決策效率、實現(xiàn)價值創(chuàng)造的核心路徑。然而，實踐中普遍存在的數(shù)據(jù)孤島、流程斷點及指標(biāo)體系割裂等挑戰(zhàn)，使得業(yè)務(wù)與財務(wù)數(shù)據(jù)難以同源互通，大量數(shù)據(jù)價值被埋沒，嚴(yán)重制約了 AI 等先進技術(shù)的落地應(yīng)用效果。

本課程旨在系統(tǒng)破解以上難題。課程將聚焦 AI 場景落地，為企業(yè)提供一套從數(shù)據(jù)底座構(gòu)建、智能應(yīng)用設(shè)計到治理體系規(guī)劃的完整方法論。通過案例研討等實戰(zhàn)教學(xué)，幫助學(xué)員掌握將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為核心資產(chǎn)的關(guān)鍵能力，最終賦能企業(yè)將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為核心資產(chǎn)與競爭優(yōu)勢，驅(qū)動 AI 戰(zhàn)略有效落地，構(gòu)筑堅實的財務(wù)與業(yè)務(wù)決策壁壘。

課程對象

企業(yè)高管、財務(wù)總監(jiān)、財務(wù)經(jīng)理、財務(wù) BP（業(yè)務(wù)伙伴）、數(shù)據(jù)財務(wù)負(fù)責(zé)人

企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型負(fù)責(zé)人、CIO（首席信息官）、IT 架構(gòu)師、數(shù)據(jù)治理專家

業(yè)務(wù)部門負(fù)責(zé)人、運營管理者等希望借助數(shù)據(jù)提升業(yè)財協(xié)同效率的管理者

課程收益

1 深刻認(rèn)知 AI 時代下數(shù)據(jù)體系對業(yè)財價值創(chuàng)造的戰(zhàn)略意義與必然趨勢；

2 掌握構(gòu)建支撐業(yè)財一體化的數(shù)據(jù)底座的整體架構(gòu)與核心組件；

3 學(xué)會以財務(wù)場景為導(dǎo)向的數(shù)據(jù)治理核心步驟、AI 模型選型及指標(biāo)體系設(shè)計方法；

4 能夠規(guī)劃符合本企業(yè)現(xiàn)狀的業(yè)財數(shù)據(jù)體系建設(shè)實施路徑與組織協(xié)同機制。

課程大綱

模塊一：趨勢洞見——AI 重塑業(yè)財融合的必然與應(yīng)然

1. 從信息化到人工智能：財務(wù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的五級進階與“補課”要點

2. 財務(wù)的 AI 革命：從“記賬先生”到“價值引領(lǐng)者”的三大躍遷

·【案例研討】全球領(lǐng)先企業(yè)的 AI 財務(wù)實踐：敏捷、精準(zhǔn)、前瞻的價值創(chuàng)造

3. 破局 AI 應(yīng)用三要素：為什么說數(shù)據(jù)是財務(wù)的核心競爭力？

模塊二：體系藍圖——構(gòu)建業(yè)財一體化的"數(shù)據(jù)底座"

1. 診斷企業(yè)數(shù)據(jù)現(xiàn)狀：財務(wù)數(shù)據(jù)為何“散、亂、差、孤、閑”？

2. 數(shù)據(jù)體系的四梁八柱：標(biāo)準(zhǔn)、技術(shù)、管理、安全四大體系融合之道

3. 財務(wù)的“通用語言”：主數(shù)據(jù)與元數(shù)據(jù)管理（以科目、客戶、供應(yīng)商為例）

4. 數(shù)據(jù)分層架構(gòu)：從原始數(shù)據(jù)到智慧決策的“數(shù)據(jù)加工廠”（ODS→DWD→DWS→ADS）

5. 無數(shù)據(jù)不 AI，構(gòu)建企業(yè)獨特競爭優(yōu)勢的 AI+數(shù)據(jù)飛輪

模塊三：智能應(yīng)用——AI 場景設(shè)計與數(shù)據(jù)模型選型

1. 典型 AI 場景在財務(wù)中的應(yīng)用

智能費用審核：OCR + NLP 自動識別發(fā)票與審批流程

銷售回款預(yù)測：基于歷史訂單、客戶信用與宏觀數(shù)據(jù)的機器學(xué)習(xí)模型

現(xiàn)金流動態(tài)模擬：多情景現(xiàn)金流預(yù)測與壓力測試

2. 數(shù)據(jù)特征工程與模型選型入門

財務(wù)場景中常用的特征變量：賬期、周轉(zhuǎn)率、季節(jié)性因子、業(yè)務(wù)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(shù)據(jù)質(zhì)量與管控閉環(huán)

數(shù)據(jù)質(zhì)量基線：設(shè)定 AI 模型輸入的標(biāo)準(zhǔn)化要求

數(shù)據(jù)供給閉環(huán)：確保模型數(shù)據(jù)的持續(xù)可用與監(jiān)控

模塊四：實戰(zhàn)路徑——基于業(yè)財場景的數(shù)據(jù)治理與價值實現(xiàn)

1. 核心方法論：以終為始，從業(yè)財價值場景倒推數(shù)據(jù)需求

2.【小組練習(xí)】識別您企業(yè)業(yè)財部門的 Top3 數(shù)據(jù)價值場景

3. 數(shù)據(jù)治理五步法（實戰(zhàn)演練）：

定場景：聚焦痛點（如成本精細(xì)核算、現(xiàn)金流預(yù)測、利潤精細(xì)化實時核算）

理需求：明確分析、管控、AI 算法所需的數(shù)據(jù)維度

溯源頭：梳理并優(yōu)化業(yè)務(wù)流程，確定數(shù)據(jù)埋點（如"采購到付款"流程）

立標(biāo)準(zhǔn)：統(tǒng)一數(shù)據(jù)口徑、定義和質(zhì)量規(guī)則

建閉環(huán)：設(shè)計數(shù)據(jù)采集、校驗、應(yīng)用的常態(tài)化機制

4.【工作坊】為“利潤精細(xì)化實時核算”場景設(shè)計敏捷數(shù)據(jù)治理方案

模塊五：戰(zhàn)略升維——將數(shù)據(jù)資產(chǎn)納入業(yè)財戰(zhàn)略

1. 從項目到能力：如何制定業(yè)財數(shù)據(jù)體系的建設(shè)路線圖？

2. 組織與協(xié)同：財務(wù)部門在數(shù)據(jù)治理中的角色與職責(zé)

如何與 IT、業(yè)務(wù)部門協(xié)作

設(shè)立"業(yè)務(wù)財務(wù)（BP）"與"數(shù)據(jù)財務(wù)"雙軌崗位

建立數(shù)據(jù)委員會與月度數(shù)據(jù)復(fù)盤機制

3. 數(shù)據(jù)資產(chǎn)化前沿：

數(shù)據(jù)"入表"對財務(wù)管理的機遇與挑戰(zhàn)

數(shù)據(jù)資產(chǎn)證券化

4. 塑造數(shù)據(jù)文化：讓"用數(shù)據(jù)說話"成為業(yè)財團隊的新基因

5. 系統(tǒng)迭代與場景擴展的路徑規(guī)劃

從小場景驗證到全面推廣的"三步走"策略

構(gòu)建業(yè)務(wù)反饋與技術(shù)迭代的閉環(huán)

趙老師

趙興峰

實戰(zhàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略與數(shù)字化管理創(chuàng)新專家，智慧型企業(yè)架構(gòu)師；

明悅數(shù)據(jù)（Data2Biz）創(chuàng)始人兼首席數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略顧問；

前寶潔、惠氏制藥等國際500強跨國公司商業(yè)智能高管；

前摩立特集團（Monitor Group）中國區(qū)數(shù)據(jù)中心負(fù)責(zé)人；

北京大學(xué)+新加坡國立大學(xué)MBA雙碩士；西安交大學(xué)士；

中關(guān)村數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟首席顧問、中國中小企業(yè)商業(yè)協(xié)會數(shù)字化轉(zhuǎn)型專家組首席顧問等

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