《人工智能下的财务管理和风险控制》

《人工智能下的财务管理和风险控制》

主讲：池东老师

【课程背景】

人工智能（AI）技术的发展正在改变我们的工作方式。国家高度重视AI技术的发展和应用，并为此制定了一系列政策和措施，凸显了对AI领域的重视及投入。众多AI应用场景的创新应用，标志着我国在AI技术的应用上追求质的提升，反映了国家将AI作为推动经济高质量发展的关键渠道之一。对于财务领域而言，这意味着更多的机会和挑战，尤其是在企业利用AI进行财务数据分析和管理决策方面。生成式人工智能将促进业务和运营模式发生根本性转变。对企业而言，这意味着在战略层面上的思维方式需要进行转变：从过去的“技术支撑数据，数据支撑流程，人员执行流程”的模式，转向“机器执行流程，人员管理流程”的新模式。这样的转变将进一步促进企业价值的创造和提升。在实际应用过程中，人工智能的应用将会对传统的企业管理带来强烈的冲击和助力：

人工智能（AI）对企业业务和运营模式将会带来怎样的影响？

财务管理工作如何利用人工智能（AI）创造及转换价值模式？

企业人工智能的场景创新应用及财务管理与AI结合的模型如何搭建？

人工智能的应用，将会给企业带来怎样的收益与风险？如何扩大收益防范风险？

等等........

本课程从人工智能的快速发展入手，介绍人工智能的基本知识；数据、数据资源、数据资产以及企业的数字化转型与数据资产入表；人工智能应用场景的介绍；人工智能的应用将会带来的风险与防范；通过案例与练习，掌握财务管理模型的搭建技巧。

【课程收益】

了解当前人工智能的发展程度与应用方向。

知晓在人工智能场景下，传统的财务管理需要转型的要求和紧迫程度。

知晓人工智能应用场景下，将会产生的风险与风险控制。

掌握一些常用的数据获取途径及企业数据产生的环节和方式。

重点学会数据资产入表的相关知识和操作。

【课程特色】

注重实战-还原业务场景，运用案例与练习分析难点与痛点。

行动学习-行动学习法，结合企业实际问题，举一反三，互动转化。

互动参与-以案例业务场景设计、模拟训练、学员参与为主要授课方式。

输出方案-输出解决方案和运用工具等。

风趣幽默-寓教于乐、深入浅出，使学员在快乐中领会和掌握相关知识

【课程对象】

总经理、部门经理及财务管理等人员

【课程时间】

1-2天（6小时/天）

【课程大纲】

人工智能、大数据分析运用及最新出台的“数据资产入表”等，无不显示着智能化时代的到来，企业作为社会生产生活中重要的组成部分，需要顺应形势和大环境：科学技术是第一生产力，数据资产是经济社会数字化转型进程中的新兴资产类型，要以科技创新引领产业创新，积极培育和发展新质生产力。企业只有抢先一步应用新科技来提高管理水平，才能避免被时代的洪流裹挟并抛弃，主动的拥抱科技创新，才能顺势而上，才能抢占先机，抓住新一轮的经济增长机遇。

一、案例说明

1、目前人工智能发展的最新状况

2、介绍人工智能若干新知识

二、人工智能之基础---大数据的重要性?

1、大数据发展状况介绍？

（1）大数据的概念与特点是什么？

（2）为什么说大数据能够还原事物的原貌？

（3）企业的数据管理

2、“金税四期”下的智慧税务管控，对企业数据管理的新挑战？

（1）通过近几年的税务管控手段变化、智慧税务目标进行讲解、分析。

（2）金四数字化升级智能化改造进度及功能简单介绍

（3）“金四”是怎样利用大数据来查找异常的？

（4）企业合规变成一种不得不选择的路径

（5）企业的税务核算已经变成一种根据业务自动匹配的行为

案例：税务智能化的风险应对若干正反两方面的案例进行说明讲解

3、财务智能化建设PK智慧税务？

（1）与时俱进的发展的要求

（2）国资委《指导意见》“1455”框架

（3）AI技术为财务价值创造能力提升提供新空间

（4）大数据下的财税行业管理变化

（5）大数据与智能结合叫”数智财税“时代？

4、人工智能和智能化的风险特征哪些？

数据安全、数据的取得、数据的传输、数据的使用等分析

5、企业发展中的智能及数据风险

内部风险、外部监管风险、行业风险、竞争的风险分析

三、人工智能化下企业的应对策略、方法与技巧？

1、先进案例直财务中心与RPA机器人的应用

财务中心在大型企业的应用案例得出的几点启示

2、企业财务智能化下的架构设计参考

案例：通过目前智能化程度高的优秀企业财务控管案例及架构建设进行分析讲解

互动：企业的管理在大数据下、将呈现怎样的场景与突围方向

3、财务智能化建设的方法与步骤

（1）建立财务中心的步骤和关键控制点有哪些？

（2）信息化、自动化、智能化、数字化、人工运用的有关系

（3）企业AI化转型“五个工程”

摸清家底/找准切入点，整体规划分步实施/高层重视“一把手工程/借助外脑，建立持续稳定的合作关系/策略明确，避免陷入误区

企业人工智能下的数据风险分析模型参考

模型设计首先应规避法律风险

（6）规避财务风险的主要指标类型

工具表格：《企业风险矩阵》

工具表格：《SWOT分析表》

五、总结与交流、沟通

回顾总结主要内容

提炼方法与要点

问题与交流