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課程時長 35 時間：
課程簡介
AI 基礎與用於財務的 AI 輔助 Python
現代財務中的 AI、分析與代理式 AI
- 生成式 AI、機器學習、自動化與代理式 AI 的差異，以及它們在財務領域的適用場景。
- 涵蓋會計、財務規劃與分析（FP&A）、報告、審計、庫存管理及共享服務的財務用例。
- 辨識適合由 AI 輔助的任務與適合受控自動化的任務。
財務 Python 應用 - 以 AI 作為編碼夥伴
- 財務專業人員的 Python 基礎：變數、數據類型、條件、函數及筆記本。
- 利用 AI 助手生成、解釋、除錯並精煉 Python 代碼，取代孤立式的編碼方式。
- 用於可靠生成財務專注代碼的提示工程技巧。
在 Python 中處理財務數據
- 使用 Pandas 和 DataFrame 導入 Excel 和 CSV 數據。
- 過濾、分組、匯總及計算財務指標。
- 利用 AI 解釋錯誤、改進邏輯並記錄分析步驟。
實務財務編碼應用
- 自動化重複性計算、差異分析及比率分析。
- 創建可重用的 Python 工作流程，並結合 AI 支援的代碼審閱。
- 在將輸出用於財務報告前進行驗證。
實作應用
- 建置一個 AI 輔助的 Python 工作流程，以分析樣本財務數據集。
- 審閱生成的代碼、測試假設，並透過人類驗證改進輸出結果。
AI 輔助的進階財務數據分析
財務數據準備與質量
- 清理、驗證並標準化財務數據。
- 處理缺失值、重複項、不一致的分類及日期問題。
- 整合來自多個財務來源的數據以進行分析。
進階財務分析
- 營收、成本、利潤率、盈利能力及營運資金分析。
- 預算與實際對比、差異分析及同期比較分析。
- 下鑽分析以識別關鍵財務驅動因素。
AI 輔助分析與異常檢測
- 利用 AI 調查波動、模式及異常交易。
- 從財務數據中生成分析性問題與假設。
- 區分有用的信號與由 AI 生成的誤導性解讀。
預測與情境分析
- 用於預測的歷史趨勢、驅動因素及假設。
- 用於財務決策支持的「如果-則」及敏感性分析。
- 利用 AI 支持情境敘述，同時維持財務控制。
實作應用
- 對財務數據集進行端到端分析，並識別關鍵差異及異常。
- 準備一份簡潔的 AI 輔助財務洞察摘要，並輔以底層數據支持。
AI 驅動的財務儀表板與管理洞察
財務儀表板設計
- 為財務、管理及運營報告選擇有意義的 KPI。
- 圍繞決策問題而非視覺量來設計儀表板。
- 構建高階主管、管理層及分析師視圖。
建置互動式財務儀表板
- 連接並轉換用於儀表板的財務數據。
- 創建 KPI 卡片、趨勢圖、差異可視化、下鑽及篩選器。
- 建置預算與實際、盈利能力、現金流及績效視圖。
AI 增強型儀表板
- 使用自然語言查詢來探索財務數據。
- 生成 AI 輔助的摘要及對 KPI 波動的解釋。
- 利用 AI 識別需要深入分析的領域。
儀表板控制與可靠性
- 數據刷新、可追溯性、驗證及對帳的考量。
- 管理存取權限、敏感財務信息及受控分發。
- 避免誤導性的可視化或 AI 生成的結論。
實作應用
- 使用結構化數據集建置互動式財務儀表板。
- 添加與可量化財務波動相連結的 AI 支援管理層評論。
總帳與財務運營中的進階 AI 工具
總帳中的 AI 應用
- 分析總帳科目、交易模式及過帳行為。
- 利用 AI 支持交易分類及科目層級審閱。
- 識別異常、高風險或不符合模式的Entries。
AI 用於對帳
- 匹配記錄並識別財務數據集中的例外項目。
- 支持銀行、公司間及資產負債表對帳。
- 優先排序未對帳項目以供人類調查。
日誌條目分析
- 檢測重複、異常及手動日誌條目。
- 期末日誌條目分析及支持說明生成的生成。
- 財務團隊的風險指標與審閱檢查點。
財務結算與報告中的 AI
- 結算任務優先排序及基於例外的審閱。
- AI 輔助的差異解釋、評論及審閱筆記。
- 在最終報告前使用結構化的審批與驗證。
實作應用
- 分析樣本總帳數據集，並識別異常及對帳例外。
- 為財務管理層產出一份受控的 AI 輔助審閱摘要。
用於財務運營與決策支持的代理式 AI
理解財務領域的代理式 AI
- 什麼讓 AI 工作流程具有「代理式」特徵：目標、規劃、工具、記憶、行動及反饋循環。
- 代理式 AI 可在哪些財務運營中提供支持，以及哪些環節仍需人類審批。
- 單代理與多步驟或多代理財務工作流程的比較。
設計代理式財務工作流程
- 創建用於數據收集、分析、驗證及報告任務的代理。
- 將代理連接到結構化財務數據及核准工具。
- 設計升級規則、檢查點及審批邊界。
財務領域的代理式用例
- 自動化差異調查及管理層評論工作流程。
- 總帳例外分診、對帳支持及結算狀態監控。
- 預測刷新、情境準備及財務查詢助手。
代理式 AI 的治理、風險與控制
- 人類在環控制、審計軌跡、權限及職責分離。
- 數據保密性、幻覺風險、驗證及模型局限性。
- 在生產環境部署前定義安全操作邊界。
最終實務總結項目
- 在單一財務用例中結合 Python 與 AI、進階分析及儀表板輸出。
- 設計一個代理式工作流程，分析結果、標記例外並準備管理層洞察。
- 呈現工作流程、控制措施、輸出結果及建議的後續步驟。
最低要求
- 具備財務、會計、財務報告或財務規劃與分析（FP&A）概念的基礎理解。
- 熟悉 Excel 及財務數據集的操作。
- 無需具備 Python 編程經驗，但對數據分析有基本接觸者將更為有利。
- 了解 AI 或生成式 AI 工具（如 ChatGPT、Microsoft Copilot 或 Claude）會有幫助，但非必須條件。
- 參與者應能輕鬆處理財務報告、關鍵績效指標（KPI）、預算、差異分析及相關財務數據。
- 實作課程期間，參與者需準備一台可存取必要培訓工具、數據集及核准 AI 平台的筆記型電腦。
客戶評論 (1)
本次培训中可借鉴的技巧与推荐提示
Lee Mei Lin - ST Engineering IHQ Pte Ltd
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