AI 工具在注會評估領(lǐng)域中的場景化應(yīng)用
2025-07-05 04:32:48
講師：余星冰 瀏覽次數(shù)：57
課程描述INTRODUCTION
· 財務(wù)總監(jiān)· 高層管理者· 中層領(lǐng)導(dǎo)
培訓(xùn)講師：余星冰
課程價格：￥元/人
培訓(xùn)天數(shù)：1天
日程安排SCHEDULE
課程大綱Syllabus
Ai工具應(yīng)用培訓(xùn)內(nèi)容
【課程背景】
隨著信息技術(shù)的迅猛發(fā)展，AI技術(shù)正逐步滲透到各行各業(yè)，其中注冊會計師（注會）評估領(lǐng)域也不例外。面對日益復(fù)雜的財務(wù)數(shù)據(jù)和嚴(yán)格的監(jiān)管要求，傳統(tǒng)審計方法已難以滿足現(xiàn)代企業(yè)的需求。
通過全球四大會計師事務(wù)所超40億美元的AI布局，及本土機(jī)構(gòu)的成功案例如杭州立信利用數(shù)字化審計提升效率30%等，展示AI在提升工作效率、降低風(fēng)險方面的巨大潛力。
此外，財政部提出的“穿透式大數(shù)據(jù)監(jiān)管”政策進(jìn)一步推動了AI技術(shù)的應(yīng)用，旨在通過智能化手段實(shí)現(xiàn)對財務(wù)活動的全面監(jiān)控與管理。
本課程立足于當(dāng)前行業(yè)變革與AI技術(shù)崛起的大背景下，深入探討AI工具如何賦能注會評估工作，實(shí)現(xiàn)效率革新。
【課程收益】
快速了解AI工具在注會行業(yè)效能中的實(shí)踐案例
了解如何利用AI預(yù)警潛在財務(wù)風(fēng)險，提升審計流程自動化水平，顯著縮短項目周期
體驗了解AI在日常辦公應(yīng)用實(shí)操中的操作指令
探索生成式AI，加速報告編制過程，提高準(zhǔn)確性
【課程對象】
會計師事務(wù)所、企業(yè)財務(wù)審計部門、政府財政部門等骨干人員
【課程大綱】
一、開場：行業(yè)變革與AI機(jī)遇
1、開場辭與學(xué)習(xí)期待分享
2、時代腳步與AI技術(shù)崛起：
核心觀點(diǎn)：AI不僅是技術(shù)進(jìn)步，更是行業(yè)革新的催化劑
數(shù)據(jù)參考：全球四大會計師事務(wù)所已累計投入超40億美元布局AI，杭州立信等本土機(jī)構(gòu)通過數(shù)字化審計實(shí)現(xiàn)效率提升30%。
政策驅(qū)動：財政部2024年提出“穿透式大數(shù)據(jù)監(jiān)管”，要求利用AI實(shí)現(xiàn)全生命周期穿透管理，杭州市“浙里報賬”無紙化改革已覆蓋43家試點(diǎn)單位。
3、AI技術(shù)發(fā)展的三個階段與行業(yè)結(jié)合點(diǎn)
AI技術(shù)的發(fā)展與現(xiàn)狀
1) 簡要介紹AI技術(shù)的演進(jìn)，特別是自然語言處理和數(shù)據(jù)分析方面的突破。
2) 數(shù)據(jù)清洗→自動化處理→智能決策支持
3) AI數(shù)據(jù)清洗工具：自動識別并修正錯誤數(shù)據(jù)，減少人工干預(yù)。
注會評估領(lǐng)域的痛點(diǎn)（引用深圳證監(jiān)局報告）
1) 風(fēng)險失控：收入利潤驟降企業(yè)未納入高風(fēng)險庫，某所同時提供審計與代編服務(wù)導(dǎo)致獨(dú)立性爭議。
2) 效率瓶頸：手工處理數(shù)據(jù)耗時占比超60%，合同審查依賴人工導(dǎo)致錯漏率高達(dá)15%。
3) 其他：數(shù)據(jù)處理繁瑣、分析效率低下、風(fēng)險評估不精準(zhǔn)等問題
AI賦能的必要性
1) 提高效率、降低成本、提升評估質(zhì)量的迫切需求。
2) 在人力成本節(jié)約與業(yè)務(wù)提效上的可能性
3) 部分AI生成效果的案例呈現(xiàn)：普華永道ChatPwC提升40%生產(chǎn)力
二、AI工具在注會評估中的具體應(yīng)用
1、數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理
數(shù)據(jù)收集與整理：借助 AI 工具快速收集、清洗和整理海量財務(wù)數(shù)據(jù)，舉例某事務(wù)所利用 AI 實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)收集效率提升 80%
案例分享：某會計師事務(wù)所通過AI工具將數(shù)據(jù)處理時間縮短60%。
2、風(fēng)險評估與預(yù)警
風(fēng)險評估與預(yù)警：通過 AI 算法建立風(fēng)險模型，實(shí)時監(jiān)測并預(yù)警潛在風(fēng)險，以某企業(yè)并購項目風(fēng)險提前預(yù)警為例
智能風(fēng)險模型：利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對財務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析，提前預(yù)警潛在風(fēng)險。
案例分享：杭州某企業(yè)通過AI風(fēng)險評估系統(tǒng)，提前發(fā)現(xiàn)并規(guī)避財務(wù)風(fēng)險。
3、審計流程優(yōu)化
審計程序智能化：展示 AI 如何自動化執(zhí)行部分審計程序，如函證、抽樣，提高審計效率和準(zhǔn)確性
AI輔助審計工具：自動識別異常交易，生成審計底稿，提高審計效率。
案例分享：某頭部會計師事務(wù)所利用AI工具將審計周期縮短30%。
4、報告生成與可視化
AI驅(qū)動的報告生成：輸入關(guān)鍵數(shù)據(jù)，自動生成高質(zhì)量的評估報告。
案例分享：使用AI PPT工具快速生成專業(yè)匯報，提升演示效果。
5、實(shí)際案例深度解析
·案例一：某大型會計師事務(wù)所利用 AI 工具進(jìn)行上市公司年報審計，縮短審計周期 30%，降低人工成本 25%
·案例二：小型事務(wù)所借助 AI 實(shí)現(xiàn)對小微企業(yè)的快速評估，拓展業(yè)務(wù)范圍，增加客戶數(shù)量 50%
·案例三：某頭部事務(wù)所如何通過引入AI技術(shù)實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)流程優(yōu)化
·備用場景化案例：
場景1：智能風(fēng)險評估
實(shí)際案例：某杭州頭部所利用AI識別某制造業(yè)客戶虛增收入1.2億元，風(fēng)險檢出時間從2周縮短至48小時。
技術(shù)邏輯：基于歷史違規(guī)數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，自動標(biāo)注“毛利率異常波動+應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率背離”組合風(fēng)險信號。
場景2：自動化合規(guī)審查
行業(yè)警示：深圳證監(jiān)局通報某所因未上傳業(yè)務(wù)承接評價表被處罰，AI可實(shí)現(xiàn)文檔自動歸檔與完整性校驗。
杭州實(shí)踐：致同會計師事務(wù)所通過OCR+NLP技術(shù)，合同關(guān)鍵條款提取準(zhǔn)確率達(dá)98%。（如本地事務(wù)所對于成為課堂案例有顧慮，可隱去公司名）
場景3：生成式AI賦能報告
效率對比：傳統(tǒng)財務(wù)報告編制需5人/周，AI生成初稿+人工校驗?zāi)Ｊ絻H需1人/天。
本土突破：杭州市財政局“電子檔案系統(tǒng)”實(shí)現(xiàn)會計憑證一鍵歸檔。
三、AI工具的操作演示
1、現(xiàn)場演示環(huán)節(jié)
文案生成：展示AI工具如何生成公文、報告
數(shù)據(jù)處理：展示AI工具如何快速清洗和整理財務(wù)數(shù)據(jù)。
文生視頻：利用AI技術(shù)制作教育客戶的短視頻內(nèi)容，提高溝通效率
報告生成：利用AI PPT工具現(xiàn)場生成一份注會評估報告的PPT。
風(fēng)險預(yù)警：演示AI風(fēng)險模型如何識別異常數(shù)據(jù)并發(fā)出預(yù)警。
2、互動環(huán)節(jié)
邀請觀眾現(xiàn)場體驗AI功能操作（如有時間的話）。
3、備用演示材料：從數(shù)據(jù)到?jīng)Q策的AI全流程
演示1：風(fēng)險預(yù)警看板生成
a) 輸入某企業(yè)近三年財報數(shù)據(jù)，AI自動生成風(fēng)險熱力圖（紅色標(biāo)注：存貨周轉(zhuǎn)率同比下降40%+供應(yīng)商集中度超80%）。
b) 技術(shù)支撐：時序異常檢測算法+ 動態(tài)閾值設(shè)定。
演示2：審計底稿智能生成
a) 上傳租賃合同PDF，AI自動提取關(guān)鍵條款（如續(xù)約條件、折現(xiàn)率），生成會計處理建議。
b) 工具選擇：ChatGPT插件+定制化提示詞工程。
演示3：可視化報告定制
a) 輸入關(guān)鍵詞“杭州市數(shù)字經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)政策影響分析”，AI自動生成圖文并茂的專項報告。
b) 底層技術(shù)：多模態(tài)大模型（文本生成+數(shù)據(jù)可視化）。
四、總結(jié)與展望
1、行業(yè)趨勢分析
預(yù)測AI在注會評估領(lǐng)域的未來發(fā)展方向，如更智能的風(fēng)險預(yù)測和更高效的自動化流程。
AI在財務(wù)行業(yè)的助力可能性：AI技術(shù)將如何進(jìn)一步改變注會行業(yè)格局？
AI破局邏輯：場景化能力矩陣
| 痛點(diǎn)類型 | AI解決方案 | 技術(shù)支撐 |
| 數(shù)據(jù)分散 | 多源數(shù)據(jù)融合分析 | NLP+知識圖譜 |
| 風(fēng)險滯后 | 實(shí)時異常監(jiān)測 | 機(jī)器學(xué)習(xí)+時序預(yù)測 |
| 人力依賴 | 自動化流程引擎 | RPA+規(guī)則引擎 |
2、政策與監(jiān)管
當(dāng)前的AI風(fēng)控與法律法規(guī)政策：合規(guī)紅線
1) 七部委《生成式AI服務(wù)管理暫行辦法》要求算法可解釋性，杭州某所因AI模型黑箱操作被監(jiān)管約談（此為模擬案例）。
探討AI應(yīng)用中的合規(guī)性問題，以及如何在創(chuàng)新中保持行業(yè)規(guī)范。
a) 數(shù)據(jù)安全底線：財政部要求AI訓(xùn)練數(shù)據(jù)需本地化部署。
3、機(jī)遇與挑戰(zhàn)
分析AI技術(shù)帶來的機(jī)遇，如提升競爭力和拓展服務(wù)范圍，同時指出可能面臨的挑戰(zhàn)，如技術(shù)更新和人才短缺。
三步走落地建議：
1) 個人：建立AI工具知識庫
2) 團(tuán)隊：設(shè)計質(zhì)量控制SOP
3) 機(jī)構(gòu)：構(gòu)建財稅領(lǐng)域微調(diào)模型
Ai工具應(yīng)用培訓(xùn)內(nèi)容
轉(zhuǎn)載：http://runho.cn/gkk_detail/323397.html
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