AI驱动资金管理——从场景到工具落地

AI驱动资金管理——从场景到工具落地

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课程背景

本课程是一门聚焦人工智能技术在资金管理领域深度应用的实战课程。课程系统讲解从“经验驱动”到“AI 驱动”的资金管理转型路径，涵盖数据融合、现金流预测、智能对账、自动化报送等核心场景，通过真实案例与分步实操，帮助学员掌握AI工具在资金归集、预测、风控等方面的落地方法，助力企业实现资金管理的精准化、自动化与智能化，提升财务效率与决策前瞻性，适合财务管理者、资金运营人员及智能化转型相关从业者等学习。

【课程收益】

从数据整合到预测对账，掌握AI在资金场景中的实战应用与操作。

实现多源数据自动处理与流程自动化，提升资金管理执行效率。

构建智能预测与异常监测体系，增强资金风险识别与决策前瞻性。

【课程流程】

一、AI重塑资金管理的底层逻辑

引言：资金管理者的新挑战与AI机遇

1、什么是人工智能？

▪ 人工智能三要素：数据、算法、算力

▪ 核心观点：在财务领域，数据质量与数据治理比算法模型更重要

▪ 为什么AI在财务领域应用和推广是缓慢的

▪ 企业AI应用就绪程度自测表

2、对话大模型和智能体

从接纳AI的不确定性、理解性入手，剖析对话大模型和智能体到底可以应用到

什么资金管理中的哪些领域。

▪ 学会使用大模型解决资金管理的问题

▪ 资金管理10大AI指令库

▪ 智能体在资金管理上的优点和局限

3、对话大模型和智能体落地建议

▪ 可靠、可控、可解释

▪ 专业软件加载AI能力

▪ AI的相关性和不确定性框定了资金领域的适用场景

二、AI在资金分析和自动凭证的应用

1、数据认知驱动

AI的绝对优势领域：

▪ 非结构化/半结构化数据：PDF流水、扫描回单、微信截图备注

▪ 多源异构整：银行txt、网银csv…

▪ 工具：上传一个多银行流水，AI自动清洗

2、应用场景

▪ 自动的资金日报：按数据准备-智能标签-BI 分析层面，解析如何脱离手工日报

AI技术：通过语义标签将非结构化流水转化为结构化数据，支撑自动化分析

▪ 从流水到凭证的自动化链路

脱离RPA和映射逻辑，重新理解如果应用AI在制单上的应用。

AI技术：理解分类和聚类的应用

3、案例：全球领先的大众运动零售集团的自动制单

三、AI在现金流预测场景的应用

1、预测思维重构

打破因果预测的逻辑，理解AI的概率和置信区间，从追求准确转向追求时效。

2、数据驱动的预测模型：多维度纠缠，破解预测复杂性；分而治之，实现精准预测

的智慧策略

3、敏捷预测：介绍如何在直接法下依赖现金流数据进行预测。

4、AI 技术：自然语言处理、神经网络、监督学习、无监督学习、深度学习、时间序

列模型

5、案例：某大型零售企业的现金流预测

▪ 设计数据来源和分解预测目标

▪ 时间序列用过去365天预测未来30天

▪ 精细预测：自下而上的精细预测

▪ 实时预测与动态调：根据实时数据变化及时调整预测结果，为企业资金决策提供更具时效性的支持。

▪ 预测机制设计

四、AI助力风险评估与防范

1、AI实施监控的核心：数据整合与动态感知

▪ 从“T+1 报表”到“秒级感知”

▪ 数据底座的关键：银企直联、内部数据、外部工商/征信

2、 风险预警框架

▪ 阈值不再是静态数字：AI自动学习动态阈值

▪ 预警类型

3、 案例：流动性风险专项-某区国资委的流动性风险

▪ 背景：多家子公司、债务集中到期等影响

▪ 传统方式：每月报一次资金计划发生资金链断裂危机未被察觉

▪ AI 介入后：

①不改变原有流程、不增加人员工作量

②以既有数据为基础

③实时监控及时关注风险

韩老师

韩老师现任金融科技公司财务副总裁，致力于财务数字化转型的探索和方案优化，尤其是企业资金管理营运的智能化解决方案，是数字化战略规划与实施方面专家。 韩老师曾任上市公司连锁零售板块CFO，负责180人财务团队的运营工作及全面财务工作。韩老师具有丰富投融资经验，成功发行行业内首笔ABS11亿元，完成大型并购（超过4个标的项目、累计100余家公司、60亿交易金额）及整合。以及10年上市公司共享中心建设运营经验，利用数字化技术两年内减员50%。并结合多年企业经营管理数据分析经验，将财务共享中心打造为有价值的数据中心。

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