AI大模型在財務(wù)管理專業(yè)課程中的創(chuàng)新應(yīng)用探索

　摘要:在人工智能技術(shù)高速發(fā)展的今天,AI大模型正深刻改變著財務(wù)管理領(lǐng)域的人才需求結(jié)構(gòu)。作為財務(wù)管理專業(yè)的學(xué)生,我們在學(xué)習(xí)過程中切實感受到傳統(tǒng)課程模式與數(shù)字化時代的適配挑戰(zhàn)。本文結(jié)合自身學(xué)習(xí)體驗,從課程內(nèi)容革新、教學(xué)模式優(yōu)化兩個維度,探討AI大模型如何融入專業(yè)課程學(xué)習(xí),分析其對知識體系拓展、實踐能力提升和跨學(xué)科思維培養(yǎng)的促進(jìn)作用,旨在為優(yōu)化大學(xué)生財務(wù)管理學(xué)習(xí)路徑提供參考。

　　關(guān)鍵詞:AI大模型；財務(wù)管理學(xué)習(xí)；課程創(chuàng)新；實踐能力

　　一、引言

　　當(dāng)ChatGPT、文心一言等AI大模型頻繁出現(xiàn)在熱搜榜單時,我們意識到:一個被人工智能深度重塑的時代已悄然來臨。作為即將踏入職場的財務(wù)管理專業(yè)學(xué)生,我們既期待用專業(yè)知識應(yīng)對挑戰(zhàn),又面臨著“傳統(tǒng)財務(wù)技能與AI技術(shù)如何融合”的困惑。課堂上老師講解的財務(wù)報表分析,在面對企業(yè)實時生成的大數(shù)據(jù)時顯得捉襟見肘；書本上的風(fēng)險評估模型,難以應(yīng)對算法迭代帶來的預(yù)測精度需求。此時,AI大模型不應(yīng)只是科技產(chǎn)物,更應(yīng)成為我們學(xué)習(xí)路上的“智能伙伴”,助我們理解財務(wù)理論,提升數(shù)據(jù)分析與智能決策等核心競爭力。本文將結(jié)合真實學(xué)習(xí)場景,分享AI大模型給專業(yè)課程學(xué)習(xí)帶來的新可能。

　　二、AI大模型:重塑財務(wù)管理學(xué)習(xí)的“數(shù)字導(dǎo)師”

　　(一)前沿技術(shù)嵌入

　　讓課本知識“活”起來。在《財務(wù)數(shù)據(jù)分析》課上,傳統(tǒng)教學(xué)多圍繞Excel函數(shù)展開,而引入AI大模型后,我們第一次用Python調(diào)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法分析上市公司財務(wù)數(shù)據(jù)。記得在分析某企業(yè)應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率時,通過TensorFlow框架構(gòu)建的預(yù)測模型,我們發(fā)現(xiàn)了傳統(tǒng)分析忽略的“客戶信用評級與賬齡關(guān)聯(lián)規(guī)律”。這種從“公式套用”到“算法實戰(zhàn)”的轉(zhuǎn)變,讓我們直觀理解了機(jī)器學(xué)習(xí)在財務(wù)舞弊識別、現(xiàn)金流預(yù)測中的應(yīng)用價值。在《財務(wù)風(fēng)險管理》課程中,老師帶領(lǐng)我們用PyTorch搭建深度學(xué)習(xí)模型,對2008年金融危機(jī)前后的企業(yè)財務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。模型成功識別出某類企業(yè)在危機(jī)前18個月財務(wù)指標(biāo)異常波動,讓我們深切體會到,AI技術(shù)對風(fēng)險預(yù)警具有顛覆性作用,比課本上靜態(tài)的Z-score模型更具現(xiàn)實指導(dǎo)意義。

　　(二)理論迭代

　　從“假設(shè)世界”到“真實場景”學(xué)習(xí)資本結(jié)構(gòu)理論時,傳統(tǒng)教學(xué)基于“完美市場假設(shè)”講解MM理論,而AI大模型能幫助我們突破假設(shè)限制。我們曾用某量化交易平臺的企業(yè)數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型,發(fā)現(xiàn)實際中企業(yè)資本結(jié)構(gòu)決策更受行業(yè)周期、管理者風(fēng)險偏好等非財務(wù)因素影響。這種“數(shù)據(jù)驅(qū)動的理論修正”,讓我們學(xué)會用動態(tài)思維看待經(jīng)典理論。在《成本管理會計》課程中,我們運(yùn)用大語言模型分析某制造企業(yè)的生產(chǎn)流程日志,發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)本量利分析忽略的“設(shè)備故障率與批次成本非線性關(guān)系”。通過GPT-4的自然語言處理能力,我們將非結(jié)構(gòu)化的維修記錄轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),重新劃分成本性態(tài),最終建立的成本預(yù)測模型精度提升了23%。這種從“簡化假設(shè)”到“復(fù)雜現(xiàn)實”的跨越,讓理論學(xué)習(xí)更貼近企業(yè)真實運(yùn)營場景。

　　三、AI大模型:重構(gòu)學(xué)習(xí)場景的“智能伙伴”

　　(一)個性化學(xué)習(xí)

　　定制專屬成長路徑。學(xué)校引入的智能學(xué)習(xí)系統(tǒng)成為我們的“24小時學(xué)習(xí)助手”。每次完成財務(wù)建模作業(yè)后,系統(tǒng)會根據(jù)答題時間、錯誤類型推送針對性學(xué)習(xí)資源:對現(xiàn)金流計算薄弱的同學(xué),推送“DCF估值模型精講”微課；對擅長數(shù)據(jù)分析的同學(xué),推薦Kaggle上的財務(wù)舞弊檢測項目。這種“因材施教”模式讓學(xué)習(xí)更高效——我曾因固定資產(chǎn)折舊計算錯誤,系統(tǒng)連續(xù)3天推送不同行業(yè)的折舊政策案例,幫助我徹底掌握該知識點?！?/span>

　　(二)互動式學(xué)習(xí)

　　從“單向輸入”到“雙向?qū)υ挕?。課堂上的智能問答環(huán)節(jié)成為最受歡迎的環(huán)節(jié)。當(dāng)老師講解“財務(wù)杠桿系數(shù)計算”時,我們隨時通過教室終端提問,AI助教能快速解析問題并展示相關(guān)例題。記得一次小組討論中,我們對某企業(yè)并購案例的估值方法產(chǎn)生分歧,通過與虛擬財務(wù)顧問(基于大模型開發(fā))對話,系統(tǒng)對比了三種估值模型的適用場景,最終幫助我們形成完整分析思路。這種“即問即答+場景模擬”的互動模式,讓理論學(xué)習(xí)不再枯燥。

　　四、我們的思考與期待

　　AI大模型為我們打開了財務(wù)管理學(xué)習(xí)的新維度,但在應(yīng)用中也遇到一些挑戰(zhàn):部分老教師對AI工具操作不熟練,導(dǎo)致教學(xué)銜接不暢；學(xué)校購買的財務(wù)分析平臺算力有限,復(fù)雜模型訓(xùn)練時?？D；課程考核仍以傳統(tǒng)筆試為主,難以全面評價AI應(yīng)用能力。展望未來,我們期待:①增加“AI倫理與財務(wù)合規(guī)”相關(guān)內(nèi)容,培養(yǎng)數(shù)據(jù)安全意識；②搭建“校企合作實訓(xùn)平臺”,用真實企業(yè)數(shù)據(jù)開展項目式學(xué)習(xí)；③改革考核方式,將AI建模、數(shù)據(jù)可視化等技能納入評價體系。正如比爾·蓋茨所說:我們不能讓工具適應(yīng)人,而要讓人適應(yīng)工具的發(fā)展。新時代財務(wù)學(xué)子既要扎根專業(yè),更要擁抱AI,成為復(fù)合型人才,在科技與財務(wù)交匯處,找到職業(yè)成長答案。

文章來源：《經(jīng)濟(jì)導(dǎo)報》 http://m.12-baidu.cn/w/qt/35712.html