AI大模型在財(cái)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(cái)務(wù)管理領(lǐng)域的人才需求結(jié)構(gòu)。作為財(cái)務(wù)管理專業(yè)的學(xué)生,我們?cè)趯W(xué)習(xí)過(guò)程中切實(shí)感受到傳統(tǒng)課程模式與數(shù)字化時(shí)代的適配挑戰(zhàn)。本文結(jié)合自身學(xué)習(xí)體驗(yàn),從課程內(nèi)容革新、教學(xué)模式優(yōu)化兩個(gè)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(duì)知識(shí)體系拓展、實(shí)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(cái)務(wù)管理學(xué)習(xí)路徑提供參考。

　　關(guān)鍵詞:AI大模型；財(cái)務(wù)管理學(xué)習(xí)；課程創(chuàng)新；實(shí)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(shí),我們意識(shí)到:一個(gè)被人工智能深度重塑的時(shí)代已悄然來(lái)臨。作為即將踏入職場(chǎng)的財(cái)務(wù)管理專業(yè)學(xué)生,我們既期待用專業(yè)知識(shí)應(yīng)對(duì)挑戰(zhàn),又面臨著“傳統(tǒng)財(cái)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(cái)務(wù)報(bào)表分析,在面對(duì)企業(yè)實(shí)時(shí)生成的大數(shù)據(jù)時(shí)顯得捉襟見(jiàn)肘；書(shū)本上的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型,難以應(yīng)對(duì)算法迭代帶來(lái)的預(yù)測(cè)精度需求。此時(shí),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(cái)務(wù)理論,提升數(shù)據(jù)分析與智能決策等核心競(jìng)爭(zhēng)力。本文將結(jié)合真實(shí)學(xué)習(xí)場(chǎng)景,分享AI大模型給專業(yè)課程學(xué)習(xí)帶來(lái)的新可能。

　　二、AI大模型:重塑財(cái)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(shí)“活”起來(lái)。在《財(cái)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(kāi),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(cái)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(shí),通過(guò)TensorFlow框架構(gòu)建的預(yù)測(cè)模型,我們發(fā)現(xiàn)了傳統(tǒng)分析忽略的“客戶信用評(píng)級(jí)與賬齡關(guān)聯(lián)規(guī)律”。這種從“公式套用”到“算法實(shí)戰(zhàn)”的轉(zhuǎn)變,讓我們直觀理解了機(jī)器學(xué)習(xí)在財(cái)務(wù)舞弊識(shí)別、現(xiàn)金流預(yù)測(cè)中的應(yīng)用價(jià)值。在《財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)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(duì)2008年金融危機(jī)前后的企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。模型成功識(shí)別出某類企業(yè)在危機(jī)前18個(gè)月財(cái)務(wù)指標(biāo)異常波動(dòng),讓我們深切體會(huì)到,AI技術(shù)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)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(shí)指導(dǎo)意義。

　　(二)理論迭代

　　從“假設(shè)世界”到“真實(shí)場(chǎng)景”學(xué)習(xí)資本結(jié)構(gòu)理論時(shí),傳統(tǒng)教學(xué)基于“完美市場(chǎng)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?cè)媚沉炕灰灼脚_(tái)的企業(yè)數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型,發(fā)現(xiàn)實(shí)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(xiǎn)偏好等非財(cái)務(wù)因素影響。這種“數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的理論修正”,讓我們學(xué)會(huì)用動(dòng)態(tài)思維看待經(jīng)典理論。在《成本管理會(huì)計(jì)》課程中,我們運(yùn)用大語(yǔ)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(guò)GPT-4的自然語(yǔ)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(cè)模型精度提升了23%。這種從“簡(jiǎn)化假設(shè)”到“復(fù)雜現(xiàn)實(shí)”的跨越,讓理論學(xué)習(xí)更貼近企業(yè)真實(shí)運(yùn)營(yíng)場(chǎng)景。

　　三、AI大模型:重構(gòu)學(xué)習(xí)場(chǎng)景的“智能伙伴”

　　(一)個(gè)性化學(xué)習(xí)

　　定制專屬成長(zhǎng)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(shí)學(xué)習(xí)助手”。每次完成財(cái)務(wù)建模作業(yè)后,系統(tǒng)會(huì)根據(jù)答題時(shí)間、錯(cuò)誤類型推送針對(duì)性學(xué)習(xí)資源:對(duì)現(xiàn)金流計(jì)算薄弱的同學(xué),推送“DCF估值模型精講”微課；對(duì)擅長(zhǎng)數(shù)據(jù)分析的同學(xué),推薦Kaggle上的財(cái)務(wù)舞弊檢測(cè)項(xiàng)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(jì)算錯(cuò)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(shí)點(diǎn)?！?/span>

　　(二)互動(dòng)式學(xué)習(xí)

　　從“單向輸入”到“雙向?qū)υ挕?。課堂上的智能問(wèn)答環(huán)節(jié)成為最受歡迎的環(huán)節(jié)。當(dāng)老師講解“財(cái)務(wù)杠桿系數(shù)計(jì)算”時(shí),我們隨時(shí)通過(guò)教室終端提問(wèn),AI助教能快速解析問(wèn)題并展示相關(guān)例題。記得一次小組討論中,我們對(duì)某企業(yè)并購(gòu)案例的估值方法產(chǎn)生分歧,通過(guò)與虛擬財(cái)務(wù)顧問(wèn)(基于大模型開(kāi)發(fā))對(duì)話,系統(tǒng)對(duì)比了三種估值模型的適用場(chǎng)景,最終幫助我們形成完整分析思路。這種“即問(wèn)即答+場(chǎng)景模擬”的互動(dòng)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(kāi)了財(cái)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(duì)AI工具操作不熟練,導(dǎo)致教學(xué)銜接不暢；學(xué)校購(gòu)買(mǎi)的財(cái)務(wù)分析平臺(tái)算力有限,復(fù)雜模型訓(xùn)練時(shí)常卡頓；課程考核仍以傳統(tǒng)筆試為主,難以全面評(píng)價(jià)AI應(yīng)用能力。展望未來(lái),我們期待:①增加“AI倫理與財(cái)務(wù)合規(guī)”相關(guān)內(nèi)容,培養(yǎng)數(shù)據(jù)安全意識(shí)；②搭建“校企合作實(shí)訓(xùn)平臺(tái)”,用真實(shí)企業(yè)數(shù)據(jù)開(kāi)展項(xiàng)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(píng)價(jià)體系。正如比爾·蓋茨所說(shuō):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(shí)代財(cái)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(cái)務(wù)交匯處,找到職業(yè)成長(zhǎng)答案。

文章來(lái)源：《經(jīng)濟(jì)導(dǎo)報(bào)》 http://www.00559.cn/w/qt/35712.html