前言

本报告全面介绍了人工智能大模型技术在财务领域的应用现状、典型案例、技术架构和发展趋势，旨在为财务专业人士和决策者提供深入的洞见和实践指导。报告涵盖了从基础概念、技术特征到行业应用的全方位内容，包括智能客服、智能审核、风险评估等多个财务场景，展示了大模型技术如何赋能财务管理，提升决策质量，优化资源配置，增强风险管理，提高运营效率，并强化合规性和透明度。此外，报告还探讨了大模型技术在财务应用中的局限性和关注问题，如准确性、成本、隐私安全等，并提出了相应的解决策略。

通过对人工智能大模型技术的深入分析，本报告为推动财务数字化转型和智能化升级提供了宝贵的参考和指导。

报告亮点

1. 跨领域合作：由上海国家会计学院联合金蝶集团、元年科技等多家企业和研究机构共同撰写，体现了产学研用的深度融合。
2. 全面覆盖：内容涵盖了人工智能大模型技术的基本概念、特征、发展历程、技术架构，以及在财务领域的应用框架和实现路径。
3. 行业案例分析：提供了多个行业（如家电制造、银行、汽车、基础设施服务等）中人工智能大模型技术的具体应用案例，展示了技术的实际效果和潜力。
4. 技术与业务融合：探讨了如何将人工智能大模型技术与财务业务深度融合，提升财务管理的智能化水平，包括智能客服、智能审核、风险评估等多个应用场景。
5. 发展趋势：分析了人工智能大模型技术的发展趋势，包括模型架构演进、训练方法创新、应用场景拓展以及伦理和安全风险规避。
6. 局限性和问题探讨：提出了人工智能大模型技术在财务领域应用的局限性和关注问题，如复杂计算的准确性、结果的不确定性、隐私及安全等，并探讨了可能的解决方案。
7. 政策支持：结合了国家社会科学基金项目的支持，体现了国家层面对人工智能技术在会计和财务领域应用的重视。
8. 前瞻性：书中不仅总结了当前的技术应用现状，还对未来的发展趋势和潜在影响进行了展望，为企事业单位财务部门及广大财务人员提供了启发和指导。
9. 实践指导：提供了具体的技术实现路径和方法，包括数据处理、模型训练、模型部署、效果评估等，为实际应用提供了操作性指导。
10. 综合性：集合了理论研究、技术发展、行业应用、案例分析、趋势预测等多个维度，为读者提供了一个全面的人工智能大模型技术在财务领域应用的知识体系。

附资料节选（文末下载完整PDF）

大模型算是目前当之无愧最火的一个方向了，算是新时代的风口！有小伙伴觉得，作为新领域、新方向人才需求必然相当大，与之相应的人才缺乏、人才竞争自然也会更少，那转行去做大模型是不是一个更好的选择呢？是不是更好就业呢？是不是就暂时能抵抗35岁中年危机呢？

答案当然是这样，大模型必然是新风口！

那如何学习大模型 ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人，只能说是：

最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

但现在很多想入行大模型的人苦于现在网上的大模型老课程老教材，学也不是不学也不是，基于此我用做产品的心态来打磨这份大模型教程，深挖痛点并持续修改了近100余次后，终于把整个AI大模型的学习路线完善出来！

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L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代

L1阶段：了解大模型的基础知识，以及大模型在各个行业的应用和分析，学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。

L2阶段：攻坚篇丨RAG开发实战工坊

L2阶段：AI大模型RAG应用开发工程，主要学习RAG检索增强生成：包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估，还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。

L3阶段：跃迁篇丨Agent智能体架构设计

L3阶段：大模型Agent应用架构进阶实现，主要学习LangChain、 LIamaIndex框架，也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统，打造Agent智能体。

L4阶段：精进篇丨模型微调与私有化部署

L4阶段：大模型的微调和私有化部署，更加深入的探讨Transformer架构，学习大模型的微调技术，利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调，并通过Ollama、vLLM等推理部署框架，实现模型的快速部署。

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