第一章 AI 技术概述

第一章AI技术概述主讲人：时间：01第一节引言02第二节什么是人工智能（AI）03第三节什么是大语言模型04第四节大语言模型的能力边界05第五节人类在AI时代的角色定位目录CONTENTS01第一节引言01财务工作始终伴随技术发展不断演进。02从手工记账到会计电算化。03从ERP系统到流程自动化。一、财务职业与技术演进ERP与RPA依赖预设规则执行任务。主要解决重复性、标准化工作。难以进行分析、判断与决策支持。二、RPA到AI的演进支持预测、分析与决策。推动财务从核算职能向价值创造转型。AI从“执行者”走向“分析者”三、AI对财务工作的变革意义明确任务目标。合理运用提示词。选择合适的大语言模型。四、AI在财务中的应用核心要素02第二节什么是人工智能（AI）01AI是模拟人类智能的技术总称。02包括学习、推理、决策等能力。03融合计算机科学、数学与神经科学等学科。一、人工智能的定义ERP与RPA：基于规则执行。01AI：具备学习与分析能力。02AI能回答“为什么”和“怎么办”03二、AI与传统自动化技术的区别从账务处理走向风险识别。01从数据整理走向决策支持。02推动财务工作向认知型转变。03三、AI在财务中的能力跃迁AI：人工智能技术总称。AIGC：AI生成内容的应用方向。AIAgent：具备自主行动能力的智能体。大语言模型：处理自然语言的核心技术。四、常见AI相关术语区分03第三节什么是大语言模型基于深度学习与海量数据训练。擅长理解与生成自然语言的复杂神经网络模型是当前AI应用的核心技术一、大语言模型的定义（一）按推理能力划分非推理模型：基于概率生成结果推理模型：具备分步推理与逻辑分析能力（二）按模态划分单模态模型：仅处理文本信息多模态模型：支持文本、图像、音频等多模态输入输出（三）按应用领域划分通用型模型：适用范围广领域专用模型：面向特定行业优化二、大语言模型的类型01输入：文本、数据及提示词02模型处理：基于token概率预测03输出：文本、图像、音频或视频等结果三、大语言模型的工作机制01输出结果具有随机性02同一输入可能产生不同输出03输出质量高度依赖输入质量四、大语言模型输出特点04第四节大语言模型的能力边界1.输入质量决定输出质量2.提示词清晰度直接影响结果3.上下文信息有助于模型理解任务一、输入对输出的影响智能对话与问答语义理解与分析文本生成与总结辅助编程与文档处理文生图、文生视频等多模态生成0102030405二、大语言模型的主要能力（一）幻觉问题可能生成看似合理但错误的内容在财务与法律场景风险较高需结合人工专业判断（二）逻辑与数学能力不足不具备真正的数学推理能力在复杂计算任务中易出错（三）信息时效性限制知识受训练数据截止时间限制无法天然获取最新政策或事件（四）上下文长度限制无法一次处理超长文本多轮对话可能出现上下文遗忘（五）输出不确定性输出结果存在波动可解释性有限（六）数据隐私与安全风险可能涉及敏感信息泄露需防范提示词注入攻击（七）多模态理解局限不同模态之间存在语义鸿沟在复杂财务文档解析中存在挑战三、大语言模型的技术局限05第五节人类在AI时代的角色定位01AI难以理解隐性规则与社会背景02职业判断仍依赖人类经验一、职业判断不可替代01.02.AI不具备价值判断能力人类是技术应用的最终