大数据财务分析-基于Python（第2版）课件 第11章 AI大模型快速入门与案例实战

第十一章AI大模型快速入门与案例实战目录0111.1AI大模型概述020403第11章AI大模型11.2快速上手:AI大模型使用方式11.3高效使用AI大模型的提示词技巧11.4AI大模型在财务及相关场景中的典型应用0511.5AI大模型辅助Python代码生成目录0111.1AI大模型概述020403第一讲AI大模型概述11.2快速上手:AI大模型使用方式11.3高效使用AI大模型的提示词技巧11.4AI大模型在财务及相关场景中的典型应用0511.5AI大模型辅助Python代码生成11.1.1主流AI大模型介绍常见模型包括DeepSeek、豆包、Kimi、元宝和通义。DeepSeek：推理、编码、数学和中文理解。豆包：文本、语音等多功能交互。Kimi：文档阅读、信息整理和长文本处理。元宝：支持通过平台使用DeepSeek等模型。通义：长文档阅读、多份资料处理与分析。11.1.2AI大模型核心功能按任务选择模型功能，并明确输入内容与输出形式。文本生成与处理：摘要、改写、报告、会议纪要。数据提取与分析：提取报表科目、交易金额，整理和分析数据。智能问答与决策辅助：财务知识问答、风险分析。流程自动化：发票、对账、文件管理等重复任务。大规模数据处理与辅助投资：信息整理、市场数据和新闻分析。11.1.3AI大模型在财务自动化中的实践应用财务数据处理、风险评估与决策支持，是主要应用方向。数据处理：清洗、转换、分析，生成报表与分析报告。风险评估：识别信用、市场、流动性等风险。决策支持：构建财务知识库，辅助投资、融资和预算编制。目录0111.1AI大模型概述020403第二讲快速上手:AI大模型使用方式11.2快速上手:AI大模型使用方式11.3高效使用AI大模型的提示词技巧11.4AI大模型在财务及相关场景中的典型应用0511.5AI大模型辅助Python代码生成11.2快速上手:AI大模型使用方式官网注册后，通过对话框输入提示词；也可在第三方平台调用模型。左：DeepSeek官网界面。右：通过腾讯元宝使用DeepSeek。11.2快速上手:AI大模型使用方式把任务、材料和输出要求一起交代清楚，再根据结果补充指令。信息提炼类任务：一般不必开启“深度思考”。基于上传文件处理：建议关闭“联网搜索”。任务复杂时：拆分步骤，逐步确认结果。涉及敏感或重要信息时：注意数据安全与隐私保护。目录0111.1AI大模型概述020403第三讲高效使用AI大模型的提示词技巧11.2快速上手:AI大模型使用方式11.3高效使用AI大模型的提示词技巧11.4AI大模型在财务及相关场景中的典型应用0511.5AI大模型辅助Python代码生成11.3.1提供准确、清晰的提示词说明任务场景、角色和输出要求，减少模糊表述。背景：电力市场政策交流会议。角色：会议纪要生成专家。目标：整理会议文字记录，保留政策解读、关键数据和问答。输出：按主题组织会议纪要，列出重点与后续事项。用通俗语言说清楚需求即可，无须刻意使用复杂措辞。11.3.2根据BRO法则构建结构化提示词B：背景；R：角色；O：目标。三项内容共同限定任务。背景说明材料与前提；角色确定分析视角；目标说明具体交付结果。11.3.3借助标记符号、文本分隔方式与快捷键用符号区分任务层级、关键词、列表和材料。标题层级：#一级标题；##二级标题。关键词：用单引号或双引号包裹。长文本：用三引号包裹，可保留换行。强调：*斜体*；**粗体**。列表：用连字符“-”逐条列出。11.3.3借助标记符号、文本分隔方式与快捷键先给出表头，让模型按指定列输出数据。网址可单独换行或用引号包裹。输入较长提示词时，可用Shift+Enter或Alt+Enter换行。11.3.4提示词进阶技巧先确定科目，再提取年报数据，最后计算变化值。第一步：读取“财务细节.xlsx”中A列的科目名称。第二步：读取2021—2023年的年报PDF，按科目寻找数据。第三步：按“科目、单位、2021年、2022年、2023年”输出表格。第四步：增加两列同比变化（2022年减2021年、2023年减2022年）；数值采用原始数据，不自行计算。11.3.4提示词进阶技巧提供背景资料和分析范例，让模型沿用指定的分析方式。完整框架包括背景、角色、目标，以及限制条件、注意点、工作流程和输出格式。目录0111.1AI大模型概述020403第四讲AI大模型在财务及相关场景中的典型应用11.2快速上手:AI大模型使用方式11.3高效使用AI大模型的提示词技巧11.4AI大模型在财务及相关场景中的典型应用0511.5AI大模型辅助Python代码生成11.4.1AI大模型提取与分析上市公司财务数据上传中国移动2023年、2024年年度报告财务附注，按科目汇总。提取收入、成本与费用附注表格，保留分项数据。文件过长时，可先提取重点内容另存PDF，或使用适合长文档的模型。11.4.1AI大模型提取与分析上市公司财务数据在已提取的数据上追加分析要求。根据这个财务附注进行同比比较，找出异常的数据和科目。核对原始数据、计量单位和计算口径，再使用分析结论。11.4.2AI大模型识别、提取与整理发票信息设定“发票识别专家”角色，并明确提取字段与处理限制。目标：提取发票信息，整理为标准表格。字段：销售方、购买方、纳税人识别号、开票日期、价税合计、货物或应税劳务及服务名称、税率。范围：简体中文纸质发票和电子发票，每次不超过50张。要求：价税合计只统计小写金额，不混淆购买方与销售方。输出：不要使用Markdown格式。11.4.2AI大模型识别、提取与整理发票信息上传发票→识别字段→整理表格→核对金额与税号。对缺失、模糊或无法确认的信息，进一步核对原始发票。11.4.3AI大模型整理会议纪要先将会议录音转为文字，再交给模型整理。记录会议主题、时间地点与参与人员。按主题保留讨论要点、决策事项和后续安排。问答分别列示，避免遗漏问题和回答。关键数字单独整理为“核心数据”。纠正语音转写中的错别字，保持内容连贯。11.4.3AI大模型整理会议纪要将会议文字记录交给DeepSeek，按主题和问答结构整理。涉及业务数据、分红、增持、上市、定增等事项，分别归纳并保留关键数字。11.4.4AI大模型追踪热点财经新闻明确投资标的、新闻数量和分析要求。角色：资深投资者。目标：搜索贵州茅台最近的新闻，筛选5条重要新闻，并对每条新闻进行舆情评分。11.4.5AI大模型解析简历以Kimi解析“华小智简历”，按指定字段提取信息。字段：姓名、电话、邮箱、学历、工作或实习经历、兴趣爱好。学历信息重点核对学校名称。工作经历重点核对公司名称。限制：仅处理中文文本简历，每次不超过10份；不支持图形或非文本格式的简历。信息不明确或缺失时，提示补充。11.4.5AI大模型解析简历分类整理个人信息、教育经历与工作经历。输出表格后，核对简历原文。11.4.6AI大模型进行分部估值以美团2025年分部估值为例，上传研报与业绩会记录。角色：资深二级证券分析师。目标：预测各业务业绩，并进行分部估值。方法：为不同业务选择合适方法与可比公司。数据：股价、市值和交易倍数采用2025年4月17日收盘数据，复核准确性，注明来源并保留计算依据。输出：乐观、中性、悲观三种情形，使用表格呈现。11.4.6AI大模型进行分部估值输出各业务的业绩预测、可比公司与估值结果，保留假设及数据来源。估值结果应能够追溯到上传的研报、业绩会记录及指定日期数据。11.4.7AI大模型生成金融财务PPT先明确课程或报告大纲，再生成适合展示的内容。角色：AI大模型课程设计老师。目标：根据课程大纲丰富内容，返回Markdown格式的PPT大纲。要求：删除“幻灯片1”“子幻灯片1”等无关标识。在Kimi的PPT助手中选择模板生成课件，之后核对图表、数值、术语和版式。目录0111.1AI大模型概述020403第五讲AI大模型辅助Python代码生成11.2快速上手:AI大模型使用方式11.3高效使用AI大模型的提示词技巧11.4AI大模型在财务及相关场景中的典型应用0511.5AI大模型辅助Python代码生成11.5AI大模型辅助Python代码生成场景：网银回单PDF每页包含上下两张回单，影响OCR识别。请编写Python代码，将每页上下排列的两张回单分割，确保输出PDF的每页只有一张回单。先明确输入格式、拆分规则和输出要求，再生成代码框架。11.5AI大模型辅助Python代码生成安装所需库，并设置原始PDF路径与输出目录。importfitzfrompdf2imageimportconvert_from_pathimportpytesseractfromPILimportImageimportos按本机环境准备PyMuPDF、pdf2image等库；检查文件路径与输入文件。11.5AI大模型辅助Python代码生成遍历PDF页面，以页面高度的一半作为上下分割位置。defsplit_pdf(input_path,output_dir):os.makedirs(output_dir,exist_ok=True)doc=fitz.open(input_path)total_pages=doc.page_countoutput_doc=fitz.open()forpage_numinrange(total_pages):page=doc.load_page(page_num)page_rect=page.rectsplit_y=page_rect.height/211.5AI大模型辅助Python代码生成定义上下两块区域，再分别绘制到新PDF页面。top_bbox=fitz.Rect(0,0,page_rect.width,split_y)bottom_bbox=fitz.Rect(0,split_y,page_rect.width,page_rect.height)forbboxin[top_bbox,bottom_bbox]:new_page=output_doc.new_page(width=page_rect.width,height=split_y)new_page.show_pdf_page(new_page.rect,doc,page_num,clip=bbox)11.5AI大模型辅助Python代码生成保存新文件、关闭文档，并返回输出路径。output_path=os.path.join(output_dir,f"{os.path.splitext(os.path.basename(input_path))[0]}_split.pdf")output_doc.save(output_path)doc.close()output_doc.close()returnoutput_pathif__name__=="__main__":INPUT_PDF="原始回单.pdf"OUTPUT_DIR="分割后的回单"try:print("正在分割PDF...")split_pdf_path=split_pdf(INPUT_PDF,OUTPUT_DIR)print(f"PDF分割完成，保