这门课是为你准备的——虽然从没写过一行代码，但是想了解AI在实际经管任务中的应用...

我为什么要学习这门课？

如果你是一名经管专业的本科生或研究生，平时和报表、预算、供应链、人力资源管理打交道，却总觉得“人工智能”是计算机学院的事、是写满公式和代码的黑屋子——那这门课恰恰是为你开的。

这门课主要通过实际AI经管案例，抹平计算机学科和经管学科的门槛，课程并不讲授什么反向传播和Python编程，而是先把各类经管问题，利用各类人工智能工具，快速实现一个能让机器听得懂、且做得好的有效方法。

这门课的主题是什么？

课程不是人工智能概论，也不教你从零训练一个模型。课程围绕大语言模型的提示词工程展开底座训练——清晰表达、小样本校准、强制分步、角色代入、负面约束、结构化输出、自我反思、多智能体对抗、证据锚定、返修留痕，随后把这套方法逐个嵌进十几个经典经管应用案例，如商品评价辨伪与营销文案合规、英文年报智能精读与收入舞弊穿透、混合票据RPA+多模态自动入账、Orange无代码销量预测与多智能体补货博弈、飞书与Coze里的人力制度智能问答、舆情抓取+代码智能体回测调优、决策树与运筹最优配置+Streamlit沙盘、Neo4j集团互保图谱溯源、NetLogo多智能体市场相变仿真、MongoDB+向量库混合检索的企业RAG知识库，最后落到数据偏差诊断、SHAP揭黑盒与人机置信度漏斗治理。以学为用、实战导向是这门课的主要特点。

学完这门课，你能掌握什么？

• 了解很多可复用的提示词工作包。课程给出了审计询问、报销初审、预算决策、图谱查询的现成模板卡，换一家单位、换一个业务，改改字段就能用。课程结束时可以提交诸如“可运行的智能报销流程说明”“带引文脚注的制度问答手册”“含冲突记录与裁决依据的预算纪要”等实际任务解决方案。
• AI面前的质疑力。课程会介绍大语言模型怎么把幸存者偏差回测讲得头头是道、怎么在文献综述里不懂装懂地编写并不存在的政策文号。课程将教会要求它每条结论括号标出处、缺乏证据明确说明，学会让它分饰经营经理与风控官互相吵架形成自我监督效果。
• 人机协同的岗位语感。到实际企业财务共享中心、国企内控部、银行授信审查岗，岗位并不要求被工具甩在后面的人，而是能定义任务、划出自动与签字边界、给算法结论挑刺的人，即具备数智化思维与实操能力的真实落点。
• 认识到人工智能不仅仅是大语言模型。本课程还会学习到基于大语言模型的各类智能体应用，如RPA、AI编程、多维表格、工作流智能体、多智能体等，除此以外还有可视化机器学习工具、知识图谱工具、RAG和大数据等各类实用工具。

这门课有什么特色和亮点？

• 经管本位，技术只当工具讲。​ 全课程没有一个案例是为讲算法而讲算法。十几个场景全部融合财政、会计、审计、税务、金融、供应链、人力的真实工序上，计算机背景为零也能跟到底。
• 案例即实训，截图即操作规范。​ 每个案例都给原始数据口径、提示词全文、工具界面与运行结果截图，还有“翻车返修示范”。照着做能复现，改着试能辨错，挑着验才真懂。
• 把算法治理正式写进财经课。​ 课程专门在多处介绍“用错了谁负责”，数据里的刷单样本、情绪样本、幸存样本怎么影响判断，选择性偏差在信贷评分里怎么放大，内控节点上哪步可自动、哪步须复核、哪步只能人签，AI工作底稿怎么留痕才经得住检查。
• 低门槛上手，却能摸到进阶边界。​ 从对话式平台、扣子智能体、影刀RPA、Orange可视化，一路延伸到Neo4j图查询、NetLogo多智能体仿真、SHAP可解释性、混合检索RAG。不必先成为程序员，让学习者理解技术边界到底在哪、要不要跨、跨了之后判断是不是更有意义。
• 学历课堂与行业培训一套底稿两用。​ 课程内容可以转换为单位内训材料，诸如预算绩效智能分析、国企内部稽核数字化、基层采购报销合规，都能直接套模板。结合大家自己单位的真实数据来进行实战复现，结课时可以提交本单位能用的各类小型解决方案。
• 配套在线阅读教程也已上线，案例素材与工具获取路径一并开放，方便边学边练：https://www.njcie.com/python/aiac_data.html （页面由南京财经大学李树青团队长期维护，与本课程案例体系同源）

• 理解生成式人工智能介入财政经管业务的基本逻辑，掌握面向财经场景的提示词构造与工具实操方法
• 能够依托低代码平台，独立完成财务报告智能审阅、报销流程自动化、需求预测与补货推演、关联方风险图谱溯源、企业制度知识库构建等典型任务的流程设计与结果校验
• 树立“模型辅助生成、人类界定口径、责任归于签字人”的人机协同与算法治理意识，为成长为具备数智素养的复合型财经人才奠定扎实基础

本课程不设强制性先修课程门槛，非计算机背景的经管类本科生、研究生均可修读。学习者只需具备基本的文字阅读与逻辑表达能力，能够读懂财务报表科目名称、了解本专业的一般业务概念（如报销、预算、存货、关联方等）即可开课；若此前接触过Excel数据整理、SPSS或Orange一类可视化工具，将在案例上手环节更为顺畅。

课程所用大模型对话平台、智能体搭建工具、轻量RPA、图数据库与仿真环境，均提供图形化操作界面，全部案例均给出提示词全文与关键步骤截图，无需任何编程基础。建议在修读前自行了解2项常识即可：

• 什么是大语言模型幻觉？
• 人工智能是不是就是大语言模型？

这些基础认知将贯穿全书，也是后续人机协同治理章节的展开前提。