AI 赋能

把大模型与智能工具引入备课、实训与过程评价

梳理 AI 在本课程中的具体赋能场景、工具链与可观测的能力画像。

AI 赋能教学

大模型正在把公司金融从手工建模推向人机协同：自动读取财报、生成估值草稿、压力测试资本结构。本课程把 AI 作为决策辅助，强调模型可解释、假设可核验、结论可追溯。

将大模型与智能体引入课堂，覆盖从概念理解、代码实现到案例推演的全流程。

用大模型抽取三张报表关键科目，生成盈利能力、偿债能力与运营效率的结构化诊断。

以 Python 脚本批量实现 DCF 与相对估值，对千家公司做敏感性分析，释放重复劳动。

用情景生成器模拟利率、税率与盈利波动，评估不同杠杆下的违约距离。

让模型梳理可比交易与协同效应，辅助判断估值区间与支付结构。

以下工具可在本课程学习与实验中辅助检索、编码、建模与可视化。

把估值模型参数化，批量跑敏感性分析与情景表。

财报要点提取、估值备忘录草稿；输出须回原始报表核验。

获取可比公司、行业倍数与宏观变量，支撑相对估值。

系统化学习 AI 在金融风险管理与公司治理中的合规用法。

以下提示词可直接复制到主流大模型，辅助学习与本课程实验（请核验输出、遵守学术规范）。

DCF 草稿

请基于以下公司自由现金流与 WACC 假设，给出简洁的 DCF 估值步骤，并列出对增长率敏感的关键假设。

资本结构诊断

你是 CFO 顾问，请依据以下资产负债率与利息保障倍数，指出再融资与降杠杆的三种可选路径及风险。

使用 AI 须恪守学术诚信、数据安全与行业合规底线。

AI 给出的估值区间必须列明关键假设，禁止黑箱结论。

财务与行情数据须来自授权源，注意内幕信息与公平披露边界。

最终投融资建议由人把关，AI 仅作辅助，决策责任不清零。