金融+AI跨学科实训：基于领域大模型的财报智能分析应用

深度融合经济学理论、金融分析框架与大模型应用技术，培养既懂金融原理又具备AI工程能力的复合型人才

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学生评价

来自学生的真实反馈与学习体验分享

这门课程真正实现了理论与实践的融合。我从零基础入门，现在能够独立构建财报智能分析系统，这种能力在就业市场上极具竞争力！

王同学

经济管理学院 2024届

学习环境搭建

完整的开发环境与工具配置指南

Anaconda环境

基于Anaconda构建Python开发环境，集成Jupyter Notebook进行交互式编程

API接入

提供OpenAI API、DeepSeek API接入指南，支持大模型能力调用

向量数据库

配置本地向量数据库，支持高效的财报文本检索与RAG应用构建

Agent工作流

OpenManus Agent部署与配置教程，实现智能分析流程自动化

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李飞系主任

13958105169

emlifei@bupt.edu.cn

经济管理学院, 主教学楼

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课程特色

打造金融+AI跨学科智能实训课程，聚焦企业财报分析这一核心业务场景

前沿AI技术融入

将ChatGPT、RAG、知识图谱等前沿AI技术引入教学，实现理论与实践的深度融合

三轨并行技术架构

采用"商用大模型→RAG→本地Agent"渐进式技术路线，全面覆盖幻觉治理与性能评价

三阶教学模式

通过"知识传授-AI工具实操-真实案例演练"的教学模式，培养学生解决实际财务问题的能力

产学研融合

"高校教师+企业AI架构师+真实行业数据"协同授课，提供全面的学习体验

Agent工作流程设计

学生通过自主部署OpenManus Agent，体验"抓取-检索-推理-写作"全自动化流程

真实财务数据实践

基于沪深A股年报、ESG公告及舆情摘要等真实数据，开展财报智能分析实训

课程内容

系统化学习过程，循序渐进掌握AI赋能的现代财务分析全流程

第一阶段：基础知识与技能

学习财务报表基础知识、大模型原理与Prompt工程技巧，掌握AI辅助分析基本框架

第二阶段：RAG与检索增强

学习向量检索原理，构建财报知识图谱，实现高精度问答与证据链分析

第三阶段：Agent开发实践

本地部署OpenManus Agent，基于大语言模型驱动的Agent Flow技术自动化财报处理全流程

第四阶段：企业真实财报分析

综合运用所学技能，针对ESG、数字化转型等主题完成完整财务分析报告

项目案例展示

学生实训成果与真实应用场景展示

财报智能分析平台

构建基于RAG的财报智能问答系统，支持多维度指标查询与自然语言交互

数字化转型度量模型

通过年报知识图谱自动提取企业数字化转型相关指标，构建评估体系

ESG评估自动化

利用多源数据融合技术，实现企业环境、社会责任与公司治理维度的智能评估

师资团队

金融学术专家与AI技术架构师强强联合，提供跨学科指导

李飞

系主任 | 经济管理学院

专注于金融科技与企业财务分析，拥有丰富的教学与研究经验

企业AI架构师

技术指导 | 合作企业

负责大模型应用架构设计与技术支持，拥有丰富的AI落地经验

行业专家

行业顾问 | 金融机构

提供真实业务场景与行业需求指导，确保课程实用性