《尽职调查中业务人员如何分析财务报表信息、识别财务风险》

一、尽职调查要点与手段

1、尽职调查是业务人员掌握客户第一手真实信息的重要环节、不可或缺；

2、尽职调查的主要内容有哪些？

3、尽职调查的要点和手段有哪些？

4、算力租赁尽职调查的不同点？

二、如何通过财务报表识别项目真实情况？

5、财务报表三大表之间的关联关系解读

三、三大表分析内容及企业风险的发现(华为财报分析案例)

6、资产负债表分析的目的是什么？

7、资产负债表需重点解读哪些项目？（案例分析）

8、如何发现隐形负债以及表外融资规模？（案例分析）

9、利润表项目分析重点有哪些？（收入造假案例分析）

10、新能源企业利润特征有哪些？

11、收入结构的变化会给企业带来什么风险或对企业发展有什么影响？（案例分析）

12、现金流量表与资产负债表和利润表的勾稽关系如何？（案例分析）

13、获取财务报表的注意事项；

14、如何解读审计报告附注？

15、为何要关注报表期后事项？

《DeepSeek赋能金融投研实战》

2025年4月26日

第一讲：DeepSeek在金融投研中的应用概述与技能准备

1.1 DeepSeek赋能金融投研全流程

运用DeepSeek人工智能平台实现从多源数据整合、财务建模、量化策略开发、风险预警到机器学习建模及可视化报告生成的全流程智能投研应用。

1.2 金融投研人员必备技能

AI工具的高效使用：掌握DeepSeek的基本操作与功能。

Python编程与金融数据处理：基础语法与数据处理实战。

数据分析与可视化基础：从描述性到预测性分析的技能。

1.3 金融投研数字化转型趋势

行业现状与痛点：传统金融投研流程的局限性。

AI技术带来的变革：DeepSeek如何重塑金融投研生态。未来发展方向：智能化金融投研的机遇与挑战。

第二讲：DeepSeek与金融数据交互：高效沟通技巧

2.1 提示词的力量：解锁与DeepSeek高效对话的秘钥

提示词的定义与作用：初步了解提示词

提示词在金融场景中的重要性：好的提示词可以提高沟通效率

2.2 精准提问：构建高效提示词的五大技巧

明确目标、精简语言、结构化提示、示例与反例、动态调整

2.3 案例实战：金融数据交互中的提示词设计

财经新闻智能分析：财经新闻舆情打分与评论

打造私有金融知识库：打造自己的金融数据库

2.4 技能升级：AI时代金融从业者必备技能（进阶篇）

如何使用Coze（扣子）智能体开发工具：流程化AI开发工具

如何结合DeepSeek + Python + Coze进行高级智能体开发：复杂智能体开发

如何发布AI + 金融智能体：让别人轻松使用智能体

第三讲：DeepSeek赋能金融投研数据获取与处理

3.1 数据接口集成与爬虫技术

金融数据源接入、网页数据爬取、实时数据获取

3.2 数据清洗与预处理缺失值与异常值处理：DeepSeek的智能识别与修复。

数据标准化与一致性检查、案例实战

3.3 数据整合与管理

多源数据融合、数据仓库构建：利用DeepSeek搭建金融投研数据仓库

第四讲：DeepSeek赋能公司基本面分析与估值

4.1 财务报表深度分析

4.2 公司估值方法与应用：利用DeepSeek进行公司估值。

第五讲：DeepSeek赋能投资策略制定与回测

5.1 投资策略设计

基于数据驱动的策略生成、技术分析与量化策略开发

案例实战：构建基于均线交叉的量化策略。

5.2 策略回测与优化

回测框架搭建、回测结果分析、策略优化

5.3 多个量化策略案例实战

动量策略、反转策略、其他策略

第六讲：DeepSeek赋能风险评估与预警

6.1 风险识别与量化

6.2 风险预警与监控案例实战

第七讲：DeepSeek赋能金融投研的高级应用与实战案例

7.1 高级应用：机器学习与深度学习模型

7.2 实战案例分享

第八讲：DeepSeek + Excel VBA赋能金融数据处理与自动化

8.1 数据处理自动化基础

AI驱动的Excel数据处理 如何利用DeepSeek快速处理Excel中的复杂数据，包括数据清洗、排序、筛选等。

VBA代码生成与自动化操作基础（上）

VBA代码生成与自动化操作基础（下）

8.2 Excel和Word批量处理

结合DeepSeek和VBA批量处理单个Excel里多表数据，批量生成Word报告

通过VBA实现Excel中多个工作表的批量处理，结合DeepSeek进行数据分析。

8.3 智能流程优化

自动化财务流程、VBA可视化界面设计

第九讲：DeepSeek赋能金融投研报告撰写与呈现

9.1 金融投研报告撰写技巧

9.2 数据可视化与报告呈现