摘要:生成式人工智能(GenAI)的快速发展正在改变财务分析领域,其在数据处理、信息提取和预测分析方面的能力为行业带来了机遇,同时也对财务分析师的职业能力提出了新的要求。研究通过系统分析GenAI在财务分析全流程应用中所引发的职业能力变革挑战,基于能力素质洋葱模型,构建了包含专业能力、技术素养和伦理认知的“三维能力重塑路径模型”,表明财务分析师需依次从这三个维度上进行能力重塑,以实现从技术适应到价值引领的转型。研究首次构建了财务分析师GenAI能力适配模型,为拓展能力素质模型理论在财务领域的应用提供了新的视角,为数字经济时代财务分析人才的职业能力重构提供了理论框架。

　　关键词:生成式人工智能;财务分析师;职业能力

　　0引言

　　近期,生成式人工智能(GenAI)技术取得了显著的进展,其在财务分析领域的应用已逐步从理论探讨转化为推动行业变革的关键力量。生成式人工智能(GenAI)作为人工智能发展的重要分支,指的是使用深度学习(DL)和自然语言处理(NLP)模型,以文本、图像和视频内容的形式按照请求公式提供类似人类反应的人工智能技术[1]。2023年7月,国家网信办联合国家发展改革委、教育部、科技部、工业和信息化部、公安部、广电总局七部门颁布了《生成式人工智能服务管理暂行办法》,自2023年8月15日起施行[2],将GenAI定位为提升经济效能和战略竞争力的关键基础设施。同时,德勤发布的《立足当下,谋定未来:生成式人工智能应用现状前沿洞察》[3]显示,25%的机构已将GenAI应用于财务分析场景,并且这一比例预计在未来3年内呈指数级增长。这既昭示着传统财务分析范式面临着颠覆性重构,也代表着财务分析师职业能力转型升级的迫切性。

　　长期以来,传统财务分析在数据处理效率、非结构化信息处理及预测模型解释性等方面存在诸多难题,而现有研究已经证明了GenAI在自动化报表生成和投资组合优化方面拥有很强的技术优势,能够很大程度上对财务分析工作进行优化。但是一项技术的掌握与应用并不简单,GenAI虽然能带给财务分析师们工作效率和质量的提升,也对财务分析师们提出了更高的能力要求。普华永道2024年研究指出,AI技能的掌握可使财务分析师薪资增长高达33%,反映出AI技术对财务岗位技能重塑的直接影响[4]。中国基金报道显示,有30%左右的分析师承认自己有AI焦虑,认为GenAI模型能够快速处理海量数据并生成高质量的宏观预测,让他们担心自己的核心竞争力被削弱,迫切需要提升自身能力以应对焦虑[5]。随着GenAI在工作中的逐渐渗透,有这样担心的财务分析师比例正在逐渐上升。

　　然而,现阶段对于财务分析师在GenAI协作下的职业能力重塑的系统性研究仍显不足,学术界尚未构建出具有实践指导意义的理论体系。因此,本文引入能力素质洋葱模型,通过该模型理论,系统地解析GenAI在财务分析全流程应用中引发的职业能力变革挑战,构建起“专业能力—技术素养—伦理认知”的三维能力重塑路径,形成从知识深化到工具技能直至价值内化的递进式重塑。通过知识、技术和伦理3方面进行系统性地整合,首次构建财务分析师GenAI能力适配模型,弥补了传统研究探讨单一能力维度的碎片化缺陷。本文旨在为财务分析师提供一条可以借鉴的转型道路。

　　1文献综述

　　生成式人工智能(GenAI)的技术演进正在深刻改变财务分析领域的实践方式。研究表明,传统的财务分析模式已难以适应快速变化的市场环境和复杂的决策需求,DeepSeek等开源大模型的出现,将推动财务分析从结构化数据向非结构化、多模态数据融合跃迁,为财务分析的数智化转型提供了全新的思路和解决方案[5]。从技术发展轨迹来看,早期研究主要关注GenAI在结构化数据处理中的效率提升,如自动化财务核算[7]、异常数据检测[8]等基础功能。随着算法能力的突破,AI财务将逐步实现从“效率工具”到“价值引擎”的质变[5],研究焦点逐步延伸至智能化决策支持[9]和金融趋势分析及投资风险评估[10]。这种演进显著改变了财务分析的价值链,使“AI+财务”从效率助手转化为实际的风险监控、提高决策准确性的协作者[11],推动研究热点从传统分析转向智能预测等前沿领域[12]。

　　随着人工智能在财务分析领域的应用的不断深入,对于财务分析师在AI时代职业重塑需求的研究也逐渐增多。Han等[12]研究表明,GenAI的应用通过替代重复性工作,减少了基础财务分析人员的需求占比,从而推动财务分析师角色向更高价值领域转型。金源等[6]研究中强调,财务人员的角色将从AI使用者转变为AI设计者、使用者和协同者。正如周镜[13]的研究强调,在人工智能技术的驱动下,财务会计这一传统而重要的职业角色,正面临向管理会计转型的必然趋势。Alkaraan等[14]研究也表明,财务分析师的工作中心需要从关注财务报表转向业务流程优化,从标准化数据分析转向决策、战略支持。在此过程中,Imjai等[15]研究表明,财务分析师在GenAI技术的应用能力上存在明显不足,尤其在数据安全和伦理决策等新兴领域,这一短板更为突出[16]。

　　然而,现有研究对财务分析师能力重构的探索呈现碎片化特征。比如Zhang等[17]在研究中探讨了人工智能在采用前和采用后阶段对管理会计的道德影响,强调了在管理会计中采用人工智能时,需要考虑所有利益相关者的明确和隐含利益和偏好仔细评估和缓解道德问题。Imjai等[15]表明,在人工智能时代,AI素养对于财务分析师的适应性和批判性思维都有显著的积极影响,能够帮助财务分析师提高与AI的协作能力,增加财务分析的效率与质量。王苗苗[18]则是在研究中强调了财务分析师需在AI技术深度融合的背景下,将会计信息质量保障和信息安全防护列为重点工作内容。

　　尽管这些成果为单维度能力提升提供了依据,但仍然缺乏系统性的能力重塑整合框架。因此,本文引入Boyatzis[19]提出的能力素质洋葱模型作为理论分析框架,该理论源于McClelland的素质冰山模型,并通过分层解构能力要素发展为系统性分析工具[20]。本文通过该模型将职业能力划分为“显性知识层—半显性技能层—隐性价值层”的渐进结构,能够系统整合财务分析师在AI时代的能力重塑全要素,弥补现有研究的不足,并且通过该模型显隐层级的动态互动,本文揭示了能力重构的内在逻辑,为财务分析师提供了渐进式发展路径。

　　2 GenAI在财务分析领域的应用

　　GenAI已经逐步成为财务分析数字化、智能化转型的核心技术支撑,许多研究表明,GenAI在自动化流程优化和战略决策支持方面具有巨大实践潜力[21],有望引领财务分析持续走向更自动、更智能、更高效的路径[22]。一些领先企业已在其财务分析服务中应用GenAI,例如埃森哲,其与甲骨文(Oracle)合作开发的针对金融领域的GenAI助手,专注于自动化会计结算、财务规划、数据分析和风险管理等任务,通过整合Oracle云基础设施(OCI)的AI能力,显著提升了数据分析和报表生成的效率,帮助客户减少70%的人工工作时间。通过对财务数据的自动化处理、非结构化信息的高效提取、异常数据的智能化升级及智能化财务预测分析与决策建议,GenAI已实质性地重塑了财务分析的效率与深度。下文将详细探讨GenAI在上述4个核心环节的具体应用形式与效果。

　　2.1财务数据自动化处理

　　在传统的财务分析工作中,财务分析人员需要通过人工花费时间去整理标准化的数据表格,包括各个时期的各种财务报表和公司重大决议等,并且从大量文件中提取出重要数据进行整合分析,而GenAI能够对各类电子数据文件进行自动识别,快速完成数据的清洗和基础报表的生成,大大节约了财务分析人员对数据整理和清洗工作的时间消耗。同时,GenAI还可以将复杂的财务指标直接转化为比较容易理解的叙述性内容,将数据信息转换为企业实际行为的叙述,形成简单直观,便于投资者理解的分析报告。

　　2.2非结构化财务信息提取

　　在传统财务分析中,处理会议记录或政策文件等文本信息通常是个难题,而这些内容往往对财务结果有着重大并且难以察觉的影响,GenAI的应用就可以帮助财务分析人员解决这个问题。比如当财务分析人员将会议纪要发送给GenAI后,它能够系统地对管理层在财报会议中的发言进行总结,从中提炼出企业战略重点的发展路径,并且将提炼出的重点与研发投入或者营销投入等数据进行关联性分析,从而为财务分析师提供更全面的企业财务状况理解。此外,生成AI还能根据指令进行联网搜索分析,对相关行业新闻进行汇总总结,捕捉潜在风险信号,为财务分析提供参考。这些功能可以帮助财务分析人员发现隐藏在文本中的商业信号,但是GenAI可能会在理解文本的过程中生成看似合理实际上并不真实的内容,对使用者产生误导,所以仍需要财务分析师们进行人工干预,准确提取AI提供信息的实际价值。

　　2.3异常数据分析智能化升级

　　GenAI技术的融入也为财务异常数据的检测工作提供了助力。财务分析师常常需要处理大量数据,并且从中识别异常财务数据并推测违规行为,传统的人工审核在速度和精确度上往往无法达到所需标准。但是AI系统能够通过深入分析大量的历史合规数据,并且利用机器学习算法建立一套标准化的业务行为参考模型,从而高效地对财务数据中的异常模式进行识别与分析,包括但不限于欺诈交易、会计失误及非正常活动。同时,这些算法具有持续学习的能力,能够掌握新的欺诈模式,并针对不断变化的欺诈策略进行调整,从而有效地预防和降低财务风险。通过自动化手段处理数据分析,不仅加快了财务分析师对异常财务数据检测的效率,也提高了检测的精确性[23]。但是,AI可能在判断过程中出现误判,可能将合理的预算执行视为违规行为,这就要求有财务分析师对AI决策逻辑进行理解和监督,以确保分析结果的准确性和可靠性。

　　2.4智能化财务预测分析与决策建议

　　GenAI的应用对财务数据的预测分析过程也产生了巨大改变[24]。首先,财务分析师可以在搜集并整合历史数据、行业数据及相关信息发送给GenAI后,向其提出构建财务预测模型的需求,GenAI就可以通过自动化数据处理功能还有模式识别功能对复杂财务数据进行可视化解析,通过算法架构设计进行多维度的特征提取,大大增强了财务预测的可靠性,从而辅助财务分析师在决策过程中做出更加合理的选择,为财务规划提供重要参考[25]。

　　其次,在投资组合优化的实际应用中,财务分析师可以利用GenAI技术来创建多样化的潜在投资组合,并依据风险收益模型筛选出最佳方案,构建更为科学的投资策略,从而提升投资效益。

　　最后,在辅助决策制定方面,人工智能系统能够通过对财务报表、市场动态及其他相关信息的深入分析,对数据进行整合报告后进行分析与阐释,揭示业务发展的趋势、潜在风险和机遇,向财务分析师提供数据驱动的决策支持。并且AI系统还能够通过模拟不同的商业情境,对各种策略可能带来的影响进行评估,进而协助财务分析师制定更为高效的业务策略和风险管理措施[23]。但是,实施GenAI模型的过程中,其固有的复杂性可能导致透明度和可解释性的缺失,可能会给财务分析引入潜在风险。因此,仍需要财务分析人员对于GenAI生成的内容进行解析,还原数据结果的过程,并向决策者进行专业化解释。

　　总之,GenAI凭借其强大的自然语言处理、模式识别与内容生成能力,正在重构财务分析的工作流程,它的应用范围已从基础数据的自动化处理扩展到为财务决策提供支持,不仅能提高分析师的分析效率,还能够拓宽财务分析师的认知范围。在这种全方面的协同作用下,GenAI的使用使财务分析师对财务数据的传统分析路径发生巨变,使分析师面临更为严峻和复合化的能力要求,不仅要掌握专业财务分析技能,还要迎接与智能系统高效协作当中新的认知转变、技术掌握以及伦理判断转变的巨大的适应性挑战。同时,GenAI系统的技术局限性(如模型幻觉、逻辑可解释性不足)也使财务分析师在协作过程中面临着AI黑箱风险挑战。因此,下文将基于GenAI的应用过程系统剖析其对财务分析的传统分析路径的具体冲击,以梳理GenAI对财务分析师发起的能力挑战。

　　3 GenAI对传统分析路径的冲击与能力挑战

　　根据陈红[26]的经典研究框架,专业财务分析活动可系统划分为4个阶段。第一阶段是信息搜集与整理环节,分析师需要明确目的制定计划,并搜集整理财务数据;第二阶段是战略与会计分析,主要是对竞争策略进行分析后评价企业会计信息质量,这要求分析师具备战略管理思维与会计准则应用能力;第三阶段是财务分析实施阶段,主要包括对财务指标进行分析并且解释原因;第四阶段是综合评价阶段,包括财务综合分析与评价、财务预测与价值评估及财务分析报告3个步骤,要求财务分析师将定量分析结果与实地调研相结合,形成具有决策价值的预测建议。GenAI技术的渗透正在引发财务分析师在各个环节中能力要求的结构性变革,见表1。这些新需求不仅反映了技术工具带来的效率提升,更深刻揭示了人机协同模式下分析师角色与核心能力的转型方向。然而,满足这些新需求绝非易事,它们往往伴随着一系列具体而严峻的能力挑战。下文将对应传统分析框架的4个阶段逐一剖析财务分析师在各阶段面临的核心能力挑战。

　　3.1 AI输出验证与溯源能力的挑战

　　在传统的财务分析的第一阶段—信息搜集与整理阶段,传统分析中要求分析师具备数据处理与报表生成等核心技能。在该阶段,分析师需要完成目标界定、方案制定及数据采集等基础工作,需要投入大量时间去对数据进行清洗和结构化,GenAI的使用能够利其用自然语言处理技术帮助分析师对各类电子数据进行处理分析,还能对各种监管文件、舆情数据等多源数据进行联网抓取,进行初步的自动化分析。这些自动化处理大大减轻了财务分析人员对信息处理的负担,但是对财务分析师的专业能力和对AI生成内容的复查能力提出了新的挑战—多源数据抓取与AI输出验证。因为AI模型可能因为训练数据缺陷或者算法偏见产生误导性结论,所以财务分析师们在使用GenAI进行数据整理时,需要培养自身对AI输出结果的验真能力,需要通过源头追溯、逻辑推演、同行业对比等途径的验证去确保AI生成的数据准确性,这要求分析师不仅要更加熟练地掌握数据验证工具,还要对业务场景有更深刻的理解,从而可以在AI提供的数据基础上,完成更贴近企业实际的二次诊断。

　　3.2数据隐私防护技术素养的挑战

　　进入战略与会计分析阶段,传统分析要求分析师们具备战略管理思维和会计准则应用能力,而与GenAI协作后,数据隐私与安全问题成为关键挑战。GenAI的学习和预测过程依赖于大量数据,而这些数据中往往蕴含着个人和企业的敏感信息。对于财务分析人员而言,他们不仅要确保分析结果的准确性和可靠性,还必须掌握如何保护这些数据隐私和安全的知识与技能。尤其是在财务分析的第二阶段中,财务分析师在利用GenAI对企业的战略信息和会计信息进行分析时,需要输入大量企业战略相关数据(如行业竞争分析、成本结构、客户信息等),而GenAI模型的“记忆”特性可能通过逆向工程暴露原始训练数据中的敏感内容,攻击者仅需针对性提问即可提取大量的训练数据片段,所以如果数据收集和整理的过程缺乏管控,就有可能会导致商业机密的外泄[18]。因此,数据隐私和安全问题不仅考验财务分析人员的专业素养,也对他们的数字技术应用能力和道德责任提出了更高的要求。

　　3.3算法黑箱解释与转译能力的挑战

　　在财务分析的实施阶段,GenAI模型的复杂性可能导致其实施过程缺乏透明度和可解释性[21]。一方面,AI的“黑箱”特性使得财务分析师难以追溯其输出的依据,使财务分析师难以对结果进行解释;另一方面,GenAI有时会产生看似正确但实际上有误的内容,即“幻觉”,这可能导致财务分析师难以对财务指标进行正确分析。所以对于财务分析人员来说,他们不仅要确保分析结果的准确性,还要有能够向利益相关者清晰地阐释AI的决策路径的能力,这种能力挑战就要求财务分析师不仅要深入理解AI模型的运作原理,还要学会如何将复杂的算法结果转化为易于理解的业务语言。同时,财务分析人员还需要与决策者建立更高的信任程度,确保决策者能够接受并依赖于AI提供的分析。

　　3.4伦理判断与价值整合能力的挑战

　　在最后的综合评价与决策建议阶段,GenAI虽能提供高效预测与优化方案,却可能因过度依赖理性计算而忽略伦理道德与社会价值维度。在传统分析中,分析师们依靠各大经典理论进行决策建议,在制定决策的过程中侧重于对未来更优质的发展,但是AI可以直接理性地预测行业的未来变化与发展,给出科学的决策建议。然而,这种技术的使用可能会忽略伦理和道德的因素,比如当AI建议公司通过并购来打造独特优势时,可能会忽略公司文化之间的融合难度;当AI基于财务优化逻辑建议淘汰亏损业务时,员工安置和企业社会责任问题则可能会被忽略。因此,当财务分析师使用GenAI进行决策建议时,必须认真考虑如何协调技术的高效性与人类的主观判断,除了要使用自身的专业理论去检查AI的正确性,还要增加自身对价值的判断和伦理的考量,以此保证AI的决策流程和结果遵循道德规范并承担社会责任。这就需要分析师不仅要掌握扎实的技术知识,还要深入理解伦理原则,以便在AI的辅助下保持高度的道德意识和判断能力。

　　综上所述,GenAI在财务分析全流程中的深度渗透,已实质性地将传统单向能力要求重构为人机协作的双向能力体系。通过对4个分析阶段核心挑战的剖析可见,财务分析师面临的困境本质上是三重能力断层的集中体现:专业认知能力断层(如AI输出验证与溯源困境)、GenAI协作技术断层(如数据防护技术与算法黑箱解释力缺失)、伦理意识断层(如伦理判断与价值整合能力挑战)。这些断层不仅制约人机协作效能,更威胁财务分析的价值根基—决策可靠性与战略预见性。

　　因此,财务分析师想要突破当前所遇到的能力挑战,需要从能力重塑的底层逻辑着手,构建覆盖“专业知识深度—技术协同能力—伦理价值判断”的三维升级路径。这一框架并非对传统能力的简单修补,而是通过知识验证(认知)、工具协同(技术)、价值引领(伦理)的递进式再造,推动财务分析师实现高效化、智能化、科学化分析转型。下文将就此三维路径展开系统论述。

　　4 AI时代财务分析师职业能力的重塑路径

　　4.1专业能力的升级

　　当前GenAI的普及正在重塑财务分析师的工作方式,对财务分析师自身的业务能力提出了更高的要求。首先,当利用GenAI实时收集和整合市场的动态信息以及政策文件等多渠道信息时,财务分析师要有分辨AI生成内容的正误的能力,因此他们必须提升自身对行业知识和业务实际的认知深度,通过比对历史数据、行业标准和非财务因素(如政策变化、市场情绪)进行多角度验证,才能保证结论的正确性。同时,AI决策的“黑箱”特性和“幻觉”问题也迫切需要财务分析人员提升自己对专业知识的掌握能力,因为除了自身要了解AI生成数据的路径,财务分析人员还要具备扎实的专业能力向决策者进行专业的解释,使复杂的机器学习结果转化为管理层能理解的建议,以保证决策者的信任和决策的科学性。

　　4.2 GenAI协作技术素养的结合

　　4.2.1提升GenAI训练技能

　　在与GenAI的协作过程中,很重要的过程就是如何训练AI,如何让GenAI生成财务分析师想要的内容,所以,提升AI的训练技能是十分必要的[27]。财务分析人员应该完善财务数据采集体系,并且反复训练GenAI。首先,财务分析人员需要建立并优化财务数据的收集与整理系统,更高效且标准化地采集和归纳整理各项财务数据,将其制作成能够被GenAI理解的数据表格或文档,并在使用GenAI的过程中持续优化相关数据表格或文档。其次,财务分析人员需要对GenAI进行反复训练,使其能够更好地满足企业的财务数据分析需求,而为了能够正确地反复对GenAI进行训练,财务分析人员就需要掌握专业的提示语设计技巧,以确保与AI的有效沟通,通过正确地对GenAI进行不断的训练,使其积累更多的财务知识,提高对财务数据分析的效率和准确性。

　　4.2.2提升信息筛选能力

　　在AI的帮助下,财务分析人员面临海量政策文件、行业报告等非结构化数据的处理任务。为了有效地转化这些数据为战略资产,财务分析师必须提升对专业信息的筛选能力,学会如何分类整理这些信息,并从中提取出关键的战略信号。同时,财务分析师应当强化对AI信息的筛选和解读能力,在处理AI获取的非结构化数据报告时,能够对其进行分类整理,并能够从烦杂的信息中提炼出关键的战略信号。这一过程不仅要求财务分析师具备数据分析技能,还要求他们能够将这些信号转化为具有操作性的业务建议,为企业的战略规划提供数据支撑。

　　4.2.3提升算法解读能力

　　针对AI决策的“黑箱”问题,财务分析师需要掌握算法解读工具,以将复杂的机器学习结果转化为管理层能够理解的建议。这包括分析模型中的关键影响因素,如政策支持力度、市场格局等,并结合企业实际情况来评估方案的可行性。更重要的是,财务分析师需要培养数据解读能力,将AI输出的复杂图表和数据进行可视化处理,转化为易懂的战略建议,从而帮助管理者理解技术方案的业务逻辑和潜在影响。

　　4.2.4提升数据防护能力

　　在信息爆炸的AI协作时代,数据安全防护能力的培养对于财务分析师来说十分重要。在AI协作的过程中,财务分析师需要了解并遵守数据保护法规,掌握数据加密、匿名化和去标识化等技术,以确保在使用GenAI进行财务分析时,不会泄露关键信息及敏感信息。同时,他们还需具备风险评估和风险监控的能力,及时发现并应对潜在的数据泄露和安全威胁风险。

　　4.2.5提升跨部门协作能力

　　在AI技术助力业务与财务结合的大背景下,财务分析师应该拓宽自身视野,促进各部门之间的合作。因为AI系统需要整合包括市场和客户在内的各种信息,财务分析师应该主动搭建数据共享机制,把日常的业务数据转换成为决策参数,这样的合作不仅有助于消除信息孤岛,还能通过模拟不同的业务决策对财务可能产生的影响,从而让AI的分析更加全面,更能从整体上把握情况。

　　4.3伦理意识的培养

　　面对GenAI的道德伦理困境,财务分析人员要在技术优化与人工判断间建立平衡机制,除了协作技能的提升,财务分析师还应当建立道德审查的能力。

　　在AI时代,财务分析师的职业能力重塑不仅需要应对技术协作的能力挑战,更需面对道德伦理的考验。

　　为此,培养自身的道德判断能力成为不可或缺的一环。首先,财务分析人员应该接受系统的道德伦理教育,了解并遵守职业道德规范和法律法规,确保在运用AI技术时能够坚守道德底线,保护企业和社会的利益。其次,财务分析师应该在企业内部建立道德审查机制,监督和评估AI技术在财务分析中的应用,确保决策过程中AI的输出结果符合道德伦理标准,不损害他人利益。同时,财务分析人员还需要提高自身的道德决策能力,面对伦理困境时能够独立思考和判断,在AI技术的辅助下权衡各方利益,做出符合道德伦理的决策。最后,财务分析人员还可以积极地参与行业内的道德伦理讨论,与其他企业及财务分析人员分享交流道德审查和决策的经验,共同探讨AI时代财务分析的道德规范。

　　4.4财务分析师职业能力重塑模型构建

　　综上所述,AI时代财务分析师的职业能力重塑路径涵盖了专业能力、AI协作素养及伦理意识3个维度的升级,基于能力素质洋葱模型理论,专业能力属于显性知识层面的维度,AI协作技术素养是对GenAI使用技能和数据意识、协作意识的囊括,属于半显性层面的技能和意识维度,最后伦理意识是属于潜层的价值观维度,三者的协同作用形成“知识验证—工具协同—价值引领”的递进式重塑逻辑,见图1。

　　5结语

　　本文深入探讨了生成式人工智能在财务分析中的应用及其对传统分析模式的冲击,并分析了财务分析师能力重塑的路径。研究揭示,GenAI在数据自动化处理及财务预测等方面为财务分析师提供了显著支持,极大提高了财务分析的工作效率和质量,这一技术为财务分析师带来了前所未有的机遇,同时也对其职业能力提出了新的挑战。

　　通过对财务分析工作4个阶段的系统分析,本文分析归纳了GenAI在不同工作阶段对财务分析师职业能力提出的挑战,并据此提出了一条能力重塑路径,旨在引导财务分析师通过持续学习,在不断提升自身的专业能力的基础上,培养与GenAI协作的技术素养和伦理判断能力,以适应在GenAI的协作下进行高效高质的财务分析工作,从而确保在AI时代能够稳固自己的地位并为公司创造更大的价值。

　　随着AI技术的持续发展,未来的财务分析将更加智能化、自动化和高效化。财务分析师的角色也将会逐步从传统数据分析转变为数据科学家和战略决策顾问,为企业提供更加科学全面地支持。为了促进财务分析行业的升级转型,财务分析师也需要与行业内外利益相关者紧密合作,不断学习新技能,积极把握机遇,有效应对挑战。这一职业能力的全面转型,将不可避免地依赖于企业、教育培训机构及政府的多方协作和支持。只有通过这种共同努力,财务分析师才能够引领行业的变革,为企业和社会创造更加深远的影响。

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