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課程時長 7 時間:
課程簡介
模組 1:面向金融專業人士的 Manus
- 什麼是通用 AI 智能體:計劃、行動、交付,而非回答
- 聊天模式對比智能體模式:何時使用每一種
- 積分如何工作以及典型任務的成本;團隊的共享積分池
- 當前介面的概覽:任務、專案、檔案、連接器、技能、自動化
- Manus 在財務、法務或企業財務工作流中的定位,以及它不適用於何處
- 練習:在每一種模式下運行一個小任務並比較結果和積分成本
模組 2:簡報、指導和審查
- 撰寫 Manus 可執行的簡報:目標、輸入、輸出格式、約束
- 觀察智能體工作,在任務中干預,處理瀏覽器登入步驟
- 審查輸出:檢查什麼,如何要求來源,何時重新運行
- 練習:對目標公司進行背景和法規研究
- 練習:使用廣域研究根據相同標準比較一組公司
模組 3:處理財務數據
- 上傳檔案:電子表格、PDF 報表、財務系統導出
- 清理和標準化分類帳;在 Excel 式輸出中建立公式和摘要
- 從 PDF 財務報表中提取數字到結構化表格
- 對帳和異常檢查(重複、整數測試、Benford 定律篩選)
- 練習(法務):在合成交易分類帳中標記異常並記錄方法
- 練習(企業財務):從提供的報表中建立可比公司表格
模組 4:最終成果和可重複工作
- 從同一分析中產出備忘錄、簡報和互動儀表板
- 專案:為客戶或專案將檔案、指令和上下文放在一起
- 技能:將成功的工作流(如盡職調查清單或估值模板)轉化為可重用步驟
- 自動化:定時和事件觸發任務,如每週市場摘要
- 練習:將模組 3 的分析打包為備忘錄和簡報,然後將方法保存為技能
模組 5:風險、治理和積分紀律
- 哪些數據可以進入 Manus:公司政策、客戶機密、監管要求
- 供應商背景:Manus 2025–26 的所有權變更和 2026 年 8 月的數據刪除,以及這對數據決策的影響
- 驗證輸出:幻覺數字、過時來源、計算錯誤;始終引用並抽樣檢查
- 審計軌跡:保存任務歷史、導出輸出、記錄智能體所做的
- 積分紀律:縮小任務規模,對簡單問題使用聊天模式,避免失控任務
- 討論:一頁團隊使用政策
模組 6:綜合練習和下一步
- 每位學員從自身工作中構建一個工作流
- 向小組進行簡短演示,並獲得講師和同儕的回饋
- 個人 30 天使用計劃:兩個遷移到 Manus 的任務,一個要構建的技能
- 手冊:提示模式、審查清單、積分指南
最低要求
- 熟悉網絡應用。無需先前的 AI 知識
- 每位學員使用 Chrome 或 Edge 在其工作筆記本電腦上登入各自的 Manus 許可證。Manus 是一個雲服務;無需虛擬機。
- 請在課程前確認 Manus 計劃和積分餘額,並儘可能在計費周期初排程課程。一整天的動手工作可能使用團隊月度積分的一大部分。
- 請與 IT 確認哪些連接器已獲批准(例如 Gmail、Google Drive、Notion),以便示範與學員之後能使用的相匹配。
- 講師使用單獨的付費 Manus 帳戶進行準備和示範。
- 所有練習數據是合成的,由講師提供;學員不應帶來客戶數據。
- 課前調查(約 10 分鐘):來自當前工作的一兩個重複任務,至少在課程前一周發送。
目標聽眾
- 金融助理
- 法務會計
- 企業財務
客戶評論 (4)
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