2026年6月5日至6日，朴谷咨询估值团队在武汉新世界酒店举办了“AI应用专题培训”。本次培训为期两天，面向估值业务骨干，围绕大语言模型在估值工作中的应用方法、数据自动化处理以及估值场景下的技能体（Skills）搭建等内容展开。
培训背景与定位
估值业务对数据的准确性、信息来源的全面性以及分析逻辑的严谨性要求较高。在实际工作中，估值顾问需要处理大量财务数据、筛选可比公司、整理行业信息，并在此基础上形成估值分析判断。如何借助AI技术提升信息处理的广度与深度，同时保持专业判断的主导性，是本次培训关注的核心问题。
本次培训不强调“替代人工”或“减少工时”，而是希望帮助估值团队系统性地掌握AI工具的使用方法，使其成为辅助分析、拓展信息覆盖边界的有效手段。
第一天：大模型使用基础与数据处理方法
第一天上午，培训围绕大语言模型的基本使用逻辑展开，内容包括模型的工作原理、正确使用方式、提示词工程基础等。重点在于帮助参训人员建立稳定、可控的AI使用习惯，避免因模型“幻觉”导致的信息偏差。
下午进入数据处理实操环节。估值团队学习了如何借助大模型生成VBA代码，完成基于固定规则的批量数据处理。同时，培训也介绍了使用Python进行数据清洗、异常值定位、多表格合并以及基础可视化的方法。这一部分不要求顾问掌握编程语法，而是学会如何通过清晰的需求描述，让大模型生成可用代码，并对代码结果进行判断和调整。
第二天：Skills搭建与估值场景应用
第二天聚焦于Skills（技能体）的搭建。Skills是将AI能力、操作流程和业务规则封装为可复用模块的方法，适用于估值工作中重复性较高、规则相对明确的分析任务。
培训现场，估值团队基于实际业务场景，搭建了两个Skill案例：
第一个案例：AI输出估值分析报告。 该Skill可以在输入关键假设与基础数据后，自动生成估值分析报告的初稿，内容涵盖行业概况、可比公司对比、估值方法选择、核心假设说明及风险提示。顾问在此基础上进行复核、调整与专业判断。
第二个案例：AI做可比公司筛选与信息抓取。 该Skill能够根据自然语言描述的条件（如行业、市值区间、营收增长率等），自动筛选可比公司并抓取关键财务指标与估值数据，输出结构化信息供顾问进一步分析使用。
这两个Skill目前已在内部测试中，后续将根据实际项目反馈进行优化。
培训总结
本次培训没有设置复杂的考核或结业仪式，重点是让参训人员能够带着可用的方法回到工作中。培训结束后，估值团队将整理相关代码模板与Skill搭建文档，逐步在内部形成共享知识库。
朴谷咨询估值团队表示，AI技术仍处于快速发展阶段，如何在专业判断与机器辅助之间找到合适的边界，需要持续的实践与反思。后续团队将结合具体项目，继续探索AI在估值分析中的适用场景，保持理性、务实的推进节奏。
对朴谷而言，AI不是一阵风，而是一次系统性升级的开始。
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