大数据财务分析与决策（智能财会丛书） 作者：张敏 马黎珺 童丽静 李瑞雪 书号：343228 定价：￥52 元 字数：460 千字 印次：1-1 开本：16 出版时间：2025-10-01 ISBN：978-7-300-34322-8 包装：平

内容简介 本书详细介绍了大数据、机器学习、自然语言处理等技术在典型的财务分析和决策场景中的应用，旨在为企业提供数智化的财务解决方案，培养企业急需的数智化财务管理人才。其中，第1章介绍关键技术和算法的原理；第2-7章分别展示机器学习在财务分析、融资决策、并购决策、存货管理、供应链优化及风险分析等财务场景中的应用；第8章介绍自然语言处理在企业战略决策中的应用；第9章结合机器学习解决企业成本管理问题；第10章探讨如何利用机器学习分析图片、视频等多模态数据；第11章介绍管理会计报告的自动生成方式。 本书特点如下：（1）技术深度融入场景：重点介绍如何以技术作为“工具”来解决企业内部财务分析和决策的痛点问题，提升财务管理效率。（2）任务制加多元实训：在每个财务分析或决策任务下，针对不同基础和学习偏好的师生提供了AI平台实训、Python编程实训、混合实训等多样化的实训路径。 作者介绍 张敏 中国人民大学商学院教授，博士生导师，会计系主任，中国人民大学吴玉章特聘教授，中国人民大学商学院“教学杰出教授”，中国会计学会理事，中国注册会计师协会专业指导委员会委员。目前的主要研究兴趣是基于大数据的会计与审计研究。在《经济研究》、The Accounting Review、Review of Accounting Studies等国内外核心期刊发表论文80余篇，主编教材7部，出版著作4部。 马黎珺 对外经济贸易大学国际商学院教授、博士生导师，入选国家级人才计划青年项目、财政部高层次财会人才，兼任中国商业会计学会ESG分会理事。研究领域为公司财务、公司治理和ESG投资，主持多项国家级和省部级课题，成果刊于《管理世界》、Management Science等期刊。 童丽静 北京交通大学经管学院副教授、硕士生导师，财政部高层次财会人才，中国会计学会审计专业委员会委员，中国商业会计学会ESG分会理事。主要研究领域为审计、公司治理，在国内外高水平期刊发表论文20余篇。 李瑞雪 山东财经大学会计学院副教授，硕士生导师，山东财经大学海岱学者青年英才，中国商业会计学会智能会计分会秘书长。研究领域为智能会计、数据资产、智能财务决策，主持多项国家级和省部级课题，在国内外核心期刊发表论文30余篇。 目 录 第1章 大数据财务分析与决策概述 1.1 大数据背景下的财务管理变革   1.2 大数据方法的体系构建   1.3 机器学习技术   1.4 多模态数据分析   1.5 常用科学决策方法 第2章 企业财务状况分析   2.1 企业财务状况预测方法   2.2 机器学习的基本流程   2.3 企业盈利能力预测   2.4 企业营运能力预测   2.5 企业偿债能力预测   2.6 企业发展能力预测 第3章 企业融资需求分析   3.1 企业融资需求分析简介 3.2 融资成本预测   3.3 资金需求量预测   第4章 并购项目决策   4.1 并购决策方法 4.2 并购成功率预测 4.3 商誉减值概率预测 第5章 存货管理   5.1 存货管理方法 5.2 存货需求量预测   5.3 智能存货采购决策   第6章 供应链管理   6.1 传统和智能供应链管理 6.2 智能供应商推荐   6.3 智能客户风险评价   6.4 畅销品预测   第7章 企业风险分析   7.1 企业风险分析的方法   7.2 财务舞弊甄别   7.3 债券违约预警   7.4 市场与交易违规风险预测   7.5 法律诉讼风险预测   第8章 企业战略分析 8.1 企业战略分析方法简介 8.2 基于 NLP的机会和威胁分析 8.3 基于 NLP的企业优势和劣势分析 8.4 基于 K 均值聚类的战略群组分析   第9章 智能成本控制决策   9.1 成本控制方法   9.2 基于出库量预测智能排产   9.3 智能排产模型的决策分析 9.4 数智化赋能差旅决策   第10章 多模态数据财务分析 10.1 多模态数据财务分析方法 10.2 餐厅存活率预测   10.3 管理者情绪分析视角下的投资者决策 第11章 管理会计报告的自动化生成 11.1 管理会计报告概述 11.2 管理会计报告模板设计   11.3 管理会计报告的取数逻辑   11.4 基于 BI的管理会计报告内容实现   11.5 管理会计报告自动化生成过程   11.6 AI赋能管理会计报告自动化生成

精彩样章

随着数智化技术的飞速发展,财会领域的数智化转型进程正加速推进。我们认为,当前会计转型呈现出三大显著特征:第一,实践重心转移,从以财务会计为核心转向以管理会计为核心,更加突出会计的价值创造功能;第二,教育目标升级,从侧重培养会计核算能力转向着力培养掌握数智化技术的复合型财会人才;第三,人才需求演变,从 “通用型”会计人才向精通大数据财务分析的专业人才转变。 会计转型的成功与否,关键在于能否培养一批能够创造性应用数智化技术解决财会工作中的实际问题的复合型人才。这些人才不但能够运用数智化技术进行高水平的财务分析,还能够基于分析结果进行高质量的管理决策。因此,十分有必要编写一部基于数智化技术的财务分析与决策教材。然而,编写此类教材面临诸多挑战:如何弥合数智化技术与财会专业知识之间的鸿沟,将企业内部的典型财务场景以数智化的形式呈现? 如何实现理论知识与实践训练的有机融合,使财会人员亲身体验数智化财务分析的操作过程和结果?如何消除财会专业师生对机器学习等技术的畏难情绪,降低数智化财务的学习门槛? 为了更好地解决上述问题,我们编写了本教材,详细介绍大数据、机器学习、自然语言处理等技术在典型的财务分析和决策场景中的应用。教材共11章。第1章提纲挈领地介绍了关键技术和算法的原理 (将庞大的知识体系浓缩为一章内容极具挑战,为此我们配套开发了详细介绍各项技术的教材,供学有余力者参考);第2~7章分别展示机器学习技术在财务状况分析、企业融资需求分析、并购项目决策、存货管理、供应链管理及企业风险分析等场景中的应用;第8章聚焦自然语言处理技术在企业战略分析中的应用;第9章结合机器学习与决策技术解决成本控制决策问题;第10章探讨如何利用机器学习技术做多模态数据财务分析;第11章介绍管理会计报告的自动化生成。教材内容具有以下鲜明特点: 1. 技术深度融合 本教材涉及机器学习、自然语言处理等前沿技术,并将技术深度融入财务场景,系统介绍如何以技术作为 “工具”解决企业财务分析和决策中的痛点问题、提升财务管理效率。我们尽可能地简化对复杂技术底层原理的讲解,将重点放在利用相关技术解决财务问题的操作流程、方法和效果上。 2. 聚焦决策场景 教材内容主要聚焦企业内部的财务决策场景 (例如融资、并购、存货管理、供应链管理、风险分析、成本控制等),而非传统的资本市场投资决策视角 (例如股价预测、盈余预测等),旨在为企业财会人员提供数智化的财务解决方案、赋能企业决策,培养企业急需的数智化财务管理人才。 3.侧重思维培养 本教材致力于培养学生的数智化思维与问题解决能力。虽然本教材仅展示了十多个大数据财务分析与决策场景,未能囊括所有财务场景,然而,这并不会影响读者通过学习本教材获得完整的数智化思维训练。技术的原理是相通的,读者掌握了技术在某些财务场景中的应用逻辑之后,可尝试将其迁移到其他场景,为实践中遇到的财务问题自主开发数智化解决方案。 4. 多元实训路径 大数据财务分析与决策是一门实操性极强的课程,将理论知识与实践训练有机融合方能达到良好的学习效果。本教材的亮点之一是针对不同基础和学习偏好的师生提供了多样化的实训路径。 (1)机器学习平台实训。平台集成了常用的机器学习算法、工具以及本教材所有财务分析和决策场景。在该平台上,Python程序被封装成了操作简便的网站界面,使用者只需点击相应的功能选项,便可以实现原本需要通过编程才能进行的操作。为了直观地向读者展示关键操作步骤的运行结果,教材中展示了一部分机器学习平台的实训结果截图,详细的操作步骤及结果以二维码的形式呈现。使用机器学习平台教学可以将学生从烦琐的编程中解放出来,专注于理解业务流程和数智化解题思路。使用本教材的教师可以申请免费使用该平台,详见教材说明。 (2)Python编程实训。倘若读者希望深入学习技术细节,可以根据教材提示的操作步骤编写 Python代码来完成实训。本书以二维码的形式提供了每个实训任务的代码范本,供学生借鉴参考。 (3)混合实训。为兼顾教学效率与学习深度,可以在课堂教学中使用机器学习平台来实训,再由学生自主在课后基于 Python编程完成实训。 5. 配套资源丰富   本教材配备了丰富的学习资源,供使用本教材的师生参考。限于篇幅,配套学习资料均以二维码形式提供,读者扫描二维码即可获取。这些资料包括原始数据集、机器学习平台实训指引、机器学习平台操作流程视频、Python代码等。