| 开本：16开 |
| 纸张：胶版纸 |
| 包装：平装-胶订 |
| 是否套装：否 |
| 国际标准书号ISBN：9787122492586 |
| 所属分类：图书>管理>会计>会计理论 |
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内容简介
本书全面系统地阐述了人工智能（）大模型在财会领域的基础理论、关键技术、典型应用及未来走向。全书共分为四大部分：首先介绍了大模型的基本概念、发展历程及其在财会中的多场景应用基础；进而重点剖析了大模型在财务预测、风险管理与智能审计中的实际案例与技术实现，涵盖时间序列分析、深度学习、自然语言处理等多种方法；随后深入探讨了会计自动化处理与智能决策支持系统的构建与成效，体现在提升账务效率、报表生成和税务管理方面的价值；最后，本书直面数据安全、模型可解释性、系统集成等技术挑战，提出切实解决方案，并展望推动财会数字化转型的未来图景，包括财务流程重构、服务能力升级和行业生态创新。本书兼具理论高度与实践指导性，致力于推动智能财务研究和应用创新，为相关领域发展提供重要参考。
本书适合财会从业人员、企业管理者、信息技术研发人员、高校及科研院所相关专业师生阅读和使用。
作者简介
徐荣华，宁波大学副教授，博士，中国注册会计师非执业会员，国际注册内部审计师，国际注册风险管理确认师，中国对外贸易会计学会常务理事，浙江省审计学会理事，宁波市审计学会理事，主要研究审计与风险管控。主持国家社科基金一般项目、浙江省哲社规划项目以及全国工程专业学位研究生教育指导委员会重大委托项目等课题，参与国家社科基金重点项目、审计署项目等多项课题。在 、 、《会计研究》《审计研究》《外国经济与管理》等核心期刊发表学术论文余篇，出版专著部，参编《审计学——监督与鉴证》等部教材。
余冰冰，杭州电子科技大学信息工程学院讲师，生成式人工智能应用工程师（高级），注册管理会计师，近年来主持浙江省厅局级等多项课题，在核心期刊发表智能会计类论文篇，主编《智能会计》《财务机器人》等部教材。
吕阳，北京工商大学教授，入选斯坦福大学—年度全球高被引学者及同期高被引学者。作为高级会员，他深耕人工智能、量子金融系统、区块链应用、图分析信息学及数字法理学等领域，展现了卓越的学术影响力。同时，他还担任 等知名期刊的特约编辑，专注于工业、区块链、人工智能、物联网安全及企业数字化转型等前沿研究。
目 录
第一部分引言与基础
引言
数字化转型与财会领域的变革
人工智能大模型简介
大模型内涵
大模型发展历程
大模型的应用
本书结构与内容概述
人工智能大模型基础
大模型的定义与分类
大模型的定义
大模型的分类
大模型的核心技术
推理大模型的发展与应用第一部分引言与基础
引言
数字化转型与财会领域的变革
人工智能大模型简介
大模型内涵
大模型发展历程
大模型的应用
本书结构与内容概述
人工智能大模型基础
大模型的定义与分类
大模型的定义
大模型的分类
大模型的核心技术
推理大模型的发展与应用
推理大模型的定义与特点
模型及其技术创新
推理大模型的训练技术创新
大模型在不同情景的应用概览
第二部分大模型在财务领域的应用
财务预测
传统财务预测的局限性
大模型在财务预测中的应用
时间序列分析
模型的构建与优化
大模型在财务预测中的成功实践
风险管理
风险管理的基本概念与重要性
风险管理的基本概念
风险管理的重要性
大模型在风险管理中的应用
信用风险评估
市场风险分析
操作风险分析
案例分析：以数智化手段助力金融机构风险管控
大模型给金融机构风险管理带来新变革
大模型给金融机构风险管理带来新挑战
智能审计
传统审计流程与挑战
传统审计流程
传统审计的挑战
大模型在智能审计中的应用
自动化审计流程
审计各阶段的应用场景
数据挖掘与异常检测
案例分析：驱动的高效能审计实践
第三部分大模型在会计领域的应用
自动化账务处理
会计自动化的发展历程
手工会计时代
电算化会计时代
云计算会计时代
大模型会计时代
大模型在会计核算中的应用
智能账务处理·
智能报表生成
智能税务管理
案例分析：智能账务系统的构建与应用
会计决策
会计决策的复杂性与挑战
大模型在未来决策支持中的应用
关于大模型在会计决策中应用的未来展望
第四部分技术应用的挑战与未来发展
技术挑战
数据隐私与安全
模型可解释性与透明性
可解释性
透明性
技术整合与实施难题
数据标准化和集成问题
业务流程与系统集成问题
技术能力和培训问题
未来发展趋势
拓展与深化财务应用领域
提升与增强财务服务能力
推动和促进财务变革与创新
路径与指南
大模型在财会领域的前景展望
关键成功因素
数据层面
技术层面
交互层面
安全层面
实践中的建议与指南
参考文献
后记
显示全部信息
商品详情
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本书全面系统地阐述了人工智能（）大模型在财会领域的基础理论、关键技术、典型应用及未来走向。全书共分为四大部分：首先介绍了大模型的基本概念、发展历程及其在财会中的多场景应用基础；进而重点剖析了大模型在财务预测、风险管理与智能审计中的实际案例与技术实现，涵盖时间序列分析、深度学习、自然语言处理等多种方法；随后深入探讨了会计自动化处理与智能决策支持系统的构建与成效，体现在提升账务效率、报表生成和税务管理方面的价值；最后，本书直面数据安全、模型可解释性、系统集成等技术挑战，提出切实解决方案，并展望推动财会数字化转型的未来图景，包括财务流程重构、服务能力升级和行业生态创新。本书兼具理论高度与实践指导性，致力于推动智能财务研究和应用创新，为相关领域发展提供重要参考。
本书适合财会从业人员、企业管理者、信息技术研发人员、高校及科研院所相关专业师生阅读和使用。
作者简介
徐荣华，宁波大学副教授，博士，中国注册会计师非执业会员，国际注册内部审计师，国际注册风险管理确认师，中国对外贸易会计学会常务理事，浙江省审计学会理事，宁波市审计学会理事，主要研究审计与风险管控。主持国家社科基金一般项目、浙江省哲社规划项目以及全国工程专业学位研究生教育指导委员会重大委托项目等课题，参与国家社科基金重点项目、审计署项目等多项课题。在 、 、《会计研究》《审计研究》《外国经济与管理》等核心期刊发表学术论文余篇，出版专著部，参编《审计学——监督与鉴证》等部教材。
余冰冰，杭州电子科技大学信息工程学院讲师，生成式人工智能应用工程师（高级），注册管理会计师，近年来主持浙江省厅局级等多项课题，在核心期刊发表智能会计类论文篇，主编《智能会计》《财务机器人》等部教材。
吕阳，北京工商大学教授，入选斯坦福大学—年度全球高被引学者及同期高被引学者。作为高级会员，他深耕人工智能、量子金融系统、区块链应用、图分析信息学及数字法理学等领域，展现了卓越的学术影响力。同时，他还担任 等知名期刊的特约编辑，专注于工业、区块链、人工智能、物联网安全及企业数字化转型等前沿研究。
目 录
第一部分引言与基础
引言
数字化转型与财会领域的变革
人工智能大模型简介
大模型内涵
大模型发展历程
大模型的应用
本书结构与内容概述
人工智能大模型基础
大模型的定义与分类
大模型的定义
大模型的分类
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推理大模型的发展与应用第一部分引言与基础
引言
数字化转型与财会领域的变革
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大模型的核心技术
推理大模型的发展与应用
推理大模型的定义与特点
模型及其技术创新
推理大模型的训练技术创新
大模型在不同情景的应用概览
第二部分大模型在财务领域的应用
财务预测
传统财务预测的局限性
大模型在财务预测中的应用
时间序列分析
模型的构建与优化
大模型在财务预测中的成功实践
风险管理
风险管理的基本概念与重要性
风险管理的基本概念
风险管理的重要性
大模型在风险管理中的应用
信用风险评估
市场风险分析
操作风险分析
案例分析：以数智化手段助力金融机构风险管控
大模型给金融机构风险管理带来新变革
大模型给金融机构风险管理带来新挑战
智能审计
传统审计流程与挑战
传统审计流程
传统审计的挑战
大模型在智能审计中的应用
自动化审计流程
审计各阶段的应用场景
数据挖掘与异常检测
案例分析：驱动的高效能审计实践
第三部分大模型在会计领域的应用
自动化账务处理
会计自动化的发展历程
手工会计时代
电算化会计时代
云计算会计时代
大模型会计时代
大模型在会计核算中的应用
智能账务处理·
智能报表生成
智能税务管理
案例分析：智能账务系统的构建与应用
会计决策
会计决策的复杂性与挑战
大模型在未来决策支持中的应用
关于大模型在会计决策中应用的未来展望
第四部分技术应用的挑战与未来发展
技术挑战
数据隐私与安全
模型可解释性与透明性
可解释性
透明性
技术整合与实施难题
数据标准化和集成问题
业务流程与系统集成问题
技术能力和培训问题
未来发展趋势
拓展与深化财务应用领域
提升与增强财务服务能力
推动和促进财务变革与创新
路径与指南
大模型在财会领域的前景展望
关键成功因素
数据层面
技术层面
交互层面
安全层面
实践中的建议与指南
参考文献
后记
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