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內容簡介： 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。 關於作者： 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。

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