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| 目錄：
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第一部分 引言与基础
1. 引言002
1.1 数字化转型与财会领域的变革002
1.2 人工智能大模型简介005
1.2.1 AI 大模型内涵005
1.2.2 AI 大模型发展历程005
1.2.3 AI 大模型的应用007
1.3 本书结构与内容概述010
2. 人工智能大模型基础013
2.1 大模型的定义与分类013
2.1.1 大模型的定义013
2.1.2 大模型的分类013
2.2 大模型的核心技术016
2.3 推理大模型的发展与应用018
2.3.1 推理大模型的定义与特点019
2.3.2 DeepSeek 模型及其技术创新019
2.3.3 推理大模型的训练技术创新020
2.4 大模型在不同情景的应用概览020
第二部分 AI 大模型在财务领域的应用
3. 财务预测024
3.1 传统财务预测的局限性024
3.2 AI 大模型在财务预测中的应用027
3.2.1 时间序列分析027
3.2.2 模型的构建与优化032
3.3 AI 大模型在财务预测中的成功实践040
4. 风险管理046
4.1 风险管理的基本概念与重要性046
4.1.1 风险管理的基本概念046
4.1.2 风险管理的重要性046
4.2 AI 大模型在风险管理中的应用048
4.2.1 信用风险评估049
4.2.2 市场风险分析052
4.2.3 操作风险分析054
4.3 案例分析：以数智化手段助力金融机构风险管控057
4.3.1 AI 大模型给金融机构风险管理带来新变革058
4.3.2 AI 大模型给金融机构风险管理带来新挑战059
5. 智能审计062
5.1 传统审计流程与挑战062
5.1.1 传统审计流程062
5.1.2 传统审计的挑战062
5.2 AI 大模型在智能审计中的应用064
5.2.1 自动化审计流程064
5.2.2 审计各阶段的AI 应用场景067
5.2.3 数据挖掘与异常检测071
5.3 案例分析：AI 驱动的高效能审计实践073
第三部分 AI 大模型在会计领域的应用
6. 自动化账务处理082
6.1 会计自动化的发展历程082
6.1.1 手工会计时代082
6.1.2 电算化会计时代083
6.1.3 云计算会计时代083
6.1.4 AI 大模型会计时代083
6.2 AI 大模型在会计核算中的应用084
6.2.1 智能账务处理·085
6.2.2 智能报表生成088
6.2.3 智能税务管理088
6.3 案例分析：智能账务系统的构建与应用089
7. 会计决策095
7.1 会计决策的复杂性与挑战096
7.2 AI 大模型在未来决策支持中的应用098
7.3 关于AI 大模型在会计决策中应用的未来展望106
第四部分 AI 技术应用的挑战与未来发展
8. 技术挑战109
8.1 数据隐私与安全110
8.2 模型可解释性与透明性112
8.2.1 可解释性113
8.2.2 透明性114
8.3 技术整合与实施难题116
8.3.1 数据标准化和集成问题116
8.3.2 业务流程与系统集成问题116
8.3.3 技术能力和培训问题117
9. 未来发展趋势120
9.1 拓展与深化财务应用领域120
9.2 提升与增强财务服务能力128
9.3 推动和促进财务变革与创新129
10. 路径与指南130
10.1 AI 大模型在财会领域的前景展望130
10.2 关键成功因素133
10.2.1 数据层面133
10.2.2 技术层面136
10.2.3 交互层面136
10.2.4 安全层面137
10.3 实践中的建议与指南138
参考文献140
后记 144
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| 內容試閱：
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随着人工智能（ AI） 技术的迅猛发展，尤其是大模型在自然语言处理、多模态学习与复杂决策任务中的突破性进展，各行各业正迎来前所未有的智能化变革。2025 年8 月，国务院正式发布《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》（ 国发〔2025〕11 号） 的文件，明确提出推动人工智能与经济社会各行业各领域广泛深度融合，以加快形成人机协同、跨界融合、共创分享的智能经济和智能社会新形态。人工智能发展实现从技术突破向全要素赋能的关键跃升，不仅为人工智能技术的发展与应用提供了系统性规划，也为财会领域的数字化转型与智能化升级指明了方向。财会领域作为企业运营与管理的核心环节，其数字化转型进程不仅关乎效率提升，更直接影响战略决策的质量与组织竞争力的构建。在国家政策与技术创新的双轮驱动下，人工智能大模型技术逐渐展现出在财务预测、风险管理、审计自动化、智能核算与决策支持等方面的巨大潜力，成为推动财会职能从“事务处理”向“价值创造”转型的关键力量。
本书正是在这一时代背景下应运而生。书中系统梳理了人工智能大模型的基本原理与技术架构，并结合财会专业的实际场景，深入探讨其在不同模块中的落地路径与实践成效。本书不仅立足于技术介绍的层面，更注重从管理需求、业务流程与风险控制等多个维度，构建“技术- 组织- 业务”三位一体的分析框架，力图体现理论严谨性、实践适用性与未来导向性的统一。全书共分为10 章。第1章为引言，阐明数字化转型对财会职能重塑的宏观背景与人工智能大模型的基本概念；第2 章系统阐述大模型的基础技术及其在财会中的通用应用场景；第3 ～ 7章分别围绕财务预测、风险管理、智能审计、自动化账务处理及决策支持五大核心职能展开，结合经典模型、真实案例与数据验证，详细分析大模型所带来的范式创新与效能提升；第8 章客观讨论当前应用过程中面临的数据安全、模型可解释性与系统集成等技术与管理挑战，并提出应对思路；第9 章展望大模型驱动下财会职能的未来演变趋势；第10 章则从实践推进的角度，提出系统化的实施建议与发展路径。
本书旨在为财会领域的学者、高校师生、企业财务管理者、信息系统架构师以及相关政策制定者提供一份体系完备、内容前沿的参考资料。我们期望本书不仅能够帮助读者理解人工智能大模型的技术本质，更能激发读者关于智能财务体系构建、组织能力升级与行业生态演进的深入思考。在撰写过程中，我们力求内容科学严谨、逻辑清晰、案例翔实，但由于技术迭代迅速、应用场景不断拓展，书中难免存在不足之处，恳请广大读者批评指正，共同推动该领域的理论创新与实践发展。
谨以此书，献给所有致力于财会数字化转型与智能时代管理的探索者。
著者
2025 年9 月
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