智能決策

伴隨着雲計算、大數據、物聯網、人工智能、區塊鏈等技術的應用，企業生成財務信息的速度、精準度、不可篡改等特性都有了顯著的提升和優化，進而提升了企業的財務信息生成效率。但企業財務信息的生成並非財務活動的終點，從説智能會計的整體結構框架來看，智能會計的功能延伸應最終落腳於使用這些信息進行分析和據此做出決策。本書結合傳統財務管理框架，構建基於智能會計信息系統的財務分析模型和決策框架，這種“輔助”決策功能體系可以為企業經營管理人員提供更多有借鑑意義的參考信息。

首先，本書對智能決策的理論進行了梳理，主要包括智能決策理論基礎、智能決策技術基礎、智能決策數據庫以及智能分析決策模型及診斷報告體系構建。第一章理論基礎部分主要介紹了智能決策的起源與內涵以及原則與優勢。第二章介紹了智能決策的技術基礎，包括人工智能、大數據、雲計算、算法以及智能模型。第三章從企業內部、市場競爭以及宏觀經濟三個維度展開介紹了智能決策的數據庫。第四章介紹了智能會計分析與決策模型，構建了相應的經營性質量診斷模型、投資風險診斷模型、流動性診斷模型、企業整體成長性及診斷報告、智能風控體系構建。

其次，本書從軟件實操層面進行了介紹，主要包括四力分析、存貨分析、本量利分析、供應鏈管理、杜邦分析、財務危機預警分析以及決策建議。此部分主要分模塊介紹每一部分的理論基礎暨軟件實操背後的底層邏輯，以及軟件操作的具體方法和效果展示。

財務分析與決策系統作為管理決策系統的一個重要組成部分，是企業實現信息化管理的重要決策基礎。本書依託於數據技術的智能會計分析與決策體系可以幫助企業對各種核算數據和業務數據進行分類、整理和加工，將以往無法採集和正確使用的數據轉化成能為高層決策者所使用的決策支持信息。

張玉明，山東大學二級教授、會計學博導，復旦大學本碩博/後，國家社會科學基金重大項目首席專家（2次）；《管理世界》、 British Accounting Review編委；ESI全球前1%高被引論文2篇；在《會計研究》等發文200餘篇、出版著作22部，《智能會計》等教材7部；獲教育部和省社科重大優秀成果獎等10餘次。陳舒曼，北京大學光華管理學院會計學博士，現山東師範大學商學院會計系講師；邢宇辰，中國人壽保險有限公司研發中心；山東大學會計學碩士；鄭萌萌，山東大學管理學院會計學博士研究生；郭春燕，山東大學會計學碩士。 ^[1]