网中网《机器学习与财务预测》首发：用预测模型打造智慧课堂，赋能AI+教育新实践

传统财务的“规则战场”正在退场：记账、核算、报表——这些经验密集、规则明确、逻辑封闭的会计职业，正被智能化浪潮席卷。

未来财务的“商业判断力”价值已然显现：当规则失效、数据迷雾笼罩时，看穿风险与机会的商业直觉，在不确定性中做出关键判断的决策勇气，以及驱动增长的破局创造力，这些独有的、难以被算法替代的核心价值，正变得前所未有的稀缺。

我们的使命，就是将复杂商业案例、错综数据迷局和决策敏锐度教予学生，帮助他们在实战中淬炼财务领袖的敏锐判断力与破局智慧。

但我们面临的根本问题是：如何将这种传统上依赖个人“经验”积累的能力，转变为一套可被系统化培养的体系？

网中网《机器学习与财务预测》课程，以融合大数据分析、人工智能技术与科学决策方法的AI机器学习平台为核心依托，深度聚焦经典财务场景展开实战化教学。

课程覆盖维度清晰且层层递进，以企业财务状况诊断为起点，逐步进阶至资金管理优化、智能存货调控、智能成本管控等核心运营层面，最终延伸企业风险预警分析、战略布局研判、多模态数据整合分析等高阶应用领域，形成“基础诊断－运营优化－战略决策”的完整财务能力培养链路，旨在培养学生利用数字化技术解决大数据背景下财务分析与决策的能力，从而适配智能财务岗位的核心能力需求。

《机器学习与财务预测》课程逻辑

构建行业级场景化案例库，直击企业痛点，提供数字化解决方案。

（一）破解“人才缺口VS培养脱节”

真实案例场景：平台内置医疗、家电、餐饮20 + 跨行业真实案例，配套超10万+条动态业务数据，覆盖资金管理、成本管理、风险预警等全流程场景，解决传统教学中“工具断层、场景失焦、动态失衡”三大短板。

沉浸式教与学：构建从“控件实操学习” 到 “理论体系夯实” 再到 “案例深度实践” 的一站式教学服务闭环，形成“学－练－用”一体化培养体系。

（二）破解“技术革新VS教学僵化”

企业级平台：融合多模态数据分析、LSTM 模型等前沿技术，还原真实的工作流程和方法，让学习和工作紧密结合。预测步骤进行模块化封装，通过拖拽、连接、参数配置等操作，学生能够直观地理解数据分析与测试标准流程和结果。

开放数据接口：平台支持外部数据加密导入，保证数据安全性和唯一性，灵活应用于实践性案例与研究性案例的自主建设。

（三）破解“复合能力VS知识断层”

业技深度融合：以“技术为器，业务为魂”为核心理念，通过机器学习算法（如LSTM模型）与财务场景（成本管控、风险预警等）的实战结合，构建“技术应用－业务理解－决策输出”闭环，培养学生既掌握智能工具又能解决实际财务问题的复合能力。

教育智能体应用：依托教育垂类大模型，配置课程设计、教学大纲、教案设计、智能出题、AI-PPT、财务分析、AI制单等教育智能体，支持个性化探究式学习，有效促进知识内化与思维拓展的深度转化。

《机器学习与财务预测》课程打破“重计算轻决策”的传统教育范式，通过构建动态业务场景库、多模态数据分析沙盘，以及企业级机器学习平台，让学生在模拟真实商业战场中锤炼三大核心能力：

数据穿透力：从数据洞察业务本质，识别隐藏的风险信号；

趋势预判力：运用机器学习捕捉关键变量的非线性关系；

决策敏锐度：在信息不对称环境中快速做出破局策略。

★ 场景一：基于决策树回归的盈利能力预测

★ 场景二：基于文本的战略SWOT深度解构

★ 场景三：基于XGBoost分类的餐厅存活率预测

（一）教育创新：构建“人工智能+教育”课程体系

破解数字化师资短缺，学生零基础入门难，学校开课顾虑等痛点，通过标准化课程解决方案，降低人工智能教育实施门槛，推动教育数字化转型。

（二）人才培养：培养“AI+财务”复合型人才

学生通过该门课程的学习，可熟练掌握10+种财务预测模型应用能力，最终实现“既懂机器学习核心技术，又深谙财务业务逻辑”的人才输出，满足数字经济时代对跨界人才的迫切需求。

（三）战略协同：响应数字化转型国策，深度契合人才培养改革方向

平台紧跟数字化转型国策多项政策，深度对标《企业可持续披露准则》《AI应用保密安全指南》和《关于全面深化管理会计应用的指导意见》等文件精神，积极响应《中国教育现代化2035》等教育领域顶层设计，培养具备数字化财务技能的专业人才，以适应产业升级和经济高质量发展需求。

大数据财务分析与决策

作者：张敏 马黎珺 童丽静 李瑞雪

ISBN：978-7-300-34322-8

出版时间：2025-10-01

定价：￥52 元

本书系统介绍大数据、机器学习、自然语言处理等技术在财务分析与决策典型场景中的应用，旨在为企业提供数智化财务解决方案，并培养急需的数智化财务管理人才。

本书具有两大突出特点：

（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。

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作者简介

01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。

02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。

03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。

04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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图书目录

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

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