会计信息系统理论与实务 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:东北财经大学出版社

作者:刘重

出品人:

页数:259

译者:

出版时间:2007-9

价格:29.00元

装帧:平装

isbn号码:9787811221817

丛书系列:

图书标签:

会计信息系统
会计
信息技术
财务管理
审计
内部控制
企业管理
数字化转型
财务会计
管理会计

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具体描述

本书所指的会计信息系统是指会计工作计算机化，全书共分6个章节，书中主要介绍了会计信息系统的一般性的理论、概念、规则和原理，并通过实践案例设计，使学生通过动手实践从感性认识上升到理性认识，具体内容包括会计信息系统概述、会计信息系统实施、会计信息系统维护和管理、会计信息系统日常账务处理、报表与财务分析。该书可供各大院校作为教材使用，也可供从事相关专业的从业人员作为参考书使用。本书所介绍的理论通俗易懂，主要会计信息系统的一般性的理论、概念、规则和原理，并通过实践案例设计，使学生通过动手实践从感性认识上升到理性认识。本教材附加了大量的习题，有些习题在教材正文找不到答案，必须通过实践操作才能解答，学习者可以有选择地进行练习。

好的，这是一本关于深度学习在金融风控中的应用的图书简介，旨在满足您不包含“会计信息系统理论与实务”相关内容，且内容详实、自然流畅的要求。 --- 深度学习驱动的金融风险智能管控：从理论前沿到实战落地图书简介在全球金融市场日益复杂化、高频化和互联互通的今天，传统基于规则和统计模型的风险管理方法正面临前所未有的挑战。数据量的爆炸式增长，尤其是非结构化数据的涌现，要求金融机构必须采纳更具前瞻性、自适应性和洞察力的技术工具。本书正是在这一时代背景下应运而生，它系统性地阐述了如何将深度学习（Deep Learning）这一革命性的技术范式，深度融合到现代金融风险管理的各个核心环节中，实现从被动响应到主动预测的质的飞跃。本书内容涵盖了从深度学习的基础理论构建，到针对特定金融风险场景（如信用风险、市场风险、操作风险及反欺诈）的定制化模型设计、训练、验证与部署的全流程。我们不仅关注模型本身的性能优化，更强调模型的可解释性（XAI）、鲁棒性以及在真实业务环境中的落地与监管合规性。 --- 第一部分：金融风险管理范式的变革与深度学习的基石第一章：现代金融风险格局的重塑与挑战本章首先回顾了全球金融危机后，监管环境（如巴塞尔协议III/IV）对风险资本计量和压力测试提出的更高要求。我们深入分析了传统风险模型（如VAR、PD/LGD/EAD的评分卡模型）在处理非线性、高维度和“黑天鹅”事件时的局限性。重点探讨了大数据、高频交易、社交网络信息等新数据源对风险识别带来的机遇与挑战。第二章：深度学习核心原理与金融应用基础本章作为技术基础，详尽介绍了构建深度学习模型所需的核心技术栈。内容包括：多层感知机（MLP）的基本结构、卷积神经网络（CNN）在特征提取上的优势，以及循环神经网络（RNN）及其变体——长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）在处理时间序列数据上的应用。此外，我们还引入了自编码器（Autoencoders, AE）在降维和异常检测中的作用，并对比了这些网络结构在金融场景中的适用性。第三章：向量嵌入与特征工程的革命在金融数据中，如何有效地将文本、时间序列、图结构等异构数据转化为机器可理解的数值表示是成功的关键。本章专注于词嵌入（Word Embeddings）技术，如Word2Vec、GloVe在分析研报、新闻舆情和监管文件中的应用。同时，详细阐述了图神经网络（GNN）如何建模复杂的金融网络关系（如供应链金融、股权穿透），以及如何利用知识图谱（Knowledge Graph）增强模型的结构化理解能力。 --- 第二部分：核心风险领域的深度模型构建与实战第四章：信用风险的精准预测与动态评估针对信用风险，本书摈弃了简单的逻辑回归模型，转而深入探讨了深度学习在违约概率（PD）和损失率（LGD）预测中的高级应用。内容覆盖：基于LSTM的个体生命周期信用轨迹建模：捕捉借款人行为随时间的演变。利用深度信念网络（DBN）进行特征筛选与层次学习：自动提取传统评分卡难以发现的隐性风险因子。集成学习与异构数据融合：如何将结构化借贷数据与非结构化文本、语音数据进行有效融合，构建更鲁棒的预测系统。第五章：市场风险与压力测试的实时洞察市场风险的预测依赖于对高频市场波动的敏锐捕捉。本章侧重于时间序列分析：深度学习在波动率预测中的应用：采用Transformer架构和注意力机制来捕捉长期依赖和瞬时冲击。基于生成对抗网络（GANs）的合成市场数据生成：用于模拟极端条件下的压力测试场景，克服历史数据稀缺性问题。量化对冲策略的优化：探讨深度强化学习（DRL）在动态调整投资组合、最小化尾部风险方面的潜力。第六章：操作风险、合规与反欺诈的智能化识别操作风险的识别常常涉及对海量交易记录和内部流程日志的审查。 NLP技术在合同分析和流程监控中的应用：自动识别潜在的合规漏洞和流程偏差。图神经网络（GNN）驱动的反欺诈网络分析：识别复杂的团伙作案模式、资金流转的异常路径，超越传统的规则引擎。异常交易检测：采用变分自编码器（VAE）和孤立森林（Isolation Forest）的深度集成方法，实时标记出偏离正常业务模式的交易行为。 --- 第三部分：模型部署、可解释性与未来展望第七章：深度学习模型的稳健性与可解释性（XAI）在金融强监管环境下，模型的“黑箱”特性是其走向业务应用的最大障碍。本章聚焦于解决这一痛点：局部可解释性方法（LIME/SHAP）：详细演示如何将这些工具应用于复杂的深度网络，以解释特定借款人被拒绝的原因或特定交易被标记为欺诈的依据。模型鲁棒性评估：探讨对抗性攻击（Adversarial Attacks）在金融领域的潜在风险，以及如何通过防御性训练增强模型的抗干扰能力。概念漂移（Concept Drift）的监控与再训练机制：设计自动化系统，实时监测模型性能衰退，确保模型在不断变化的市场环境中保持有效性。第八章：MLOps：从原型到生产环境的落地成功的深度学习应用离不开强大的工程化支撑。本章详细介绍了金融机构中实施深度学习模型的机器学习运维（MLOps）流程：模型版本控制与管道自动化：使用Kubernetes和Docker等工具构建可重复、可审计的训练和部署流程。实时推理服务架构：针对低延迟要求的风险决策场景，设计高性能的在线推理平台。监管科技（RegTech）与模型治理：讨论如何将模型验证文档、性能报告和可解释性输出无缝集成到监管报告体系中。第九章：未来趋势：联邦学习与因果推断展望未来，本章探讨了深度学习在解决数据孤岛和提升因果理解方面的最新进展：联邦学习（Federated Learning）在跨机构数据共享中的应用：如何在保护客户隐私的前提下，共同训练更强大的风险模型。深度学习与因果推断的结合：从“预测相关性”到“理解因果性”，实现更精准的政策效果评估和干预措施设计。 --- 本书特色本书的特点在于理论深度与实战操作的完美结合。书中所有模型和方法论均辅以Python/PyTorch/TensorFlow的实战代码片段和数据集分析案例（脱敏处理），确保读者不仅理解“是什么”，更能掌握“如何做”。本书适合数据科学家、量化分析师、风险管理专家，以及希望将前沿AI技术应用于金融领域的系统架构师和高层决策者深入研习。它旨在培养一批既懂金融业务逻辑、又精通深度学习技术的复合型人才，驱动金融风控迈向真正的智能化时代。

作者简介

目录信息

读后感

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用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本《精益创业与最小可行产品（MVP）的实战手册》给我的感觉是，它直接就是一本“实战圣经”，语言极其接地气，完全没有多余的理论铺垫，直奔解决问题的核心。全书的结构就是围绕着“构建-测量-学习”这个循环展开，每一步都有清晰的操作指南和可以立刻上手的工具推荐。我特别喜欢其中关于“快速失败”和“迭代优化”的案例分析，作者详细展示了初创公司如何在资源极度有限的情况下，通过设计一个功能最简但能验证核心假设的MVP，迅速获得市场反馈，从而避免了将时间和资金投入到一个没人需要的产品上。书中的图表和流程图设计得非常直观，即使是第一次接触精益思想的团队，也能快速领会其精髓并落地执行。对于任何想要验证一个新商业想法的人来说，这本书提供的不是高深的理论，而是立即可用的行动蓝图。

评分☆☆☆☆☆

我最近在研究供应链管理的优化问题，正好翻到了这本《全球供应链韧性与可持续发展：风险管理与创新实践》。这本书的视角非常新颖，它没有停留在传统的成本控制和效率提升上，而是把重点放在了“韧性”（Resilience）上，这一点在当前地缘政治和突发公共卫生事件频发的背景下显得尤为重要。作者详细拆解了供应链中的各种潜在风险点，从原材料采购的单一来源依赖到物流网络的脆弱性，并提供了一套完整的风险评估和压力测试模型。更让我印象深刻的是，书中对“可持续发展”的融入，不是作为一个可选项，而是作为构建长期韧性的内在要求，讨论了循环经济模式如何嵌入到供应链设计中，既能降低环境影响，又能分散资源获取风险。语言风格偏向于严谨的学术研究与行业洞察的结合，引用了大量的经济学和运营管理前沿理论，对于从事高级供应链规划和风险管理岗位的专业人士来说，提供了超越教科书的深度和前瞻性视角。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我本来以为《数据伦理与人工智能治理：构建可信赖的AI生态》会是一本枯燥的法律条文汇编，但事实证明我大错特错。这本书的精彩之处在于，它巧妙地平衡了对前沿AI技术（如深度学习、生成模型）的理解与对伦理边界的严肃探讨。它没有一味地赞美AI的潜力，而是聚焦于算法偏见、隐私泄露、决策黑箱等核心痛点，并提出了多层次的治理框架——从技术层面的可解释性工具，到组织层面的内部审计机制，再到政府层面的监管立法建议。作者的论述非常具有批判性和建设性，很多章节促使我去重新思考我们日常使用的推荐系统和人脸识别技术背后的道德责任。语言风格非常现代且富有思辨性，非常适合那些不仅想使用AI，更想理解和规范AI的开发者、产品经理以及政策制定者们进行深入研读。

评分☆☆☆☆☆

对于一个热爱历史和商业交叉领域的读者来说，《工业革命的浪潮：技术驱动下的社会经济变迁》简直是一部里程碑式的著作。这本书的叙事非常宏大且细腻，它没有简单地罗列历次工业革命的技术突破，而是将蒸汽机、电力、信息技术这些“硬核”发明，置于当时的社会结构、劳动力市场和国际政治格局的大背景下进行考察。作者的笔法充满了画面感，仿佛带领读者亲历了工厂制度的兴起、工人阶级的形成，以及每一次技术飞跃对财富分配和社会阶层带来的深刻冲击。我尤其欣赏它对于“技术-制度”互动的分析，比如早期资本主义制度是如何为技术创新提供了土壤，而技术进步又如何反过来加速了制度的演化。读罢此书，我不再把现代的商业竞争看作孤立的事件，而是理解了它深植于长达两百多年技术与社会耦合演进的脉络之中，极大地拓展了我的历史纵深感。

评分☆☆☆☆☆

这本《企业数字化转型：战略、技术与组织变革》真是让我大开眼界，它并没有过多纠缠于晦涩难懂的技术细节，而是从一个更宏观的战略层面入手，深入剖析了企业如何在当今快速变化的市场环境中利用数字化技术实现全面的、系统性的转型。书中对“转型”的理解非常到位，它不仅仅是引入几个新的软件系统，而是涉及到商业模式的重塑、组织文化的再造以及人才结构的优化。特别是关于“敏捷性”和“客户体验驱动”的章节，作者结合了大量的真实案例，比如某传统制造业如何通过构建数据中枢平台，实现了生产流程的柔性化和对市场需求的快速响应，这种从战略意图到落地执行的完整叙述，对于正在筹备或已经启动数字化战略的高层管理者来说，无疑是一本极具参考价值的指南。它强调了技术是手段，文化和战略才是核心驱动力，这与其他只关注工具堆砌的书籍形成了鲜明对比，读完后感觉思路清晰了许多，对于如何平衡短期收益与长期愿景有了更深层次的理解。

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