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