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出版者:清华大学

作者:陈福军/孙芳/刘俊

出品人:

页数:619

译者:

出版时间:2006-7

价格:49.00元

装帧:

isbn号码:9787302128069

丛书系列:

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• 会计信息系统
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《数字时代的企业大脑：智能财务管理新范式》 在瞬息万变的数字经济浪潮中，企业作为经济活动的主体，其生存与发展日益依赖于信息的高效处理与智能决策。传统的财务管理模式，在数据洪流和复杂商业环境下，正面临前所未有的挑战。企业需要一种全新的视角和工具，来重塑其财务的核心功能，使其真正成为驱动战略发展、优化资源配置、提升竞争优势的“数字大脑”。《数字时代的企业大脑：智能财务管理新范式》正是基于这一深刻洞察，为读者描绘了一幅由大数据、人工智能、云计算等前沿技术赋能下的企业财务未来图景。 本书并非一本枯燥的理论堆砌，而是通过深度剖析当前企业财务所处的时代背景，系统梳理智能财务管理的核心理念、关键技术、实践路径及未来趋势，旨在帮助企业管理者、财务专业人士以及对新兴财务模式感兴趣的读者，掌握构建和运营企业“数字大脑”的核心能力。 第一部分：数字经济下的财务变革与挑战 在信息爆炸、互联互通的数字时代，企业所处的经营环境发生了根本性变化。数据成为新的生产要素，颠覆了传统的商业逻辑。企业面临着海量、多源、异构的数据，如何从这些数据中挖掘价值，成为企业能否在激烈竞争中脱颖而出的关键。 数据驱动的决策逻辑： 传统财务决策多依赖于经验和历史数据，而数字经济要求决策更加精准、及时、前瞻。本书将详细阐述数据如何从“记录者”转变为“驱动者”，在成本控制、利润分析、风险评估、投资决策等各个环节发挥决定性作用。我们将探讨如何建立统一的数据采集、清洗、存储和分析体系，为企业提供实时、可靠的决策支持。 业务与财务的深度融合： 过去，财务部门常常被视为一个独立的核算中心，其职能相对孤立。在数字时代，财务的价值在于与业务流程深度融合，通过数据分析为业务创新和效率提升提供洞察。本书将重点分析如何打破部门壁垒，让财务数据成为理解业务运营、预测市场变化、优化客户体验的有力工具。 新兴技术带来的冲击与机遇： 区块链、物联网、5G等新兴技术的涌现，不仅改变了企业的运营模式，也对传统的财务职能提出了新的要求。例如，区块链在供应链金融、审计、合同管理等方面展现出巨大的潜力；物联网可以实现资产的实时监控和精细化管理，为成本核算提供更准确的数据。本书将探讨这些新兴技术如何重塑财务流程，创造新的业务模式和价值链。 应对数据安全与合规的挑战： 随着数据量的激增，数据安全、隐私保护和合规性问题也日益突出。企业需要建立完善的数据治理体系，确保数据的完整性、保密性和可用性。本书将深入分析在智能财务管理体系中，如何构建有效的数据安全防护机制，并满足日益严格的合规性要求。 第二部分：智能财务管理的核心要素与技术支撑 智能财务管理，其核心在于运用先进的技术手段，实现财务活动的自动化、智能化和预测化。这并非简单地升级财务软件，而是对财务理念、流程、组织和人才的系统性重塑。 大数据分析在财务领域的应用： 大数据为财务分析提供了前所未有的广度和深度。本书将详细介绍如何利用大数据技术进行财务报表分析、现金流预测、信用风险评估、反欺诈检测、市场趋势分析等。我们将探讨各种大数据分析工具和方法，如OLAP、数据挖掘、机器学习等，并结合实际案例展示其应用效果。 人工智能（AI）赋能财务决策： AI是构建智能财务大脑的关键驱动力。本书将聚焦AI在财务领域的具体应用，包括： 自动化流程（RPA）： 如何通过RPA技术自动化处理大量重复性、规则性的财务任务，如发票处理、账单核对、凭证录入等，释放人力资源，提高效率，减少错误。 智能预测与洞察： 利用机器学习算法进行财务预测，如销售预测、收入预测、费用预测等，帮助企业管理者提前规划，规避风险。AI还能通过分析海量非结构化数据，发现隐藏的业务洞察和潜在的套利机会。 智能风控与合规： AI可以构建更智能的风险识别和预警系统，例如，通过分析交易数据识别潜在的舞弊行为，通过分析合同条款识别潜在的法律风险。 自然语言处理（NLP）在财务文本分析中的应用： NLP技术可以帮助企业分析大量的财务报告、新闻、社交媒体信息，从中提取关键信息，评估企业声誉，洞察市场情绪。 云计算的战略意义： 云计算为智能财务管理提供了强大的基础设施和灵活的部署方式。本书将探讨云计算如何支持企业构建可扩展、高可用、低成本的财务数据平台，实现财务数据的集中管理和共享，并为AI和大数据分析提供算力支持。 区块链在财务中的创新应用： 区块链技术以其去中心化、不可篡改、透明可追溯的特性，为财务领域带来了新的可能性。我们将深入分析区块链在智能合约、供应链金融、跨境支付、审计存证等方面的应用前景，以及如何将其融入企业的财务体系。 第三部分：智能财务管理体系的构建与落地 理论与实践相结合，是实现智能财务转型的关键。本书将提供一套系统性的方法论，指导企业如何从零开始构建并成功落地智能财务管理体系。 顶层设计与战略规划： 智能财务转型并非一蹴而就，需要清晰的战略规划和周密的顶层设计。本书将指导读者如何进行现状评估，明确转型目标，制定实施路线图，并建立与企业整体战略相匹配的财务转型愿景。 数据治理与平台建设： 构建统一、高质量的数据基础是智能财务管理的前提。本书将详细阐述如何建立有效的数据治理体系，包括数据标准、数据质量管理、数据安全策略等。同时，我们将探讨如何选择和搭建合适的财务数据平台，为数据分析和AI应用提供支撑。 流程重塑与自动化实施： 智能财务管理需要对现有财务流程进行彻底的审视和重塑。本书将聚焦于关键财务流程的优化，如采购到付款（P2P）、订单到收款（O2C）、资产管理、税务管理等，并指导读者如何引入自动化技术，提升流程效率。 组织变革与人才培养： 智能财务转型不仅是技术的升级，更是组织和人才的升级。本书将分析智能财务时代对财务人员能力的新要求，如数据分析能力、技术应用能力、业务洞察能力等，并提出相应的培训和发展建议，帮助企业构建一支适应未来需求的财务团队。 风险管理与合规性的保障： 在享受智能技术带来的便利的同时，也需要警惕其潜在的风险。本书将强调在智能财务体系中，如何建立健全的风险管理机制，包括技术风险、数据风险、模型风险等，并确保整个体系符合相关的法律法规和监管要求。 第四部分：智能财务管理的应用场景与未来展望 本书的最后部分，将通过一系列生动具体的应用场景，展示智能财务管理在不同行业和企业中的实际价值，并对未来发展趋势进行展望。 行业案例分析： 我们将选取不同行业（如制造业、零售业、金融业、科技企业等）的典型案例，深入剖析企业如何利用智能财务技术解决实际业务痛点，实现业务增长和降本增效。这些案例将涵盖从基础的财务自动化到高级的智能决策支持等各个层面。 企业绩效管理与战略决策： 智能财务将财务部门从传统的记账员转变为企业战略的合作伙伴。本书将探讨如何利用智能财务数据，构建更精细化的绩效管理体系，为企业战略的制定和执行提供数据支撑，帮助企业实现可持续发展。 未来的智能财务： 随着技术的不断进步，智能财务将朝着更加智能化、集成化、个性化的方向发展。我们将探讨虚拟财务助手、超自动化、可解释AI在财务领域的潜在应用，以及未来财务部门可能呈现的新形态。 《数字时代的企业大脑：智能财务管理新范式》是一本面向未来的指南，它不仅提供技术方法，更强调理念的更新和战略的规划。无论您是希望提升企业财务效率的企业家，还是渴望在数字浪潮中实现职业突破的财务精英，亦或是对未来商业模式充满好奇的研究者，本书都将为您提供宝贵的启示和实用的工具，助力您驾驭数字经济的浪潮，构建属于您企业的强大“数字大脑”。

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说实话，我拿到这本教材的时候，有点担心它会过于陈旧，毕竟信息技术更新换代的速度太快了。但是，这本书的视角非常宏大且具有前瞻性。它不仅仅停留在讲解现有的主流财务软件操作界面，而是深入探讨了技术对未来会计角色的重塑。比如，书中对于“RPA（机器人流程自动化）”在处理发票审核、银行对账等重复性任务中的应用分析，以及对“区块链技术”在提高交易透明度和可追溯性方面的潜力挖掘，都让我耳目一新。这些内容让我开始思考，未来的财务人员需要具备哪些跨学科的技能。它引导我们跳出传统“账房先生”的思维定式，转向“业务伙伴”和“数据分析师”的角色定位。虽然某些尖端技术的介绍还停留在概念层面，但它成功地打开了一扇窗，让我知道行业正在向何处发展。对于想要在这个行业深耕，而不是仅仅应付眼前考试的读者来说，这本书的价值远超一本单纯的实务操作手册，它更像是一份职业生涯的导航图。

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这本书的逻辑组织方式非常值得称赞。它没有采用那种枯燥的章节堆砌，而是围绕着一个完整的“企业信息化项目”的生命周期来构建知识体系的。从最初的“信息需求调研”开始，明确业务目标，接着进入到“系统选型与采购谈判”，再到关键的“数据迁移与系统切换”，最后落脚于“后期运维与绩效评估”。这种主线清晰的叙述，极大地帮助了初学者建立起对整个信息系统建设过程的全局观。很多教程只讲了“怎么用软件”，却没讲“为什么这么设计软件”。这本书则不同，它在讲解特定模块（比如固定资产管理模块）时，会穿插解释设计这个模块背后的财务逻辑和管理目标，让你理解每一步操作的意义。特别是关于“变更管理”那一章，详细说明了在系统上线过程中如何应对来自不同部门的阻力，如何进行有效的用户培训，这在实践中是极其容易被忽视但又至关重要的环节。这种全景式的视角，让我感觉自己不只是一个软件操作员，而是一个流程的设计者和管理者。

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这本书的案例真是太实用了，完全不像那种纸上谈兵的理论书。我之前在一家小型贸易公司做会计助理，对新上线的ERP系统总是一头雾水，尤其是涉及到跨部门的数据交互和报表生成，简直是噩梦。这本书里关于系统选型、实施过程中的风险控制，以及如何设计一套既符合监管要求又方便业务操作的内部控制流程，讲得非常透彻。举个例子，它对“业务流程再造”的阐述，不是简单地堆砌模型，而是结合了某制造企业的实际痛点，一步步教你如何利用系统优化采购到付款的流程，减少了多少人工干预和潜在的舞弊空间。读完这部分内容，我回去对照我们公司现有的流程，马上就发现了几个可以优化的地方，比如应收账款催收环节的信息滞后问题，书中提供的集成化解决方案简直是雪中送炭。我尤其欣赏它对“数据治理”的重视，强调了数据准确性是信息系统的生命线，这在实际工作中太重要了，很多公司系统上线了但数据质量一塌糊涂，导致决策失误。这本书真正做到了理论与实操的完美结合，让我感觉自己像是在跟着一位经验丰富的老会计师手把手学习。

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我购买这本书主要是为了准备一个关于企业数字化转型的项目汇报，发现它在“管理会计与信息系统集成”方面的论述尤其到位。传统的管理会计报表往往滞后且缺乏实时性，这本书重点阐述了如何利用实时交易数据，通过OLAP（在线分析处理）工具，构建多维度的、即时的绩效分析模型。比如，针对成本控制，它展示了如何将物料消耗、人工工时数据直接拉入系统，实时计算差异成本，而不是等到月底才进行粗略的归集和分配。这种对“实时决策支持”的强调，完全符合当前企业对效率提升的迫切需求。此外，书中对“SaaS模式下财务共享服务中心”的探讨也很有见地，分析了在云服务环境下，如何确保数据主权和业务流程标准化的平衡。它没有简单地推销云技术，而是批判性地分析了其在跨国集团应用中可能遇到的税务合规和数据本地化难题。总而言之，这本书是面向未来业务挑战的，它给出的解决方案是基于对现代企业运营复杂性的深刻理解，而不是停留在对旧有会计软件的简单介绍上。

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阅读体验上，这本书的语言风格是偏向严谨但又不失清晰的学术探讨，偶尔穿插的“专家视点”栏目非常有意思。它不是那种强行用大白话稀释专业概念的写法，而是非常尊重读者的智力，用精确的术语构建知识体系，但在关键的理解难点处，会用非常精炼的图表或对比分析来辅助理解。比如，在讲解“数据仓库”与“运营型数据库”的区别时，它没有用复杂的数学模型，而是用了一个形象的比喻——一个是超市的收银台流水（实时交易），另一个是月度销售汇总的分析报告（历史沉淀），一下子就抓住了核心差异。我个人特别喜欢它对“信息安全与风险控制”章节的处理。它不仅仅是罗列了防火墙、加密这些技术手段，更深入地探讨了“人为因素”在信息泄露中的作用，以及如何通过制度建设来防范内部欺诈，这体现了作者深厚的管理学功底。整本书的排版设计也令人舒适，注释和图例的引用都非常规范，阅读起来一点都不费力。

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