本书立足人工智能赋能财经行业的时代背景，以理论结合实践为编写宗旨。全书采用渐进式框架，先介绍人工智能与财经融合概况、相关伦理挑战，再讲解大数据、机器学习等核心技术，最后剖析知识图谱、智慧金融、智慧审计及智慧会计的应用。本书旨在搭建技术与财经双维知识体系，融入思政与伦理考量，搭配十余个实操案例，详解主流技术工具，且涵盖图神经网络等前沿技术。书中兼顾技术讲授与行业思考，助力读者掌握技术、树立正确的科技伦理观。
本书适合作为高等院校财经类专业的人工智能应用课程教材，也可作为计算机类专业高年级学生了解人工智能在财经领域应用的教材和参考书，还可供财经从业人员、技术开发者阅读参考。

王刚，博士，西安财经大学信息学院院长、教授、硕士生导师。同时兼任民盟陕西省科技委员会副主任，CCF西安代表处执委，陕西省计算机教育学会理事，陕西省第四届侨商联合会理事，陕西省商洛市数字经济发展专家顾问，中国计算机学会高级会员。主要研究方向为人工智能、信任管理、数字经济。出版专著《大数据环境下面向服务的信任管理与计算》，主编教材《数字技术赋能乡村振兴》《人工智能概论》《现代信息技术与人工智能》等，在《计算机学报》、Expert Systems with Applications等期刊发表论文30多篇。主持和参与多项国家基金项目和省部级项目。
薛峰，博士，西安财经大学教师。长期从事计算机科学与人工智能相关教学与科研工作，主要研究方向包括人工智能、机器学习、财经数据分析、智能系统设计与开发等，注重人工智能技术发展及其在行业实践中的应用。
滕晓宇，博士，西安财经大学信息学院教师、硕士生导师。长期从事人工智能实际应用相关的教学与科研工作，主要研究方向包括人工智能、工业信息化、计算机视觉、目标检测等。

目　录

前言

第1章　概述1
1.1　人工智能与财经2
1.1.1　人工智能技术的概念及发展历程2
1.1.2　人工智能技术及其应用4
1.1.3　人工智能革新下的财经发展需求6
1.1.4　人工智能+财经—技术与伦理的双重挑战8
1.2　人工智能在财经领域的应用9
1.2.1　人工智能+金融10
1.2.2　人工智能+审计13
1.2.3　人工智能+会计18
1.3　人工智能在财经领域的发展24
1.3.1　短期发展：技术应用与基础建设24
1.3.2　中长期战略：创新驱动与行业发展24
1.3.3　未来展望：人工智能与财经的深度结合24
本章小结24
习题25
参考文献25

第2章　数据采集与大数据26
2.1　数据采集27
2.1.1　网络爬虫获取数据27
2.1.2　调用API获取数据30
2.1.3　传感器采集数据32
2.1.4　数据可视化处理37
2.2　大数据系统简介39
2.2.1　大数据技术及平台40
2.2.2　Hadoop生态系统44
2.2.3　Spark生态系统46
2.2.4　MapReduce编程之单词计数49
2.3　大数据与人工智能52
2.3.1　大数据与人工智能的关系52
2.3.2　人工智能赋能大数据54
本章小结55
习题55

第3章　机器学习56
3.1　机器学习的概念57
3.1.1　什么是机器学习57
3.1.2　机器学习的应用领域59
3.1.3　机器学习的伦理问题60
3.2　机器学习基础理论61
3.2.1　统计学习理论62
3.2.2　信息论63
3.2.3　优化理论65
3.2.4　计算学习理论68
3.3　经典机器学习70
3.3.1　机器学习的分类70
3.3.2　监督学习72
3.3.3　无监督学习83
3.3.4　半监督学习91
3.3.5　强化学习91
3.4　机器学习实践92
3.4.1　数据处理92
3.4.2　特征工程94
3.4.3　模型评估与优化94
本章小结96
习题96
参考文献97

第4章　深度学习98
4.1　深度学习简介99
4.1.1　深度学习的概念99
4.1.2　深度学习与机器学习、人工智能的关系100
4.1.3　深度学习的发展历史100
4.2　全连接神经网络101
4.2.1　激活函数102
4.2.2　损失函数104
4.2.3　梯度下降法105
4.2.4　反向传播算法106
4.2.5　过拟合和正则化108
4.3　卷积神经网络109
4.3.1　卷积神经网络的基本结构109
4.3.2　卷积的定义109
4.3.3　填充与步长111
4.3.4　池化操作113
4.4　递归神经网络114
4.4.1　RNN模型114
4.4.2　LSTM模型115
4.5　生成对抗网络116
4.6　注意力机制117
4.7　图神经网络118
4.7.1　图理论119
4.7.2　图神经网络的一般框架119
4.7.3　图卷积网络120
4.7.4　图注意力网络120
4.8　知识蒸馏121
4.9　深度学习实践122
本章小结124
习题124
参考文献124

第5章　大数据、机器学习与深度学习工具链实践125
5.1　大数据开发工具链126
5.1.1　数据存储工具127
5.1.2　数据处理工具129
5.1.3　数据可视化工具131
5.2　机器学习与深度学习框架132
5.2.1　环境配置133
5.2.2　TensorFlow框架135
5.2.3　PyTorch框架137
5.2.4　深度学习框架的比较与选择138
5.3　深度学习应用实例139
5.3.1　多层感知机实例140
5.3.2　卷积神经网络实例141
5.3.3　图神经网络实例143
5.3.4　 Transformer实例145
本章小结147
习题148

第6章　知识图谱与智慧财经149
6.1　知识图谱与财经数据概述150
6.1.1　知识图谱的核心概念与技术框架150
6.1.2　财经数据的特性与挑战150
6.1.3　知识图谱在财经领域的应用价值152
6.2　构建知识图谱的技术基础153
6.2.1　数据来源与特性分析153
6.2.2　知识图谱概述与知识抽取155
6.2.3　知识融合163
6.2.4　知识表示与推理164
6.3　知识图谱驱动智慧财经167
6.3.1　财经数据的多维度特性分析框架167
6.3.2　基于知识图谱的模式识别方法 167
6.4　财经知识图谱概述168
6.4.1　财经知识图谱的定义168
6.4.2　财经知识图谱的构建169
6.4.3　财经知识图谱的功能169
6.5　财经知识图谱的典型应用—股票趋势预测170
6.5.1　股票趋势预测170
6.5.2　股票趋势预测模型171
6.5.3　基于财经知识图谱的股票趋势预测173
本章小结175
习题175
参考文献176

第7章　智慧金融：人工智能+金融178
7.1　智慧金融概述179
7.1.1　智慧金融的定义与特点180
7.1.2　智慧金融的应用场景181
7.1.3　智慧金融的发展历程185
7.1.4　大模型赋能智慧金融及其架构185
7.1.5　智慧金融的典型案例189
7.1.6　智慧金融的未来发展趋势190
7.2　基于人工智能的金融数据分析191
7.2.1　金融数据分析概述191
7.2.2　分析与预测架构192
7.2.3　基于时间序列的预测方案194
7.2.4　预测实例196
7.2.5　未来发展趋势与挑战201
7.3　基于人工智能的信用风险与分析201
7.3.1　信用风险评估方法概述201
7.3.2　人工智能下的信用评估技术架构202
7.3.3　基于机器学习的银行风控方法204
7.3.4　基于深度学习的信用欺诈检测207
本章小结210
习题210

第8章　智慧审计：人工智能+审计211
8.1　概念内涵213
8.1.1　新时代审计工作的背景与使命213
8.1.2　人工智能对审计工作的影响213
8.1.3　人工智能时代审计工作的思维方式214
8.1.4　人工智能在审计领域的应用214
8.2　技术体系215
8.2.1　审计的演进215
8.2.2　智慧审计技术体系的总体框架216
8.2.3　智慧审计技术体系的具体应用216
8.3　财务舞弊识别应用案例219
8.3.1　财务舞弊的业务知识220
8.3.2　智能识别财务舞弊的方法222
8.3.3　基于神经网络模型的财务舞弊识别223
8.4　面向财务审计的数据异常侦测应用案例238
8.4.1　财务审计数据异常侦测的业务知识238
8.4.2　侦测财务审计数据异常的方法239
8.4.3　面向财务审计的数据异常侦测算法239
8.5　未来发展趋势246
8.5.1　AI在国家审计中的应用现状246
8.5.2　AI对国家审计的影响247
8.5.3　国家审计面临的挑战与机遇247
本章小结248
习题248
参考文献248

第9章　智慧会计：人工智能+会计250
9.1　概念内涵251
9.1.1　智慧会计的概念251
9.1.2　智慧会计的发展历程251
9.1.3　智慧会计的特点252
9.2　技术体系253
9.2.1　智慧会计的体系架构253
9.2.2　智慧会计的实现路径254
9.3　基于深度学习的发票自动识别257
9.3.1　发票的业务知识257
9.3.2　自动化识别发票信息261
9.3.3　发票自动识别的设计264
9.3.4　发票识别API调用269
9.3.5　基于知识图谱的智能审单270
9.4　基于深度学习的上市公司内部控制缺陷预测275
9.4.1　上市公司内部控制的业务知识275
9.4.2　上市公司内部控制缺陷预测277
9.4.3　基于循环神经网络的内部控制缺陷预测278
9.5　基于机器学习的商誉减值预测281
9.5.1　商誉减值281
9.5.2　基于机器学习的商誉减值预测模型281
9.6　RPA财务数据自动化分类285
9.6.1　RPA财务数据分类方法285
9.6.2　RPA财务数据自动化分类测试验证286
9.7　未来发展趋势与发展方向287
本章小结288
习题288
参考文献288