本书分为三篇，共13章。
第一篇介绍了企业风险管理理论，其内容涵盖了企业风险管理相关理论、风险的概念和特征、企业风险管理的概念与框架、企业风险管理流程、数字经济下企业风险的转变、大数据智能对企业风险管理的影响、企业实施大数据智能风控的必要性和可行性、大数据智能风控技术框架以及典型应用场景、大数据智能风控实训平台与实验沙盘。
第二篇是大数据风控实务，其内容涵盖了采购业务、销售业务、固定资产管理与财务风险管理的重要应用场景，并通过大数据采集、大数据预处理、数据仓库构建、风险评估、风险评估结果可视化、风险评估报告输出等步骤展示了主要场景的实际应用。
第三篇是智能风控实务，其内容涵盖了采购业务、销售业务、固定资产管理与财务风险管理的重要应用场景，并从设计思路、特征提取、模型构建、模型应用、结果分析等步骤，详细展示了基于K-means算法的供应商智能评级、基于随机森林算法的智能销量预测、基于支持向量机算法的固定资产智能报废评估、基于岭回归算法的智能成本预测、基于逻辑回归算法的财务风险预警5个主要场景的具体应用。

程平，教授，博士研究生导师，财政部财政科学研究所会计信息化博士后，系统分析师、软件设计师，中国云会计概念的提出者，中国“互联网+会计”教育综合改革的倡导者，春秋战国翻转课堂原创设计者。
10多年T行业+10多年会计教育行业经历，发表学术论文180余篇，主持国家自然科学基金、社会科学基金等40余项课题，获得高等教育国家级教学成果奖二等奖1项，省级教学成果奖和科技进步奖4项，目前主要从事云会计、财务共享、大数据智能财务、财务/审计机器人等方面的研究与项目咨询。

第一篇 企业风险管理理论
第1章 企业风险管理概述
【学习目标】
【思维导图】
1.1 风险管理相关理论
1.2 风险
1.3 企业风险管理的概念与框架
1.4 企业风险管理的流程
1.5 数字经济下企业风险的转变
课程思政
第2章 大数据智能在氽业风控中的应用
【学习目标】
【思维导图】
2.1 大数据智能对企业风险管理的影响
2.2 企业实施大数据智能风控的必要性
2.3 企业实施大数据智能风控的可行性
2.4 大数据智能风控技术框架
2.5 大数据智能风控典型应用场景
课程思政
第3章 大数据智能风控实训平台与实验沙盘
【学习目标】
【思维导图】
3.1 大数据智能风控实训平台概述
3.2 平台功能框架
3.3 大数据风控功能
3.4 智能风控功能
3.5 商品质量风险分析案例
3.6 物理模拟教学沙盘
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第二篇 大数据风控实务
第4章 大数据理论基础
【学习目标】
【思维导图】
4.1 大数据的概念与特征
4.2 大数据技术
4.3 大数据风控实施流程
课程思政
第5章 采购业务大数据风控
【学习目标】
【思维导图】
5.1 总体介绍
5.2 供应商准人
5.3 供应商评级
5.4 采购计划编制
5.5 采购执行
5.6 货物验收与付款
实验一 采购业务大数据风控实操
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第6章 销售业务大数据风控
【学习目标】
【思维导图】
6.1 总体介绍
6.2 销售计划编制
6.3 销售合同签订
6.4 销售发货
6.5 销售收款
实验二 销售业务大数据风控实操
课程思政
第7章 固定资产管理人数据风控
【学习目标】
【思维导图】
7.1 总体介绍
7.2 取得与验收
7.3 固定资产日常管理
7.4 报废与处置
实验三 固定资产管理大数据风控实操
课程思政
第8章 财务风险管理大数据风控
【学习目标】
【思维导图】
8.1 财务风险管理概述
8.2 财务风险管理内容
8.3 财务风险管理大数据风控实施流程
8.4 大数据风控分析模型构建
8.5 大数据采集
8.6 大数据预处理
8.7 数据仓库构建
8.8 风险评估
8.9 风险评估结果可视化
8.10 风险评估报告输出
实验四 财务风险管理大数据风控实操
课程思政
第三篇 智能风控实务
第9章 人工智能理论基础
【学习目标】
【思维导图】
9.1 人工智能的概念
9.2 人工智能的内容
9.3 机器学习算法
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第10章 采购业务智能风控
【学习目标】
【思维导图】
10.1 采购业务概述
10.2 智能风控在采购业务中的具体应用
10.3 基于K-means聚类算法的供应商智能评级
实验五 基于K-means聚类算法的供应商智能评级
课程思政
第11章 销售业务智能风控
【学习目标】
【思维导图】
11.1 销售业务概述
11.2 智能风控在销售业务中的具体应用
11.3 基于随机森林算法的智能销量预测
实验六 基于随机森林算法的智能销量预测
课程思政
第12章 固定资产管理智能风控
【学习目标】
【思维导图】
12.1 固定资产管理概述
12.2 智能风控在固定资产管理中的具体应用
12.3 基于支持向量机算法的固定资产智能报废评估
实验七 基于支持向量机算法的固定资产智能报废评估
课程思政
第13章 财务管理智能风控
【学习目标】
【思维导图】
13.1 财务管理智能风控概述
13.2 智能风控在财务管理中的具体应用
13.3 基于岭回归算法的智能成本预测
实验八 基于岭回归算法的智能成本预测
13.4 基于逻辑回归算法的财务风险预警
实验九 基于逻辑回归算法的财务风险预警
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主要参考文献