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AI财务分析：深度现金流预测与异常检测实战

共计 30 章节
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01
课程导学
课程目标 · 适合人群 · 学习路径
课程导学课程目标
02
财务分析基础
三大财务报表（资产负债表 · 利润表 · 现金流量表）的核心逻辑与关联
财务分析基础三大财务报表
03
现金流核心概念
经营 · 投资 · 筹资现金流分类
现金流核心概念经营
04
AI在财务分析中的应用全景
预测 · 异常检测 · 风险预警
AI财务分析
05
数据准备与清洗
财务数据来源（财报 · ERP · 银行流水）
数据准备清洗
06
特征工程
现金流相关特征（季节性 · 趋势 · 周期性
特征工程现金流相关特征
07
时间序列基础
平稳性 · 自相关 · ACF/PACF
时间序列基础平稳性
08
经典时间序列模型
ARIMA · SARIMA · 指数平滑（ETS）在现金流预测中的应…
经典时间序列模型ARIMA
09
机器学习回归模型
线性回归 · 决策树 · 随机森林
机器学习回归模型线性回归
10
深度学习预测模型
LSTM · GRU · Transformer在时间序列预测…
深度学习预测模型LSTM
11
模型评估与验证
时间序列交叉验证 · 滚动预测 · 误差指标（MAE
模型评估验证
12
现金流预测实战（一）
基于历史月度现金流数据 · 使用SARIMA进行预测并评估
现金流预测实战基于历史月度现金…
13
现金流预测实战（二）
基于多变量特征 · 使用XGBoost进行预测并解释特征…
现金流预测实战基于多变量特征
14
现金流预测实战（三）
使用LSTM进行序列预测 · 对比传统模型与深度模型的优劣
现金流预测实战LSTM
15
异常检测基础
异常类型（点异常 · 上下文异常 · 集合异常）
异常检测基础异常类型
16
统计异常检测方法
Z-score · IQR · Grubbs检验
统计异常检测方法Z-score
17
机器学习异常检测
孤立森林 · One-Class SVM · DBSCAN在现金流异常识别中的实战
机器学习异常检测孤立森林
18
深度学习异常检测
Autoencoder · LSTM-Autoencoder · VAE在序列异常检测中的应用
深度学习异常检测Autoencoder
19
异常检测实战（一）
基于银行流水数据 · 使用孤立森林识别异常交易与欺诈模式
异常检测实战基于银行流水数据
20
异常检测实战（二）
基于现金流序列 · 使用Autoencoder检测异常波…
异常检测实战基于现金流序列
21
异常检测实战（三）
结合预测残差进行异常检测 · 构建预警系统
异常检测实战结合预测残差进行…
22
可解释性与模型解释
SHAP · LIME · 特征重要性分析在财务模型中的解读
可解释性模型解释
23
业务规则与AI融合
将财务领域知识（如现金流比率 · 行业基准）与模型输出结合
AI业务规则
24
模型部署与监控
模型上线流程 · API服务 · 定期重训练
模型部署监控
25
案例实战（一）
某零售企业现金流预测与资金链风险预警…
案例实战某零售企业现金流…
26
案例实战（二）
某制造企业异常交易检测与内控优化
案例实战某制造企业异常交…
27
案例实战（三）
某互联网公司现金流健康度评估与决策支…
案例实战某互联网公司现金…
28
常见问题与调优
数据不足 · 过拟合 · 非平稳
常见问题调优
29
综合项目
从数据获取到模型部署的端到端现金流预…
综合项目从数据获取到模型…
30
课程总结与进阶方向
AI财务分析前沿（图神经网络 · 强化学习 · 大模型应用）与职业发展建议
课程总结进阶方向