本书围绕会计数智化展开,主要包括会计数智化概论、AI会计工作方法、会计数据获取处理、Excel数据处理、会计业务处理、会计数据分析、管理会计应用等内容,致力于培养学习者在人工智能时代的会计数智化工作能力。
在技术应用方面,本书主要借助Python及pandas等库来实现数据处理,以Excel作为主要数据源,通过提示词在AI平台生成Python程序。本书将所应用的AI平台统称为AI助手,本书使用的全部是AI助手免费版生成的程序。本书旨在通过介绍编写提示词的技巧，辅助学习者撰写会计日常工作文档,并助力学习者编写Python程序以及学习技术知识,有效降低 Python的应用难度。学习者通过Python程序逻辑训练,能够进一步提升提示词撰写能力,从而将其广泛应用于实际工作,提高工作效率和工作能力。

毛华扬 1981年开始从事会计教学工作，长期从事会计信息化教学，会计软件、项目的开发、营销、服务管理工作。深耕会计信息化领域40余年，对财务软件的开发与会计信息化的基本理论和方法有较深入的研究。近10年来在研究会计信息化发展的同时，关注电子商务及其应用，着重在政府采购网上交易、企业电子采购方面开展理论研究和运营实践。2023年开始在AI应用开发模式方面开展研究以及普及工作。
曾任全国审计信息化标准化技术委员会专家委员兼副秘书长、重庆市会计电算化协会副会长、中国会计学会中青年会计信息化分会常务理事、财政部商品化会计核算软件评审组成员、海南省会计电算化管理委员会委员等。编写专著和教材50余部，发表论文60余篇，主持省部级及以上课题10余项，获得省部级科技进步三等奖4次，获得重庆市教学成果奖一等奖、二等奖、三等奖及国家级教学成果奖二等奖。

第1章 会计数智化概论
1.1 会计数智化技术基础
1.2 基于 AI助手的学习方法
1.3 Python应用基础
1.4 AI助手拓展学习
第2章 AI会计工作方法
2.1 AI助手应用于会计日常工作
2.2 基于 Python编写提示词及运行程序
2.3 AI助手拓展学习
第3章 会计数据获取处理
3.1 会计数据概述
3.2 pandas应用基础
3.3 数据获取
3.4 AI助手拓展学习
第4章 Excel数据处理
4.1 DataFrame表格数据的基本处理
4.2 数据的增加、修改和删除
4.3 数据计算
4.4 Python处理 Excel的相关技术
4.5 Excel数据可视化展示
4.6 AI助手拓展学习
第5章 会计业务处理
5.1 独立程序设计
5.2 Python中的程序组织方法
5.3 工资业务处理与数据分析
5.4 AI助手拓展学习
第6章 会计数据分析
6.1 会计数据分析概述
6.2 会计日常业务数据实时分析
6.3 会计报表分析
6.4 资产负债表分析
6.5 利润表分析
6.6 会计报表的扩展性分析
6.7 AI模式下的会计分析方法
6.8 AI助手拓展学习
第7章 管理会计应用
7.1 管理会计应用概述
7.2 货币时间价值
7.3 项目投资决策
7.4 量本利分析
7.5 成本分析和预测
7.6 在Spyder中编译 Python程序
7.7 Spyder对 Python项目的管理方法
7.8 AI助手拓展学习