信息系統
識 別會計信息系統在價值鏈中的角色
理解會計信息系統循環，包括從收入到現金，支出，生 產，人力資源和工資，融資，物業，廠房和設備， 以及總賬和記賬系統
識別并解釋實施財務和非財務系統分離面臨的挑戰
定義企業資源計劃 (ERP)，識別并解釋其優缺點
解釋企 業資源計劃如何幫助組織克服分離財務和非財務系統面臨的挑戰，并將其各 個方面的作業進行整合
定義關系數據庫并理解數據庫管理系統
定義數據倉庫和數據集市
定義企業績效管理(EPM)，即公司績效管理 (CPM)或業務績效管理(BPM)
討論企業績效管理如何促進業務規劃和績效管理
數據管控
定義數據管控，即管理數據的可用性，使用性，全面性，和 安全性
理解數據管控框架，發起組織委員會 （COSO）的內部控制框架和國際信息系統審計協會（ISACA）的 COBIT (信息及相關技術控制目標)
識別數據生命周期的各階段，即數據捕捉，數據維護，數據合成， 數據使用，數據分析，數據發布，數據存檔，和數據清除
討論確立記錄留存（或記錄管理）政策的重要性
識別并解釋用于發現并阻止網絡攻擊的控制方法和技術工具，如滲 透性和脆弱性測試，生物識別技術，高級防火墻，和訪問控制
Part 1 – Section F.3 Technology-enabled finance transformation 第一部分—第 F.3 節 技術支持的財務轉型
定義系統開發生命周期（SDLC），包括系統分析，概念設計，實體設計， 實施和轉換，以及運營和維護
解 釋業務流程分析在提高系統績效中的作用
定義機器人流程自動化 （RPA）及其優勢
評估 技術在哪些方面能提高會計數據和信息處理的效率和效果（如，人工智能 (AI)）
定義云計算 并描述其如何提高效率
定義軟件即服務（SaaS）并解釋其優缺點
認識區塊鏈，分布式賬本和智能合約的潛在應用 數據分析
定 義大數據并解釋其四個維度：體量，速度，多樣性和準確性，描述從大數據 中獲取洞察力的機遇和挑戰
解釋企業如何使用結構化，半結構化和非結構化數據
描述數據的進展，從數據到信息，到知識，到洞察，到行動
描述管理數 據分析的機遇和挑戰
解釋為什么數據 和數據科學能力是戰略資產
定義商業智能（BI）；如，將數據 轉換為可操作信息的應用程序，工具和最佳實踐的集合，以便做出更好的決 策并優化績效
數據挖掘
定義數據挖掘
描述數據挖掘的挑戰
解釋 為什么數據挖掘是一個迭代過程，既是藝術又是科學
解釋如何使用查詢工具（例如，結構化查詢語言 （SQL））來檢索信息
描述分析師如何挖掘大數據集以揭示模式并提供見解
分析工具
解釋將分析模型與 數據契合的挑戰
定義數據分析的不同種類，包括描述型，診斷 型，預測型和規范型
定義以下分析模型： 聚類，分類和回歸; 確定何時使用各模型
識別簡單 和多元回歸方程的元素
根據 特定情況計算回歸方程的結果
理解決定系數（R 平方）和相關系數（R）
理解時間序列分析，包括趨勢，周期性，季節 性和不規則模式
識別并解釋回歸分析和時間序列分析的優點和局限性
定 義估計標準誤差，擬合優度和置信區間
解釋如何使用預測分析技術形成見解并提出建議
描述探索性數據分析以及如何使用它來揭示模式和形成見解
定義敏感性分析并確定何時適用此分析
理解模擬模型的運用，包括蒙特卡羅技術
識別敏感性分析和模擬模型的優點和局限性
理解假設（或 目標尋求）分析
識別并解釋數據分析的局 限性
數據可視化
利用表格和圖形設計的最佳實踐來避 免復雜信息溝通中的偏差
評估數據可視化選項并選擇最佳表示方法 （例如：直方圖，箱線圖，散點圖，點狀圖，表格，指示板，條形圖，餅形 圖，折線圖，氣泡圖）
理解可視化技 術的優點和局限性
確定溝通結果最有 效的渠道
使用有效的可視化技術以有影響力的 方式溝通結果，結論和建議
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