În toate ramurile economice aplicate a devenit o practică obișnuită utilizarea modelelor dinamice structurale de analiză a evoluției și de predicție, de cercetare a diverselor echilibre și de fundamentare a deciziilor. În structura lucrării, autorul abordează problematica de la simplu la complex.

Prin inteligenţă artificială (AI-Artificial Intelicence) se înțelege orice tehnică care permite calculatoarelor să imite comportamentul uman, inclusiv învăţarea maşinii, procesarea limbajului natural (NLP), sinteza limbajului, „viziunea” computerului (programarea computerului pentru a„vedea”), robotica, analiza senzorilor, optimizarea şi simularea.
În acest context, Machine Learning (ML – învăţarea automată) constituie un subset de tehnici de AI care permite sistemelor informatice să „înveţe” din experienţa anterioară (adică din observaţiile de date), având ca efect îmbunătăţirea operaţiunilor pentru o anumită sarcină. Tehnicile ML includ Support Vector Machines (SVM), arbori de decizie, învăţare Bayes, k-means clustering, reguli de asociere, regresie, reţele neuronale şi multe altele.

Lucrarea este printre primele cărți racordate la circuitul stiințific mondial pe această temă. Ea se adresează unor categorii largi de cititori: studenți, profesori, cercetători, specialiști în domeniul analizei și prognozei, decidenți la nivel macroeconomic, economiști, matematicieni, ingineri cu preocupări în domeniul economic. Problematica analizată este deosebit de complexă, dinamica sistemelor neliniare evidențiind evoluții neașteptate.

Dintre subiectele analizate în acest de-al doilea volum, menţionăm: politicile macroeconomice de stabilizare, eficiența comparată a acestora, precum şi stabilitatea statică şi dinamică a sistemului macroeconomic; clasificarea teoretică a țintelor şi instrumentelor de politică monetară; relaţia între rata inflaţiei, taxa inflaţiei şi seignorage, limitele finanţării monetare a deficitelor, problemele privind costurile şi beneficiile inflaţiei; acumularea capitalului firmei; sursa de finanţare a investiţiilor; modelul lui Stegum, în care firma se bazează exclusiv pe împrumuturi de capital extern.

Lucrarea conține cinci studii de caz privind următoarele teme: sistemul gestionării depozitelor unei bănci, activitatea direcției de carduri – BCR, eficientizarea activității de trezorerie dintr-o bancă, previziunea prețurilor pe piață la termene futures, sistemul acordării creditelor în cadrul unei bănci.