Lucrarea este concepută în ideea de a veni în sprijinul tuturor celor care doresc să cunoască aspecte mai mult sau mai puțin analitice referitoare la știința microeconomică.

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.

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 abordează o varietate de procese din domeniul managementului proiectelor şi prezintă numeroase instrumente şi tehnici aplicabile în managementul de proiect, mai ales din perspectiva analizei afacerilor.

Prin tematica tratată, lucrarea se adresează studenților ciberneticieni, dezvoltând, prin informațiile oferite, aptitudinile de analist în domeniul conducerii proceselor din economia de piață, dar se adresează și celor care doresc să cunoască mecanismele economice de piață și evoluția diferiților indicatori micro și macroeconomici.