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內(nèi)容簡介

　　內(nèi)容簡介這是一部講解如何用AI技術(shù)解決銀行、保險、證券行業(yè)的核心痛點并幫助它們實現(xiàn)數(shù)智化轉(zhuǎn)型的著作。作者從金融智能一線從業(yè)者的視角，深入剖析了傳統(tǒng)金融行業(yè)的痛點與局限，以及金融智能的特點與優(yōu)勢，闡明了人工智能等技術(shù)在金融業(yè)的必要性，并針對金融智能在銀行、保險和證券業(yè)的諸多應(yīng)用場景，給出了具體解決方案。此外，本書還分析了金融智能在各行業(yè)中的未來發(fā)展趨勢。本書從金融智能的現(xiàn)實意義出發(fā)，圍繞底層技術(shù)和賦能應(yīng)用對金融智能展開了全方位、多視角的深度剖析，聚焦科技賦能金融中的熱點領(lǐng)域，充分挖掘潛在商業(yè)價值，洞悉與變革未來金融新生態(tài)，詳盡展現(xiàn)了金融智能的產(chǎn)業(yè)版圖。本書注重技術(shù)模式與應(yīng)用實踐相結(jié)合，涵蓋大量金融場景下的應(yīng)用案例和前瞻分析，對金融從業(yè)者具有指導(dǎo)意義。

作者簡介

　　王健宗（博士）某大型金融集團科技公司資深人工智能總監(jiān)、高級工程師，中國計算機學(xué)會大數(shù)據(jù)專家委員會委員、高級會員，美國佛羅里達大學(xué)人工智能博士后，曾任美國萊斯大學(xué)電子與計算機工程系研究員、美國惠普公司高級云計算解決方案專家。發(fā)表深度學(xué)習(xí)、云計算、大數(shù)據(jù)等領(lǐng)域國際論文40余篇，擁有專利100余項，擔(dān)任多屆國內(nèi)外知名大數(shù)據(jù)人工智能會議出品人，獲“2019全國新銳十佳程序員”稱號，著有《深入理解AutoML和AutoDL：構(gòu)建自動化機器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)平臺》一書。何安珣某大型金融集團科技公司高級算法工程師，中國計算機學(xué)會會員，中國計算機學(xué)會青年計算機科技論壇（YOCSEF深圳）委員。擁有豐富的金融智能從業(yè)經(jīng)驗，主要研究金融智能系統(tǒng)框架搭建、算法研究和模型融合技術(shù)等，致力于推動金融智能的落地應(yīng)用與價值創(chuàng)造。李澤遠某大型金融集團科技公司高級人工智能產(chǎn)品經(jīng)理，中國計算機學(xué)會會員，長期致力于金融智能的產(chǎn)品化工作，負責(zé)技術(shù)服務(wù)類的產(chǎn)品生態(tài)搭建與實施推進。曾參與完成生物特征識別技術(shù)在銀行領(lǐng)域的產(chǎn)品設(shè)計和交付落地，在全周期項目中積累了豐富的實戰(zhàn)經(jīng)驗。

圖書目錄

前言
第1章　全面了解人工智能1
11　人工智能的定義和應(yīng)用2
111　人工智能的定義2
112　人工智能的十大應(yīng)用8
12　人工智能的三大流派14
121　符號主義流派15
122　連接主義流派16
123　行為主義流派17
13　人工智能發(fā)展歷程17
131　第一次興起：1956—197418
132　第一次低谷：1974—198023
133　第二次興起：1980—198724
134　第二次低谷：1987年至21世紀(jì)初30
135　第三次興起：2006年至今30
第2章　走近人工智能技術(shù)38
21　人工智能基礎(chǔ)技術(shù)39
211　云計算39
212　大數(shù)據(jù)44
213　區(qū)塊鏈49
214　5G57
22　人工智能應(yīng)用技術(shù)60
221　機器學(xué)習(xí)61
222　計算機視覺67
223　自然語言處理71
224　語音識別73
225　聯(lián)邦學(xué)習(xí)75
226　圖計算81
227　圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)85
第3章　金融智能：人工智能催生智慧金融89
31　人工智能對金融業(yè)的必要性90
311　金融科技和金融智能的概念90
312　傳統(tǒng)金融行業(yè)的痛點和局限91
313　金融智能的特點與優(yōu)勢92
32　人工智能對金融界的影響94
321　金融智能是當(dāng)前趨勢熱點94
322　傳統(tǒng)金融到智慧金融的發(fā)展歷程95
323　金融企業(yè)的科技轉(zhuǎn)型97
324　互聯(lián)網(wǎng)公司布局金融行業(yè)102
325　新興金融科技公司的誕生107
33　金融智能領(lǐng)域未來的發(fā)展112
331　金融智能發(fā)展的驅(qū)動因素113
332　產(chǎn)業(yè)未來生態(tài)結(jié)構(gòu)121
333　金融智能的5個發(fā)展趨勢122
第4章　金融智能引領(lǐng)銀行新生態(tài)125
41　銀行業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀126
411　銀行業(yè)概覽126
412　我國銀行業(yè)發(fā)展歷程128
413　科技對銀行業(yè)發(fā)展的影響133
42　傳統(tǒng)銀行業(yè)的痛點139
421　貸款業(yè)務(wù)方面的痛點139
422　存款業(yè)務(wù)方面的痛點142
423　支付業(yè)務(wù)方面的痛點143
43　傳統(tǒng)銀行的轉(zhuǎn)型道路143
431　傳統(tǒng)金融機構(gòu)與金融科技企業(yè)合作144
432　部分銀行互聯(lián)網(wǎng)貸款、線上業(yè)務(wù)辦理145
44　智能化在銀行業(yè)的應(yīng)用場景與解決方案146
441 “智慧員工”推動銀行發(fā)展，提升用戶體驗147
442　聲紋識別助力銀行風(fēng)控防堵150
443　線下刷臉支付便利生活154
444　RPA加速銀行業(yè)務(wù)流程自動化156
445　智能預(yù)測分析工具阻絕失敗交易158
446　大數(shù)據(jù)技術(shù)加強銀行風(fēng)險管理160
447　圖計算技術(shù)洞察反洗錢風(fēng)險164
448　區(qū)塊鏈助推征信的數(shù)據(jù)共享交易166
449　區(qū)塊鏈技術(shù)融入跨境支付應(yīng)用170
4410　聯(lián)邦學(xué)習(xí)為“數(shù)據(jù)孤島”破局174
45　“智能銀行”的挑戰(zhàn)與未來176
451　銀行信用體系的革新176
452　銀行模式的開放化177
453　加密前提下的銀行數(shù)據(jù)共享179
454　智能銀行自主預(yù)測與規(guī)避風(fēng)險180
455　科技把控銀行監(jiān)管尺度182
第5章　金融智能開啟保險新常態(tài)183
51　保險業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀184
511　保險業(yè)的起源與發(fā)展186
512　中國保險業(yè)的發(fā)展歷程188
513　科技對保險業(yè)發(fā)展的影響193
52　傳統(tǒng)保險業(yè)的痛點196
521　客服痛點196
522　理賠痛點198
523　風(fēng)控痛點201
524　營銷痛點206
53　傳統(tǒng)保險業(yè)的轉(zhuǎn)型道路210
54　智能化在保險業(yè)的應(yīng)用場景與解決方案212
541　智能客服213
542　智能理賠216
543　智能風(fēng)控224
544　智能營銷 225
55　“智能保險”的挑戰(zhàn)與未來233
第6章　金融智能打造證券新業(yè)態(tài)239
61　證券業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀240
611　證券業(yè)的概念240
612　我國證券業(yè)的發(fā)展歷程及趨勢243
613　科技對證券業(yè)發(fā)展的影響247
62　傳統(tǒng)證券業(yè)的痛點248
63　傳統(tǒng)證券業(yè)的轉(zhuǎn)型道路250
631　金融智能引領(lǐng)證券業(yè)務(wù)模式變革250
632　金融智能與證券業(yè)深度融合251
633　金融智能加速傳統(tǒng)證券業(yè)的線上化轉(zhuǎn)型253
64　金融智能在證券業(yè)的應(yīng)用場景及解決方案254
641　創(chuàng)新應(yīng)用254
642　業(yè)務(wù)應(yīng)用260
65　“智能證券”的挑戰(zhàn)與未來271
651　證券市場格局日趨多元化271
652　智能化推動證券監(jiān)管規(guī)則重塑272
653　證券信息透明化遏制智能證券風(fēng)險273