金融智能:AI如何為銀行、保險、證券業賦能

王健宗,何安珣,李澤遠著

  • 出版商: 機械工業
  • 出版日期: 2020-09-01
  • 定價: $474
  • 售價: 8.5$403
  • 語言: 簡體中文
  • 頁數: 288
  • 裝訂: 平裝
  • ISBN: 7111666097
  • ISBN-13: 9787111666097
  • 立即出貨 (庫存 < 4)

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商品描述

這是一部講解如何用AI技術解決銀行、保險、證券行業的核心痛點並幫助它們實現數智化轉型的著作。
作者從金融智能一線從業者的視角,深入剖析了傳統金融行業的痛點與局限,
以及金融智能的特點與優勢,闡明了人工智能等技術在金融業的必要性,
並針對金融智能在銀行、保險和證券業的諸多應用場景,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中的未來發展趨勢。
本書從金融智能的現實意義出發,圍繞底層技術和賦能應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域,充分挖掘潛在商業價值,
洞悉與變革未來金融新生態,詳盡展現了金融智能的產業版圖。
本書注重技術模式與應用實踐相結合,涵蓋大量金融場景下的應用案例和前瞻分析,對金融從業者俱有指導意義。

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、高級工程師,中國計算機學會大數據專家委員會委員、高級會員,
美國佛羅里達大學人工智能博士後,曾任美國萊斯大學電子與計算機工程系研究員、美國惠普公司高級雲計算解決方案專家。
發表深度學習、雲計算、大數據等領域國際論文40餘篇,擁有專利100餘項,
擔任多屆國內外知名大數據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:構建自動化機器學習與深度學習平台》一書。

何安珣

某大型金融集團科技公司高級算法工程師,中國計算機學會會員,中國計算機學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經驗,主要研究金融智能係統框架搭建、算法研究和模型融合技術等,
致力於推動金融智能的落地應用與價值創造。


李澤遠

某大型金融集團科技公司高級人工智能產品經理,中國計算機學會會員,
長期致力於金融智能的產品化工作,負責技術服務類的產品生態搭建與實施推進。
曾參與完成生物特徵識別技術在銀行領域的產品設計和交付落地,在全週期項目中積累了豐富的實戰經驗。

目錄大綱

目錄
版權信息
前言
第1章全面了解人工智能
1.1人工智能的定義和應用
1.1.1人工智能的定義
1.1.2人工智能的十大應用
1.2人工智能的三大流派
1.2.1符號主義流派
1.2.2連接主義流派
1.2.3行為主義流派
1.3人工智能發展歷程
1.3.1第一次興起:1956—1974
1.3.2第一次低谷:1974—1980
1.3.3第二次興起:1980—1987
1.3.4第二次低谷:1987年至21世紀初
1.3.5第三次興起:2006年至今

第2章走近人工智能技術
2.1人工智能基礎技術
2.1.1雲計算
2.1.2大數據
2.1.3區塊鏈
2.1.4 5G
2.2人工智能應用技術
2.2.1機器學習
2.2.2計算機視覺
2.2.3自然語言處理
2.2.4語音識別
2.2.5聯邦學習
2.2.6圖計算
2.2.7圖神經網絡

第3章金融智能:人工智能催生智慧金融
3.1人工智能對金融業的必要性
3.1.1金融科技和金融智能的概念
3.1.2傳統金融行業的痛點和局限
3.1.3金融智能的特點與優勢
3.2人工智能對金融界的影響
3.2.1金融智能是當前趨勢熱點
3.2.2傳統金融到智慧金融的發展歷程
3.2.3金融企業的科技轉型
3.2.4互聯網公司佈局金融行業
3.2.5新興金融科技公司的誕生
3.3金融智能領域未來的發展
3.3.1金融智能發展的驅動因素
3.3.2產業未來生態結構
3.3.3金融智能的5個發展趨勢

第4章金融智能引領銀行新生態
4.1銀行業的發展現狀
4.1.1銀行業概覽
4.1.2我國銀行業發展歷程
4.1.3科技對銀行業發展的影響
4.2傳統銀行業的痛點
4.2.1貸款業務方面的痛點
4.2.2存款業務方面的痛點
4.2.3支付業務方面的痛點
4.3傳統銀行的轉型道路
4.3.1傳統金融機構與金融科技企業合作
4.3.2部分銀行互聯網貸款、線上業務辦理
4.4智能化在銀行業的應用場景與解決方案
4.4.1 “智慧員工”推動銀行發展,提升用戶體驗
4.4.2聲紋識別助力銀行風控防堵
4.4.3線下刷臉支付便利生活
4.4.4 RPA加速銀行業務流程自動化
4.4.5智能預測分析工具阻絕失敗交易
4.4.6大數據技術加強銀行風險管理
4.4.7圖計算技術洞察反洗錢風險
4.4.8區塊鏈助推徵信的數據共享交易
4.4.9區塊鏈技術融入跨境支付應用
4.4.10聯邦學習為“數據孤島”破局
4.5 “智能銀行”的挑戰與未來
4.5.1銀行信用體系的革新
4.5.2銀行模式的開放化
4.5.3加密前提下的銀行數據共享
4.5.4智能銀行自主預測與規避風險
4.5.5科技把控銀行監管尺度

第5章金融智能開啟保險新常態
5.1保險業發展現狀
5.1.1保險業的起源與發展
5.1.2中國保險業的發展歷程
5.1.3科技對保險業發展的影響
5.2傳統保險業的痛點
5.2.1客服痛點
5.2.2理賠痛點
5.2.3風控痛點
5.2.4營銷痛點
5.3傳統保險業的轉型道路
5.4智能化在保險業的應用場景與解決方案
5.4.1智能客服
5.4.2智能理賠
5.4.3智能風控
5.4.4智能營銷
5.5 “智能保險”的挑戰與未來

第6章金融智能打造證券新業態
6.1證券業發展現狀
6.1.1證券業的概念
6.1.2我國證券業的發展歷程及趨勢
6.1.3科技對證券業發展的影響
6.2傳統證券業的痛點
6.3傳統證券業的轉型道路
6.3.1金融智能引領證券業務模式變革
6.3.2金融智能與證券業深度融合
6.3.3金融智能加速傳統證券業的線上化轉型
6.4金融智能在證券業的應用場景及解決方案
6.4.1創新應用
6.4.2業務應用
6.5 “智能證券”的挑戰與未來
6.5.1證券市場格局日趨多元化
6.5.2智能化推動證券監管規則重塑
6.5.3證券信息透明化遏制智能證券風險