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金融科技：人工智能與機器學習卷
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金融科技展望：場景化、智能化、個性化
《金融科技：人工智能與機器學習卷》從人工智能和機器學習面向金融客戶端的應用、面向運營環節的應用、在交易和投資管理中的應用以及面向監管合規的應用四個方面進行梳理，從理論和實踐角度分析目前人工智能技術在金融業各個部門和各個環節的應用場景，并分析了具體的應用案例。《金融科技：人工智能與機器學習卷》整體上呈現了從宏觀到微觀，再從微觀到宏觀的邏輯架構，既適合金融機構和從業人員、相關政府機構人員和金融監管者閱讀，也適合對金融、科技以及金融科技感興趣的學者、學生和其他各界人士閱讀。
目錄(59章)
倒序
- 封面
- 版權信息
- 內容簡介
- 推薦序
- 前言
- 第1章 金融變革新時代
- 從原子到比特：金融契約的演變
- 引爆點來臨：互聯網引發金融數字化
- 新興技術融合：開啟金融大變革時代
- 第2章 智能金融：人工智能與金融深度融合
- 人工智能的發展歷程
- 金融領域中的人工智能關鍵技術
- 人工智能在金融領域的主要應用場景
- 第3章 智能金融的驅動因素
- 宏觀層面
- 政策支持層面
- 資本的推動
- 人工智能技術的突破和應用增多
- 金融供給側改革的內在需要
- 第4章 面向金融客戶端的應用場景
- 智能客服：深度學習讓客服更智能
- 智能支付：讓支付更便捷
- 智能營銷：千人千面，精準匹配
- 智能征信：海量數據和先進算法助力普惠金融
- 智能保險：精準畫像，精準定價
- 智能核保：數字化、自動化、智能化
- 智能理賠：快速提升客戶體驗
- 第5章 面向運營環節的應用場景
- 資本優化：人工智能和機器學習提高資本效率
- 智能安防：識別可疑行為，確保場所安全
- 智能網點：推動銀行網點智能化轉型
- 人工智能優化壓力測試：確保金融安全
- 市場影響分析：降低交易影響，提高交易效率
- 智能風控：去除噪音，讓數據說話
- 第6章 在交易和投資管理中的應用場景
- 預測市場：利用深度學習技術預測金融市場走勢
- 量化交易：未來算法能自我學習、自主投資
- 投資組合管理：優化組合配置，提高組合績效
- 智能投顧：人工智能開啟投顧新篇章
- 智能投研：實時動態獲取數據輔助投資決策
- 第7章 面向監管合規的應用場景
- 反洗錢/打擊恐怖主義融資
- 完善KYC：提升客戶體驗，打擊金融犯罪
- 監控市場：實時監控市場異常，打擊違規行為
- 欺詐識別：智能模型為欺詐防控提供支撐
- 預測系統性風險：維護金融系統穩定
- 輔助政策評估：讓金融政策更合理、更有效
- 第8章 人工智能給金融帶來的影響
- 對金融市場的影響：重塑金融生態，提高市場效率
- 對金融業務流程的影響：推動金融機構戰略轉型
- 對投資者和消費者的影響：普惠個性化金融越來越近
- 對監管機構的影響：迎接大變革，應對新挑戰
- 第9章 傳統金融機構擁抱金融科技
- 競爭走向融合
- 傳統金融機構發展金融科技的主要模式
- 智能金融崛起：傳統金融機構入局
- 第10章 對金融科技的思考及展望
- 對人工智能在金融領域應用的思考
- 金融科技展望：場景化、智能化、個性化 更新時間：2019-10-11 15:01:02
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