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书       名 :
著       者 :
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I  S  B  N:
出版时间 :
智能金融变革
0.00     定价 ¥ 96.00
浙江工贸职业技术学院
此书还可采购1本,持证读者免费借回家
  • ISBN:
    9787509580646
  • 作      者:
    作者:何诚颖
  • 出 版 社 :
    中国财政经济出版社
  • 出版日期:
    2018-05-01
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内容介绍
何诚颖著的《智能金融变革》的主要创新和贡献主要体现在以下几个方面: 第一,对智能金融的行业现状进行了深度梳理,从技术来源、产品形式、服务平台等多个方面对国内外智能金融机构的相关工作进行了多维度分析。特别是从跨界分析的视角,对科技企业对金融行业的技术渗透以及行业影响进行了分析。基本上达到国内目前最为全面的概括分析。 第二,对智能金融的技术原理进行了深度分析,对于人工智能所依托的分布式数据处理、机器学习、知识图谱构建等相关前沿技术在金融领域的应用进行了剖析,并从技术进化演进的视角,对智能金融发展趋势进行了预见性研究。填补了国内相关研究空白。 第三,从实践角度,对智能金融产品设计提供了具有操作性的设计思路。在全书的写作过程中,我们全程密切关注业内相关动态,多次前往杭州、北京、上海、深圳等地实地调研,对国内目前有代表性的金融智能机构进行了全面走访。在此基础上,对客户定位获取、盈利模式构建、风险控制等实践性很强的问题进行了特别关注,都分别从实操角度,给出了有针对性的建议。 智能金融将是人工智能应用的重要场景,也是中国金融创新的重要方向。而本书将是金融机构、科技企业进军智能金融领域的重要参考。
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目录
第一篇 情景篇
第1章 智能金融悄然兴起
1.1 智能金融的内涵
1.2 与金融科技、互联网金融的异同
1.3 智能金融重构金融服务业
第2章 券商及科技公司抢滩智能金融
2.1 传统经营模式的瓶颈日益显现
2.2 智能金融的时间窗口更加紧迫
2.3 券商及科技公司大举布局智能金融
第二篇 技术篇
第3章 大数据是负担还是财富
3.1 引言
3.2 大数据来源
3.3 大数据发展的五个阶段
3.4 大数据在金融中的应用
第4章 机器学习
4.1 机器学习的基本原理
4.2 机器学习的主要算法
4.3 机器学习与其他领域的关系
4.4 机器学习在智能金融领域中的应用
4.5 机器学习在资本市场的应用及建议
第5章 深度学习
5.1 深度学习的基本原理
5.2 深度学习的主要算法
5.3 深度学习的应用场景
5.4 深度学习在智能金融领域的应用
第6章 自然语言处理
6.1 基本原理
6.2 困难与挑战
6.3 发展趋势
第7章 知识图谱
7.1 知识图谱的原理
7.2 知识图谱的主要技术
7.3 知识图谱的典型应用
7.4 知识图谱在智能金融领域的应用
7.5 前景与挑战
第8章 区块链
8.1 区块链核心技术
8.2 区块链的运行特点
8.3 区块链的技术瓶颈
第三篇 应用篇
第9章 智能投资顾问
9.1 引言
9.2 基本原理
9.3 概念特征
9.4 美国智能投资顾问的路径分析
9.5 智能投资顾问在中国的发展
9.6 总结与发展前景
第10章 智能研报
10.1 引言
10.2 基本原理
10.3 国外典型公司
10.4 国内典型公司
10.5 总结与发展前景
第11章 智能量化
11.1 引言
11.2 技术要求
11.3 国外典型案列
第12章 智能搜索
12.1 引言
12.2 主要技术
12.3 应用领域
12.4 典型案例一AlphaSense
12.5 总结与发展前景
第13章 智能风控
13.1 引言
13.2 步骤技术
13.3 应用领域
13.4 典型企业和案例
13.5 面临问题
第14章 智能客服
14.1 引言
14.2 主要技术
14.3 国外典型公司
14.4 国内典型公司
14.5 总结与发展前景
第四篇 实践篇 之一海外投资银行机构
第15章 全球投资银行业务创新龙头:高盛
15.1 组织架构科技化
15.2 人员结构技术化
15.3 标准岗位自动化
15.4 机构服务长尾化
第16章 嘉信理财
16.1 嘉信理财的创新史
16.2 SchwabInte11igentPortfo1ios的业务模式
16.3 SchwabInte11igentPortfo1ios的操作步骤
16.4 嘉信对券商发展智能投资顾问的启示
第五篇 实践篇 之二海外金融科技公司
第17章 海外智能投资顾问平台标杆:Wea1thfront
17.1 发展背景
17.2 业务模式
17.3 投资模式
17.4 特点总结
第18章 全球智能投资顾问领头羊:BETTERMENT
18.1 发展背景
18.2 业务模式
第19章 海外科技巨头布局智能金融:Goog1e
19.1 投资A1gorithmia
19.2 Kagg1e加速谷歌布局
第20章 海外科技巨头布局智能金融:IBM
20.1 一代智能投资顾问系统“蓝海图灵”
20.2 Watson协助合规和发现潜在金融犯罪
20.3 WatsonExp1orer代替保险索赔业务员
第21章 海外科技巨头布局智能金融:微软
21.1 与思科合作推动数据中心创新
21.2 与毕马威联手打造区块链开发创新工场
21.3 微软智能云Azure
第六篇 实践篇 之三国内传统金融机构
第22章 海通证券
22.1 运营特征:PE式扩张
22.2 主要布局平台
第23章 华泰证券
23.1 概况
23.2 华泰模式核心
第24章 平安集团
24.1 平台架构
24.2 业务模式特点
第25章 广发证券
25.1 推出“贝塔牛”
25.2 量化交易云端集成平台
25.3 科技金融布局初见成效
第26章 长江证券
26.1 背景
26.2 “智变”:从互联网金融到智能金融
26.3 推出iVatarGo向智能金融迈进
26.4 经验借鉴
第七篇 实践篇 之四国内金融科技公司
第27章 独立第三方智能投资顾问平台
27.1 弥财
27.2 京东智投
第28章 BAT布局智能金融
28.1 百度——技术金融
28.2 阿里巴巴——电商金融
28.3 腾讯——社交金融
28.4 BAT的战略布局比较
第八篇 平台篇
第29章 恒生电子
29.1 恒生电子的基本情况
29.2 恒生电子的产品体系
29.3 总结与经验借鉴
第30章 通联数据
30.1 通联数据的生态和逻辑
30.2 通联数据的产品体系
30.3 总结与经验借鉴
第31章 金融界
31.1 金融界的基本情况
31.2 金融界的产品体系
第九篇 探索篇
第32章 中国智能金融业务发展的基本方向
32.1 智能金融创新依然必须建立在经典金融理论基础上
32.2 智能金融发展程度推升证券公司的客户数据价值
32.3 实现海外智能金融平台的中国化是未来金融创新的重点方向
32.4 智能投资顾问是目前国内智能金融领域最为成熟的应
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