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大数据与人工智能在证券行业的应用
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泸西县图书馆
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  • ISBN:
    9787521805253
  • 作      者:
    程昂,葛菊平,随志浩,田野
  • 出 版 社 :
    经济科学出版社
  • 出版日期:
    2019-10-01
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作者简介
  程昂,男,1972年生,湖北武汉人,中南财经政法大学毕业,高级理财规划师,目前任职于东吴证券股份有限公司财富管理部,拥有证券基础、证券交易、证券咨询、证券投资银行和证券投资基金全科5门证书,具备26年从业资格,先后在银河证券、三峡证券、信泰证券、长江证券和东吴证券担任过上海证券交易所出市代表(红马甲)、营业部负责人和总部部门负责人等重要岗位,全程参与过上述券商财富管理业务(投资顾问业务)、PB业务、柜台业务、四板业务和对公业务等业务的制度起草、系统规划、业务培训、营销推广等工作,担任过广东卫视、湖北卫视、武汉电视台、中央人民广播电台和湖北经济广播等媒体节目嘉宾,撰写文章多次被新浪财经、和讯网等国内知名财经媒体转载,江苏省互联网金融协会特聘讲师,目前在东吴证券金融科技实验室主要负责智能投顾项目研究工作。
  
  葛菊平,男,1975年生,江苏苏州人,西安交通大学MBA,东吴证券股份有限公司运营中心总经理助理,数字支撑部总监,东吴证券金融科技实验室专家组成员。曾在上海复旦金仕达计算机有限公司从事多年证券行业软件开发工作,在加入东吴证券后先后担任信息技术总部软件开发工程师,软件开发团队经理。熟悉Oracle,DB2等数据库的开发和管理,精通证券行业各种业务,参与了大量的证券公司技术系统设计和建设工作。目前负责东吴证券的数据治理、大数据平台建设及其相关技术的落地研究,并带领数据团队为公司各业务部门的数据需求提供技术支持。
  
  随志浩,男,1988年生,山东济宁人,曾任职于东吴证券股份有限公司信息技术总部,数据管理团队经理,大数据高级研发工程师,计算机中级职称。2007年至2014年期间相继获得了上海交通大学学士学位和中国科技大学硕士学位。2014年5月入职中国移动苏州研发中心,从事移动“大云”系列相关大数据产品的研发工作,期间曾为公司赢得工信部所颁荣誉,个人多次获得公司和部门层面奖项。2017年7月入职东吴证券从事证券大数据相关工作,主要包括东吴证券大数据平台和客户标签画像等系统的构建和维护、大数据应用研发、使用机器学习和数据挖掘技术解决理财产品购买预测、客户流失预测、舆情分析等业务场景。
  
  田野,男,1987年生,甘肃兰州人,目前任职于东吴证券股份有限公司零售客户部。先后就读于中国农业大学与上海高级金融学院。2010年就职于航天科工集团;2012年加入百度LBS事业部从事高精度数字地图产品的设计与数据产品管理工作;2013年至2015年底先后以联合创始人身份参与创办先锋智道(北京)科技有限公司与上海逸步科技有限公司,成为早一批网约车市场的探索者、开拓者。2016年加入东吴证券网络金融事业部,负责传统经纪业务的科技化转型改造相关工作,期以将互联网、移动互联网品牌的经营经验与券商传统经纪业务运营方式结合,提升传统经纪业务运行效率,探索适应于新零售时代的全新经营方式。
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内容介绍
  《大数据与人工智能在证券行业的应用》研究大数据与人工智能在金融行业,尤其是证券行业的应用。全书分为技术篇和应用篇,技术篇里主要介绍了人工智能以及金融科技的发展情况,系统整理了在证券行业有广泛应用的相关大数据和人工智能技术,应用篇里主要是在技术篇的基础上,探索了人工智能在投资顾问、客户分类和客户服务这三大场景下的实际应用。《大数据与人工智能在证券行业的应用》回顾总结了海内外先进的发展经验,对人工智能在证券行业的应用进行了探索与实践,并对相关业务发展提出了一些具体建议。
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目录
导论
第一节 人工智能
第二节 证券行业智能化发展

技术篇
第一章 大数据技术
第一节 传统技术局限性的解决
第二节 大数据技术体系
第二章 人工智能技术
第一节 机器学习框架
第二节 特征工程
第三节 机器学习算法
第四节 机器学习算法性能
第五节 机器学习常见问题及解决

应用篇
第三章 智能投顾
第一节 证券投资顾问业务面临的困局
第二节 智能投顾的发展历程
第三节 智能投顾发展模式思考
第四节 中国券商智能投顾发展
第五节 东吴证券智能投顾发展思考
第六节 中国券商智能投顾监管
第四章 智能客户分类
第一节 证券公司客户分类研究的背景、意义和现状
第二节 客户分类相关理论与方法
第三节 客户分类管理体系设计
第四节 客户分类管理在营销策略中的应用
第五节 客户分类管理的营销建议
第六节 案例分析:客户细分及适当性管理
第七节 案例分析:客户理财精准营销
第八节 案例分析:客户沉默及流失预警
第五章 智能客服
第一节 客服业务之现状
第二节 智能客服相关技术简介
第三节 人工智能在客服领域的应用简介
第四节 金融行业智能客服系统发展建议

参考文献
后记
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