金融智慧型：AI如何為銀行、保險、證券業賦能

內容簡介

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。

作者從金融智慧型一線從業者的視角，深入剖析了傳統金融行業的痛點與局限，以及金融智慧型的特點與優勢，闡明了人工智慧等技術在金融業的必要束整旬性，並針對金融智慧型在銀行、保險和證券業的諸多套用場景，給出了具體解決方案。此外，本書還分析了金融智慧型在各行業中的未來發展趨勢。

本書從金融智慧型的現實意義出發，圍繞底層技術和賦能套用對金融智慧型展開了全方位、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，詳盡展現了金融智慧型的產業版圖。本書注重技術模式與套用實踐相結合，涵蓋獄簽大量金融場景下的套用案例和前瞻分析，對金融從業者具有指導意義。

圖書目錄

前言

第1章　全面了解人工智慧1

11　人工智慧的定義和套用2

111　人工智慧的定義2

112　人工智慧的十大套用8

12　人工智慧的三大流派14

121　符號主義流派15

122　連線主義流派16

123　行為主義流派17

13　人工智慧發展歷程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世紀初30

135　第三次興起：2006年至202030

第2章　走近人工智慧技術38

21　人工智慧基礎技術39

211　雲計算39

212　大數據44

213　區塊鏈49

214　5G57

22　人工智慧套用技術60

221　機器學習61

222　計算機視覺67

223　自然語言處理71

224　語音識別73

225　聯邦學習75

226　圖計算81

227　圖神經網路85

第3章　金融智慧型：人工智慧催生智慧金融89

31　人工智慧對金融業的必要性90

311　金融科技和金融智慧型的概念90

312　傳統金融行業的痛點和局限91

313　金融智慧型的特點與優勢92

32　人工智慧對金融界的影響94

321　金融智慧型是當前趨勢熱點94

322　傳統金融到智慧金融的發展歷程拒喇凶95

323　金融企業的科技轉型97

324　網際網路公司布局金融行業102

325　新興金融科技公司的誕生107

33　金融智慧型領域未來的發展112

331　金融智慧型發展的驅動因素113

332　產業未來生態結構121

333　金融智慧型的5個發展趨勢122

第4章　金融智慧型引領銀行新生態125

41　銀行業的發展現狀126

411　銀行業概覽126

412　我國銀行業發展歷程128

413　科技對銀行業發展的影響133

42　傳統銀行業的痛點139

421　貸款業務方面的痛點139

422　存款業務方面的痛點142

423　支付業務方面的痛點143

43　傳統殃櫻企整銀行的轉型道路143

431　傳統金融機構與金融科技企業合作144

432　部分銀行網際網路貸款、線上業務辦理145

44　智慧型化在銀行業的套用場景與解決方案146

441 “智慧員工”推動銀行發展，提升用戶體驗147

442　聲紋識別助力銀行風控防堵150

443　線下刷臉支付便利生活154

444　RPA加速銀行業務流蘭謎炒程自動化156

445　智慧型預測分析工具阻絕失敗交易158

446　大數據技術加強銀行風險管理160

447　圖計算技術洞察反洗錢風險164

448　區塊鏈助推徵信的數據共享交易166

449　區塊鏈技術融入跨境支付套用170

4410　聯邦學習為“數據孤島”破局174

45　“智慧型銀行”的挑戰與未來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據共享179

454　智慧型銀行自主預測與規避風險180

455　科技把控銀行監管尺度182

第5章　金融智慧型開啟保險新常態183

51　保險業發展現狀184

511　保險業的起源與發展186

512　中國保險業的發展歷程188

513　科技對保險業發展的影響193

52　傳統保險業的痛點196

521　客服痛點196

522　理賠痛點198

523　風控痛點201

524　營說芝剃邀銷痛點206

53　傳統保險業的轉型道頁鍵龍路210

54　智慧型化在保險業的套用場景與解決方案212

541　智慧型客服213

542　智慧型理賠216

543　智慧型風控224

544　智慧型行銷 225

55　“智慧型保險”的挑戰與未來233

第6章　金融智慧型打造證券新業態239

61　證券業發展現狀240

611　證券業的概念240

612　我國證券業的發展歷程及趨勢243

613　科技對證券業發展的影響247

62　傳統證券業的痛點248

63　傳統證券業的轉型道路250

631　金融智慧型引領證券業務模式變革250

632　金融智慧型與證券業深度融合251

633　金融智慧型加速傳統證券業的線上化轉型253

64　金融智慧型在證券業的套用場景及解決方案254

641　創新套用254

642　業務套用260

65　“智慧型證券”的挑戰與未來271

651　證券市場格局日趨多元化271

652　智慧型化推動證券監管規則重塑272

653　證券信息透明化遏制智慧型證券風險273

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慧總監、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慧博士後，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慧會議出品人，獲“2019全國新銳十佳程式設計師”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。擁有豐富的金融智慧型從業經驗，主要研究金融智慧型系統框架搭建、算法研究和模型融合技術等，致力於推動金融智慧型的落地套用與價值創造。

李澤遠

某大型金融集團科技公司高級人工智慧產品經理，中國計算機學會會員，長期致力於金融智慧型的產品化工作，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，在全周期項目中積累了豐富的實戰經驗。

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