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金融智能:理论与实践 郑小林 朱梦莹 陈超超 等 高等教育出版社
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商品名称:金融智能:理论与实践
ISBN:9787040586657
出版社:高等教育出版社
出版年月:2023-01
作者:郑小林主编; 朱梦莹 陈超超副主编
定价:42.00
页码:360
装帧:平装
版次:1
字数:430
开本:16开
套装书:否
https://gjs.bg-online.com.cn/blobdata/20230309/7379EB53645C4C09816778396E042EF2.jpg

本书是新一代人工智能系列教材之一。金融科技经历了金融电子化阶段、互联网金融阶段,进入了金融智能阶段。本书从金融智能的理论、应用和监管三个视角出发,围绕金融智能理论,结合金融智能应用场景,介绍了人工智能、大数据等新兴技术所引起的金融业的解构与重构。本书共分5篇14章,主要内容包括金融智能概论、金融大数据概览、金融大数据管理、金融智能建模基础、推荐系统、知识图谱、金融智能客服、金融智能风控、金融智能营销、智能投顾、传统金融的智能化、合规科技、监管科技以及相关的实验要求和实验指南。本书内容丰富、系统全面、实践性强,为读者理解和掌握金融智能知识提供了广泛的视角和实践的基础。

本书可作为高等学校人工智能、金融科技等专业高年级本科生和研究生相关课程教材,也可作为金融业从业人员学习金融智能知识的参考读物。

前辅文
第一篇 金融智能概述
  第1章 金融智能概论
   1.1 金融智能的概念
   1.2 金融智能的发展现状
   1.3 金融智能的支撑技术
   1.4 金融智能的应用
   1.5 金融监管科技
   1.6 全书布局
   本章小结
   习题
第二篇 金融智能理论
  第2章 金融大数据概览
   2.1 金融大数据概述
   2.2 金融大数据的处理流程
   2.3 金融大数据管理
   本章小结
   习题
  第3章 金融大数据管理
   3.1 数据资源与数据质量
   3.2 数据获取
   3.3 数据存储
   3.4 数据分析
   本章小结
   习题
  第4章 金融智能建模基础
   4.1 金融智能建模流程概述
   4.2 监督学习概述
   4.3 监督学习——分类与回归
   4.4 无监督学习概述
   4.5 无监督学习——聚类
   本章小结
   习题
  第5章 金融智能建模进阶1:推荐系统
   5.1 推荐系统概述
   5.2 协同过滤
   5.3 时空感知的推荐
   5.4 基于特征融合的推荐
   本章小结
   习题
  第6章 金融智能建模进阶2:知识图谱
   6.1 知识图谱概述
   6.2 知识图谱的构建
   6.3 基于随机游走模型的知识图谱
   6.4 基于神经网络的知识图谱
   本章小结
   习题
第三篇 金融智能应用
  第7章 金融智能客服
   7.1 金融智能客服概述
   7.2 金融智能客服的流程
   7.3 金融智能客服的核心技术
   7.4 金融智能客服应用案例:保险智能客服
   7.5 金融智能客服的未来展望
   本章小结
   习题
  第8章 金融智能风控
   8.1 金融智能风控概述
   8.2 金融智能风控的流程
   8.3 金融智能风控的核心技术
   8.4 金融智能风控的未来展望
   本章小结
   习题
  第9章 金融智能营销
   9.1 金融智能营销概述
   9.2 金融智能营销流程
   9.3 金融智能营销的核心技术
   9.4 金融智能营销的未来展望
   本章小结
   习题
  第10章 智能投顾
   10.1 智能投顾概述
   10.2 智能投顾的投资流程
   10.3 智能投顾的理论基础
   10.4 投资组合配置技术
   10.5 智能投顾的未来
   本章小结
   习题
  第11章 传统金融的智能化
   11.1 保险科技
   11.2 数字银行
   11.3 数字货币
   本章小结
   习题
第四篇 金融合规与监管科技
  第12章 合规科技
   12.1 大数据隐私保护与合规科技
   12.2 核心技术——隐私保护技术
   12.3 应用——隐私保护机器学习
   12.4 应用——联邦学习
   12.5 未来展望
   本章小结
   习题
  第13章 监管科技
   13.1 监管科技概述
   13.2 电子数据存证
   13.3 监管沙盒
   13.4 未来展望
   本章小结
   习题
第五篇 实验指导
  第14章 实验要求和实验指南
   14.1 实验一:金融数据获取实验
   14.2 实验二:金融数据预处理实验
   14.3 实验三:聚类与分类实验
   14.4 实验四:推荐系统实验
   14.5 实验五:知识图谱实验
   14.6 实验六:智能风控实验
   14.7 实验七:智能营销实验
   14.8 实验八:智能投顾实验
   14.9 实验九:联邦学习实验
参考文献

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