正版新书]人工智能在商业银行的应用与实践王铿、王丽静 等编著9

目录<br />前言<br />第1章  人工智能概述  / 1<br />1.1  人工智能技术  / 1<br />1.1.1  人工智能的概念  / 1<br />1.1.2  人工智能的发展  / 2<br />1.1.3  金融科技的发展  / 3<br />1.2  人工智能的应用  / 5<br />1.2.1  人工智能的应用领域  / 5<br />1.2.2  人工智能在商业银行的应用  / 7<br />第2章  商业银行常用人工智能技术简介  / 13<br />2.1  机器学习技术  / 13<br />2.1.1  主流算法介绍  / 14<br />2.1.2  建模流程  / 15<br />2.2  语音处理技术  / 16<br />2.2.1  语音识别  / 16<br />2.2.2  语音合成  / 18<br />2.3  自然语言处理  / 18<br />2.3.1  基础技术  / 18<br />2.3.2  应用介绍  / 19<br />2.4  知识图谱技术  / 21<br />2.4.1  图谱构建  / 22<br />2.4.2  知识应用  / 23<br />2.5  生物特征识别技术  / 25<br />2.5.1  人脸识别  / 26<br />2.5.2  虹膜识别  / 26<br />2.5.3  静脉识别  / 26<br />2.5.4  声纹识别  / 27<br />2.6  计算机视觉技术  / 28<br />2.6.1  基础技术  / 28<br />2.6.2  OCR技术  / 29<br />2.7  联邦学习技术  / 31<br />2.7.1  横向联邦学习  / 32<br />2.7.2  纵向联邦学习  / 32<br />2.7.3  联邦迁移学习  / 33<br />第3章  商业银行应用策略  / 35<br />3.1  人工智能技术的应用方法  / 35<br />3.1.1  机器学习应用类型  / 37<br />3.1.2  智能语音识别应用类型  / 41<br />3.1.3  自然语言处理应用类型  / 42<br />3.1.4  知识图谱应用类型  / 44<br />3.1.5  生物特征识别应用类型  / 47<br />3.1.6  计算机视觉应用类型  / 49<br />3.2  人工智能应用的评价  / 50<br />3.2.1  感知评价指标  / 50<br />3.2.2  认知模型评价指标  / 51<br />3.2.3  数据集划分  / 52<br />3.2.4  评估指标  / 52<br />3.3  人工智能模型运营管理  / 58<br />3.3.1  人工智能模型生成  / 58<br />3.3.2  人工智能模型运营  / 59<br />3.4  人工智能应用中的风险因素  / 62<br />3.4.1  人工智能风险  / 62<br />3.4.2  金融人工智能应用的安全性  / 68<br />3.4.3  人工智能安全法律和政策  / 70<br />第4章  商业银行应用架构  / 81<br />4.1  人工智能应用架构简介  / 81<br />4.1.1  人工智能产业介绍  / 81<br />4.1.2  人工智能平台实施方法  / 84<br />4.2  感知智能平台架构  / 91<br />4.2.1  感知能力共享中心  / 92<br />4.2.2  生物识别平台  / 96<br />4.2.3  语音识别平台  / 97<br />4.2.4  自然语言处理平台  / 98<br />4.2.5  知识库平台  / 100<br />4.2.6  机器人平台  / 101<br />4.3  认知智能平台架构  / 102<br />4.3.1  基础数据层  / 105<br />4.3.2  软硬件资源层  / 105<br />4.3.3  技术框架层  / 105<br />4.3.4  模型管理层  / 108<br />4.3.5  服务应用层  / 109<br />4.4  应用架构设计要点  / 109<br />4.4.1  应用架构设计  / 109<br />4.4.2  工程实践经验  / 111<br />第5章  商业银行应用场景及实践  / 114<br />5.1  主要应用场景简介  / 114<br />5.2  智能客服  / 120<br />5.2.1  背景  / 120<br />5.2.2  主要用法  / 120<br />5.2.3  业务价值  / 134<br />5.3  智能渠道  / 135<br />5.3.1  背景  / 135<br />5.3.2  现状  / 136<br />5.3.3  主要用法  / 137<br />5.3.4  业务价值  / 142<br />5.4  智能营销  / 143<br />5.4.1  背景  / 143<br />5.4.2  智能推荐应用  / 144<br />5.4.3  智能推荐价值和展望  / 147<br />5.4.4  流失预警  / 147<br />5.4.5  智能投顾  / 149<br />5.5  智能投资  / 149<br />5.5.1  背景  / 149<br />5.5.2  高频交易  / 150<br />5.5.3  程序化交易  / 151<br />5.5.4  人工智能  / 151<br />5.5.5  交易模式  / 153<br />5.5.6  订单类型  / 154<br />5.5.7  常见策略  / 154<br />5.5.8  策略开发流程  / 156<br />5.5.9  业务价值  / 157<br />5.6  智能风控  / 158<br />5.6.1  背景  / 158<br />5.6.2  现状  / 159<br />5.6.3  主要内容  / 159<br />5.6.4  智能风控的风险传导体系建立  / 170<br />5.7  智能运营  / 171<br />5.7.1  运营的概念  / 171<br />5.7.2  运营的趋势  / 172<br />5.7.3  某银行智能运营的建设方案  / 173<br />5.7.4  交易集约  / 174<br />5.7.5  风控集约  / 178<br />5.7.6  实物集约  / 182<br />第6章  商业银行应用展望  / 183<br />6.1  人工智能技术的发展及应用  / 183<br />6.2  商业银行业务发展对人工智能的需求  / 187<br />6.2.1  智能客服  / 187<br />6.2.2  智能渠道  / 188<br />6.2.3  智能营销  / 188<br />6.2.4  智能投资  / 189<br />6.2.5  智能风控  / 190<br />6.2.6  智能运营  / 190<br />6.3  人工智能应用的合规性  / 191<br />6.3.1  国际金融监管政策分析  / 192<br />6.3.2  国内金融监管政策分析  / 194<br />6.3.3  启示与变革  / 195<br />结束语  / 196<br />参考文献  / 198