金融智能:AI如何为银行、保险、证券业赋能电子书

前言

第1章 全面了解人工智能

1.1 人工智能的定义和应用

1.1.1 人工智能的定义

1.1.2 人工智能的十大应用

1.2 人工智能的三大流派

1.2.1 符号主义流派

1.2.2 连接主义流派

1.2.3 行为主义流派

1.3 人工智能发展历程

1.3.1 第一次兴起：1956—1974

1.3.2 第一次低谷：1974—1980

1.3.3 第二次兴起：1980—1987

1.3.4 第二次低谷：1987年至21世纪初

1.3.5 第三次兴起：2006年至今

第2章 走近人工智能技术

2.1 人工智能基础技术

2.1.1 云计算

2.1.2 大数据

2.1.3 区块链

2.1.4 5G

2.2 人工智能应用技术

2.2.1 机器学习

2.2.2 计算机视觉

2.2.3 自然语言处理

2.2.4 语音识别

2.2.5 联邦学习

2.2.6 图计算

2.2.7 图神经网络

第3章 金融智能：人工智能催生智慧金融

3.1 人工智能对金融业的必要性

3.1.1 金融科技和金融智能的概念

3.1.2 传统金融行业的痛点和局限

3.1.3 金融智能的特点与优势

3.2 人工智能对金融界的影响

3.2.1 金融智能是当前趋势热点

3.2.2 传统金融到智慧金融的发展历程

3.2.3 金融企业的科技转型

3.2.4 互联网公司布局金融行业

3.2.5 新兴金融科技公司的诞生

3.3 金融智能领域未来的发展

3.3.1 金融智能发展的驱动因素

3.3.2 产业未来生态结构

3.3.3 金融智能的5个发展趋势

第4章 金融智能引领银行新生态

4.1 银行业的发展现状

4.1.1 银行业概览

4.1.2 我国银行业发展历程

4.1.3 科技对银行业发展的影响

4.2 传统银行业的痛点

4.2.1 贷款业务方面的痛点

4.2.2 存款业务方面的痛点

4.2.3 支付业务方面的痛点

4.3 传统银行的转型道路

4.3.1 传统金融机构与金融科技企业合作

4.3.2 部分银行互联网贷款、线上业务办理

4.4 智能化在银行业的应用场景与解决方案

4.4.1 “智慧员工”推动银行发展，提升用户体验

4.4.2 声纹识别助力银行风控防堵

4.4.3 线下刷脸支付便利生活

4.4.4 RPA加速银行业务流程自动化

4.4.5 智能预测分析工具阻绝失败交易

4.4.6 大数据技术加强银行风险管理

4.4.7 图计算技术洞察反洗钱风险

4.4.8 区块链助推征信的数据共享交易

4.4.9 区块链技术融入跨境支付应用

4.4.10 联邦学习为“数据孤岛”破局

4.5 “智能银行”的挑战与未来

4.5.1 银行信用体系的革新

4.5.2 银行模式的开放化

4.5.3 加密前提下的银行数据共享

4.5.4 智能银行自主预测与规避风险

4.5.5 科技把控银行监管尺度

第5章 金融智能开启保险新常态

5.1 保险业发展现状

5.1.1 保险业的起源与发展

5.1.2 中国保险业的发展历程

5.1.3 科技对保险业发展的影响

5.2 传统保险业的痛点

5.2.1 客服痛点

5.2.2 理赔痛点

5.2.3 风控痛点

5.2.4 营销痛点

5.3 传统保险业的转型道路

5.4 智能化在保险业的应用场景与解决方案

5.4.1 智能客服

5.4.2 智能理赔

5.4.3 智能风控

5.4.4 智能营销

5.5 “智能保险”的挑战与未来

第6章 金融智能打造证券新业态

6.1 证券业发展现状

6.1.1 证券业的概念

6.1.2 我国证券业的发展历程及趋势

6.1.3 科技对证券业发展的影响

6.2 传统证券业的痛点

6.3 传统证券业的转型道路

6.3.1 金融智能引领证券业务模式变革

6.3.2 金融智能与证券业深度融合

6.3.3 金融智能加速传统证券业的线上化转型

6.4 金融智能在证券业的应用场景及解决方案

6.4.1 创新应用

6.4.2 业务应用

6.5 “智能证券”的挑战与未来

6.5.1 证券市场格局日趋多元化

6.5.2 智能化推动证券监管规则重塑

6.5.3 证券信息透明化遏制智能证券风险