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人工智能在商业银行的应用与实践
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{| class="wikitable" align="right" |- |<center><img src=https://www0.kfzimg.com/sw/kfz-cos/kfzimg/2439461/b030194f3c2badc3_s.jpg width="260"></center> <small>[https://book.kongfz.com/306317/6866868250 来自 孔夫子网 的图片]</small> |} 《'''人工智能在商业银行的应用与实践'''》,作 者王铿、王丽静,出版社机械工业出版社,出版时间2023年5月1日,页 数199 页,开 本16 开,装 帧平装,ISBN9787111724520。 机械工业出版社成立于1950年,是建国后国家设立的第一家科技[[出版社]],前身为科学技术出版社,1952年更名为机械工业出版社<ref>[https://www.maigoo.com/maigoo/6296cbs_index.html 中国十大出版社-出版社品牌排行榜],买购网</ref>。机械工业出版社(以下简称机工社)由[[机械工业信息研究院]]作为主办单位,目前隶属于国务院国资委<ref>[http://www.cmpbook.com/about 企业简介],机械工业出版社</ref>。 ==内容简介== 进入了以数字化、信息化为主的工业3.0时代,人工智能取得了飞速发展并正着社会高速发展,迈向以智能化著称的4.0时代。随着商业银行的全球化发展、信息科技的深度应用,商业银行和人工智能已经呈现出了互相促进的态势。但不容忽视的是,在智能化转型的过程中,人工智能所引发的风险也必须引起重视,如何规避可能产生的风险,提出有效的解决方案,使所有相关流程合法合规,也是商业银行在社会发展中所应当承担的责任。本书核心部分详细介绍了人工智能技术在商业银行的应用实践,有利于具体指导商业银行中[[人工智能]]体系的建设,填补国内相关经验分享的空白。 ==目录== 前言 第1章 人工智能概述 /1 1.1 人工智能技术 /1 1.1.1 人工智能的概念 /1 1.1.2 人工智能的发展 /2 1.1.3 金融科技的发展 /3 1.2 人工智能的应用 /5 1.2.1 人工智能的应用领域 /5 1.2.2 人工智能在商业银行的应用 /7 第2章 [[商业]]银行常用人工智能技术简介 /13 2.1 机器学习技术 /13 2.1.1 主流算法介绍 /14 2.1.2 建模流程 /15 2.2 语音处理技术 /16 2.2.1 语音识别 /16 2.2.2 语音合成 /18 2.3 自然语言处理 /18 2.3.1 基础技术 /18 2.3.2 应用介绍 /19 2.4 知识图谱技术 /21 2.4.1 图谱构建 /22 2.4.2 知识应用 /23 2.5 生物特征识别技术 /25 2.5.1 人脸识别 /26 2.5.2 [[虹膜]]识别 /26 2.5.3 静脉识别 /26 2.5.4 声纹识别 /27 2.6 计算机视觉技术 /28 2.6.1 基础技术 /28 2.6.2 OCR技术 /29 2.7 联邦学习技术 /31 2.7.1 横向联邦学习 /32 2.7.2 纵向联邦学习 /32 2.7.3 联邦迁移学习 /33 第3章 商业银行应用策略 /35 3.1 人工智能技术的应用方法 /35 3.1.1 机器学习应用类型 /37 3.1.2 智能语音识别应用类型 /41 3.1.3 自然语言处理应用类型 /42 3.1.4 知识图谱应用类型 /44 3.1.5 生物特征识别应用类型 /47 3.1.6 计算机视觉应用类型 /49 3.2 人工智能应用的评价 /50 3.2.1 感知评价指标 /50 3.2.2 认知模型评价指标 /51 3.2.3 数据集划分 /52 3.2.4 评估指标 /52 3.3 人工智能模型运营管理 /58 3.3.1 人工智能模型生成 /58 3.3.2 人工智能模型运营 /59 3.4 人工智能应用中的风险因素 /62 3.4.1 人工智能风险 /62 3.4.2 金融人工智能应用的安全性 /68 3.4.3 人工智能安全法律和政策 /70 第4章 商业银行应用架构 /81 4.1 人工智能应用架构简介 /81 4.1.1 人工智能产业介绍 /81 4.1.2 人工智能平台实施方法 /84 4.2 感知智能平台架构 /91 4.2.1 感知能力共享中心 /92 4.2.2 生物识别平台 /96 4.2.3 语音识别平台 /97 4.2.4 自然语言处理平台 /98 4.2.5 知识库平台 /100 4.2.6 机器人平台 /101 4.3 认知智能平台架构 /102 4.3.1 基础数据层 /105 4.3.2 软硬件资源层 /105 4.3.3 技术框架层 /105 4.3.4 模型管理层 /108 4.3.5 服务应用层 /109 4.4 应用架构设计要点 /109 4.4.1 应用架构设计 /109 4.4.2 工程实践经验 /111 第5章 商业银行应用场景及实践 /114 5.1 主要应用场景简介 /114 5.2 智能客服 /120 5.2.1 背景 /120 5.2.2 主要用法 /120 5.2.3 业务价值 /134 5.3 智能渠道 /135 5.3.1 背景 /135 5.3.2 现状 /136 5.3.3 主要用法 /137 5.3.4 业务价值 /142 5.4 智能营销 /143 5.4.1 背景 /143 5.4.2 智能推荐应用 /144 5.4.3 智能推荐价值和展望 /147 5.4.4 流失预警 /147 5.4.5 智能投顾 /149 5.5 智能投资 /149 5.5.1 背景 /149 5.5.2 高频交易 /150 5.5.3 程序化交易 /151 5.5.4 人工智能 /151 5.5.5 交易模式 /153 5.5.6 订单类型 /154 5.5.7 常见策略 /154 5.5.8 策略开发流程 /156 5.5.9 业务价值 /157 5.6 智能风控 /158 5.6.1 背景 /158 5.6.2 现状 /159 5.6.3 主要内容 /159 5.6.4 智能风控的风险传导体系建立 /170 5.7 智能运营 /171 5.7.1 运营的概念 /171 5.7.2 运营的趋势 /172 5.7.3 某银行智能运营的建设方案 /173 5.7.4 交易集约 /174 5.7.5 风控集约 /178 5.7.6 实物集约 /182 第6章 商业银行应用展望 /183 6.1 人工智能技术的发展及应用 /183 6.2 商业银行业务发展对人工智能的需求 /187 6.2.1 智能客服 /187 6.2.2 智能渠道 /188 6.2.3 智能营销 /188 6.2.4 智能投资 /189 6.2.5 智能风控 /190 6.2.6 智能运营 /190 6.3 人工智能应用的合规性 /191 6.3.1 国际金融监管政策分析 /192 6.3.2 国内金融监管政策分析 /194 6.3.3 启示与变革 /195 结束语 /196 参考文献 /198 ==参考文献== [[Category:040 類書總論;百科全書總論]]
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