人工智能在商業銀行的應用與實踐檢視原始碼討論檢視歷史

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《人工智能在商業銀行的應用與實踐》，作 者王鏗、王麗靜，出版社機械工業出版社，出版時間2023年5月1日，頁 數199 頁，開 本16 開，裝 幀平裝，ISBN9787111724520。

機械工業出版社成立於1950年，是建國後國家設立的第一家科技出版社，前身為科學技術出版社，1952年更名為機械工業出版社。機械工業出版社（以下簡稱機工社）由機械工業信息研究院作為主辦單位，目前隸屬於國務院國資委。

內容簡介

進入了以數字化、信息化為主的工業3.0時代，人工智能取得了飛速發展並正着社會高速發展，邁向以智能化著稱的4.0時代。隨着商業銀行的全球化發展、信息科技的深度應用，商業銀行和人工智能已經呈現出了互相促進的態勢。但不容忽視的是，在智能化轉型的過程中，人工智能所引發的風險也必須引起重視，如何規避可能產生的風險，提出有效的解決方案，使所有相關流程合法合規，也是商業銀行在社會發展中所應當承擔的責任。本書核心部分詳細介紹了人工智能技術在商業銀行的應用實踐，有利於具體指導商業銀行中人工智能體系的建設，填補國內相關經驗分享的空白。

目錄

前言

第1章　人工智能概述　/1

1.1　人工智能技術　/1

1.1.1　人工智能的概念　/1

1.1.2　人工智能的發展　/2

1.1.3　金融科技的發展　/3

1.2　人工智能的應用　/5

1.2.1　人工智能的應用領域　/5

1.2.2　人工智能在商業銀行的應用　/7

第2章　商業銀行常用人工智能技術簡介　/13

2.1　機器學習技術　/13

2.1.1　主流算法介紹　/14

2.1.2　建模流程　/15

2.2　語音處理技術　/16

2.2.1　語音識別　/16

2.2.2　語音合成　/18

2.3　自然語言處理　/18

2.3.1　基礎技術　/18

2.3.2　應用介紹　/19

2.4　知識圖譜技術　/21

2.4.1　圖譜構建　/22

2.4.2　知識應用　/23

2.5　生物特徵識別技術　/25

2.5.1　人臉識別　/26

2.5.2　虹膜識別　/26

2.5.3　靜脈識別　/26

2.5.4　聲紋識別　/27

2.6　計算機視覺技術　/28

2.6.1　基礎技術　/28

2.6.2　OCR技術　/29

2.7　聯邦學習技術　/31

2.7.1　橫向聯邦學習　/32

2.7.2　縱向聯邦學習　/32

2.7.3　聯邦遷移學習　/33

第3章　商業銀行應用策略　/35

3.1　人工智能技術的應用方法　/35

3.1.1　機器學習應用類型　/37

3.1.2　智能語音識別應用類型　/41

3.1.3　自然語言處理應用類型　/42

3.1.4　知識圖譜應用類型　/44

3.1.5　生物特徵識別應用類型　/47

3.1.6　計算機視覺應用類型　/49

3.2　人工智能應用的評價　/50

3.2.1　感知評價指標　/50

3.2.2　認知模型評價指標　/51

3.2.3　數據集劃分　/52

3.2.4　評估指標　/52

3.3　人工智能模型運營管理　/58

3.3.1　人工智能模型生成　/58

3.3.2　人工智能模型運營　/59

3.4　人工智能應用中的風險因素　/62

3.4.1　人工智能風險　/62

3.4.2　金融人工智能應用的安全性　/68

3.4.3　人工智能安全法律和政策　/70

第4章　商業銀行應用架構　/81

4.1　人工智能應用架構簡介　/81

4.1.1　人工智能產業介紹　/81

4.1.2　人工智能平台實施方法　/84

4.2　感知智能平台架構　/91

4.2.1　感知能力共享中心　/92

4.2.2　生物識別平台　/96

4.2.3　語音識別平台　/97

4.2.4　自然語言處理平台　/98

4.2.5　知識庫平台　/100

4.2.6　機器人平台　/101

4.3　認知智能平台架構　/102

4.3.1　基礎數據層　/105

4.3.2　軟硬件資源層　/105

4.3.3　技術框架層　/105

4.3.4　模型管理層　/108

4.3.5　服務應用層　/109

4.4　應用架構設計要點　/109

4.4.1　應用架構設計　/109

4.4.2　工程實踐經驗　/111

第5章　商業銀行應用場景及實踐　/114

5.1　主要應用場景簡介　/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　業務價值　/134

5.3　智能渠道　/135

5.3.1　背景　/135

5.3.2　現狀　/136

5.3.3　主要用法　/137

5.3.4　業務價值　/142

5.4　智能營銷　/143

5.4.1　背景　/143

5.4.2　智能推薦應用　/144

5.4.3　智能推薦價值和展望　/147

5.4.4　流失預警　/147

5.4.5　智能投顧　/149

5.5　智能投資　/149

5.5.1　背景　/149

5.5.2　高頻交易　/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　訂單類型　/154

5.5.7　常見策略　/154

5.5.8　策略開發流程　/156

5.5.9　業務價值　/157

5.6　智能風控　/158

5.6.1　背景　/158

5.6.2　現狀　/159

5.6.3　主要內容　/159

5.6.4　智能風控的風險傳導體系建立　/170

5.7　智能運營　/171

5.7.1　運營的概念　/171

5.7.2　運營的趨勢　/172

5.7.3　某銀行智能運營的建設方案　/173

5.7.4　交易集約　/174

5.7.5　風控集約　/178

5.7.6　實物集約　/182

第6章　商業銀行應用展望　/183

6.1　人工智能技術的發展及應用　/183

6.2　商業銀行業務發展對人工智能的需求　/187

6.2.1　智能客服　/187

6.2.2　智能渠道　/188

6.2.3　智能營銷　/188

6.2.4　智能投資　/189

6.2.5　智能風控　/190

6.2.6　智能運營　/190

6.3　人工智能應用的合規性　/191

6.3.1　國際金融監管政策分析　/192

6.3.2　國內金融監管政策分析　/194

6.3.3　啟示與變革　/195

結束語　/196

參考文獻　/198