未来，金融业或颠覆于人工智能？
导读：如何用AI技术解决银行、保险、证券行业的核心痛点并帮助它们实现数智化转型，《金融智能》给你答案！
作者：王健宗、何安珣、李泽远
过去，金融业的运转依赖于人工作业。
社会高速发展，经济活动日益活跃，带动了金融业的蓬勃发展，产生了巨大的货币流动、支付结算和证券交易等需求，这些急切的需求催促着金融业提高服务效率。
IT技术的蓬勃发展让金融前台业务效率突飞猛进，客户办结业务的自动化程度越来越高。自动柜员机的出现，标志着自助银行服务的萌芽，到后来网上银行、手机银行的普及，再到现在全民支付电子化，服务流程在透明度提高的同时也在简化，服务费率大幅降低，整个金融业的运转效率和服务体验均大大提升。
未来，金融业或颠覆于人工智能。
金融智能主要以人工智能核心技术（统计机器学习、自然语言处理、图计算、联邦学习等）为驱动力，赋能金融行业的各种场景、各个环节、各项服务，包括流程改进、服务定制化、产品创新等，是目前科技赋能金融中的热点领域。它能创造新的模式、业务、流程与产品，从而对金融市场、金融机构、金融服务的提供方式产生重大影响，实现资产端的高效率定价，打破传统金融的信息壁垒，改变行业的运转规则。
金融智能的应用有智能客服、智能投顾、智能理赔、智能财务等。人工智能的“脑力”正在逐渐替代传统的人工作业，从最简单的会话，到现在能理解客户需求并提供解决方案，未来也许会影响世界资源的分配方式，实现真正意义上的普惠金融，满足所有人的金融服务需求。
在这如火如荼的金融智能时代，广大从业人员正致力于金融智能的业务拓展和生态布局。如何全面展现金融智能的产业版图，如何以客观的视角洞悉金融智能的未来，正是本书要探索和追寻的问题。
读者对象
一般金融业从业者金融科技；
大数据和人工智能从业者；
对金融智能和金融行业数字化转型感兴趣的读者。
编辑推荐
某大型金融集团AI专家撰写，学术界和业界专家推荐。
梳理银行、保险、证券3个行业的发展痛点和瓶颈，并给出相应的AI解决方案。
总结了银行、保险、证券3个行业的AI应用场景和数字化转型路径。
作者简介
王健宗：
某大型金融集团科技公司资深人工智能总监、高级工程师，中国计算机学会大数据专家委员会委员、高级会员，美国佛罗里达大学人工智能博士后，曾任美国莱斯大学电子与计算机工程系研究员、美国惠普公司高级云计算解决方案专家。发表深度学习、云计算、大数据等领域国际论文40余篇，拥有专利100余项，担任多届国内外知名大数据人工智能会议出品人，获“2019全国新锐十佳程序员”称号，著有《深入理解AutoML和AutoDL：构建自动化机器学习与深度学习平台》一书。
何安珣：
某大型金融集团科技公司高级算法工程师，中国计算机学会会员，中国计算机学会青年计算机科技论坛（YOCSEF深圳）委员。拥有丰富的金融智能从业经验，主要研究金融智能系统框架搭建、算法研究和模型融合技术等，致力于推动金融智能的落地应用与价值创造。
李泽远：
某大型金融集团科技公司高级人工智能产品经理，中国计算机学会会员，长期致力于金融智能的产品化工作，负责技术服务类的产品生态搭建与实施推进。曾参与完成生物特征识别技术在银行领域的产品设计和交付落地，在全周期项目中积累了丰富的实战经验。
目录
前言
第1章 全面了解人工智能1
1.1 人工智能的定义和应用2
1.1.1 人工智能的定义2
1.1.2 人工智能的十大应用8
1.2 人工智能的三大流派14
1.2.1 符号主义流派15
1.2.2 连接主义流派16
1.2.3 行为主义流派17
1.3 人工智能发展历程17
1.3.1 第一次兴起：1956—197418
1.3.2 第一次低谷：1974—198023
1.3.3 第二次兴起：1980—198724
1.3.4 第二次低谷：1987年至21世纪初30
1.3.5 第三次兴起：2006年至今30
第2章 走近人工智能技术38
2.1 人工智能基础技术39
2.1.1 云计算39
2.1.2 大数据44
2.1.3 区块链49
2.1.45G57
2.2 人工智能应用技术60
2.2.1 机器学习61
2.2.2 计算机视觉67
2.2.3 自然语言处理71
2.2.4 语音识别73
2.2.5 联邦学习75
2.2.6 图计算81
2.2.7 图神经网络85
第3章 金融智能：人工智能催生智慧金融89
3.1 人工智能对金融业的必要性90
3.1.1 金融科技和金融智能的概念90
3.1.2 传统金融行业的痛点和局限91
3.1.3 金融智能的特点与优势92
3.2 人工智能对金融界的影响94
3.2.1 金融智能是当前趋势热点94
3.2.2 传统金融到智慧金融的发展历程95
3.2.3 金融企业的科技转型97
3.2.4 互联网公司布局金融行业102
3.2.5 新兴金融科技公司的诞生107
3.3 金融智能领域未来的发展112
3.3.1 金融智能发展的驱动因素113
3.3.2 产业未来生态结构121
3.3.3 金融智能的5个发展趋势122
第4章 金融智能引领银行新生态125
4.1 银行业的发展现状126
4.1.1 银行业概览126
4.1.2 我国银行业发展历程128
4.1.3 科技对银行业发展的影响133
4.2 传统银行业的痛点139
4.2.1 贷款业务方面的痛点139
4.2.2 存款业务方面的痛点142
4.2.3 支付业务方面的痛点143
4.3 传统银行的转型道路143
4.3.1 传统金融机构与金融科技企业合作144
4.3.2 部分银行互联网贷款、线上业务办理145
4.4 智能化在银行业的应用场景与解决方案146
4.4.1 “智慧员工”推动银行发展，提升用户体验147
4.4.2 声纹识别助力银行风控防堵150
4.4.3 线下刷脸支付便利生活154
4.4.4RPA加速银行业务流程自动化156
4.4.5 智能预测分析工具阻绝失败交易158
4.4.6 大数据技术加强银行风险管理160
4.4.7 图计算技术洞察反洗钱风险164
4.4.8 区块链助推征信的数据共享交易166
4.4.9 区块链技术融入跨境支付应用170
4.4.10 联邦学习为“数据孤岛”破局174
4.5 “智能银行”的挑战与未来176
4.5.1 银行信用体系的革新176
4.5.2 银行模式的开放化177
4.5.3 加密前提下的银行数据共享179
4.5.4 智能银行自主预测与规避风险180
4.5.5 科技把控银行监管尺度182
第5章 金融智能开启保险新常态183
5.1 保险业发展现状184
5.1.1 保险业的起源与发展186
5.1.2 中国保险业的发展历程188
5.1.3 科技对保险业发展的影响193
5.2 传统保险业的痛点196
5.2.1 客服痛点196
5.2.2 理赔痛点198
5.2.3 风控痛点201
5.2.4 营销痛点206
5.3 传统保险业的转型道路210
5.4 智能化在保险业的应用场景与解决方案212
5.4.1 智能客服213
5.4.2 智能理赔216
5.4.3 智能风控224
5.4.4 智能营销 225
5.5 “智能保险”的挑战与未来233
第6章 金融智能打造证券新业态239
6.1 证券业发展现状240
6.1.1 证券业的概念240
6.1.2 我国证券业的发展历程及趋势243
6.1.3 科技对证券业发展的影响247
6.2 传统证券业的痛点248
6.3 传统证券业的转型道路250
6.3.1 金融智能引领证券业务模式变革250
6.3.2 金融智能与证券业深度融合251
6.3.3 金融智能加速传统证券业的线上化转型253
6.4 金融智能在证券业的应用场景及解决方案254
6.4.1 创新应用254
6.4.2 业务应用260
6.5 “智能证券”的挑战与未来271
6.5.1 证券市场格局日趋多元化271
6.5.2 智能化推动证券监管规则重塑272
6.5.3 证券信息透明化遏制智能证券风险273
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