人工智能在商业银行的应用与实践

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
2.6.2OCR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