AI智能投顾全球实践

本书深入分析了人工智能技术赋能金融服务， 为投资者带来颠覆性的体验。从自动筛选与解读海 量信息，到构建智能用户画像与实现流畅的交互体 验，再到精准的市场预测、投资组合优化与自动再 平衡，人工智能驱动下的智能投顾展现出了巨大的 进步与潜力。同时，本书还梳理总结了全球业界实 践，系统介绍了智能投顾的三大主流模式：第三方 理财服务平台、传统金融机构旗下的智能投顾平台 ，以及智能投顾技术服务供应商。本书以清晰的结 构与丰富的内容，从技术基础到应用场景，再到全 球实践，为读者呈现了一幅智能投顾的清晰蓝图， 成为读者理解和实践智能投顾的重要指南。

钟宁桦，同济大学经济与管理学院教授、博士生导师，经济与金融系主任，应用经济一级学科负责人，博士后流动站副站长。曾获中国经济学领域孙冶方经济科学奖，并两次获得教育部高校科学研究优秀成果奖。主持过多项国家科研项目，目前作为首席专家主持国家社科基金重大项目。曾兼任世界银行短期顾问，目前兼任上海市经济学会副秘书长、上海金融科技产业联盟副理事长等，并为金融科技教育与研究五十人论坛成员。

绪论 第一部分 技术基础 第1章 人工智能与机器学习 1.1 人工智能与机器学习概述 1.1.1 人工智能的发展历程 1.1.2 机器学习的基本概念 1.2 机器学习的分类 1.2.1 监督学习 1.2.2 无监督学习 1.2.3 半监督学习 1.2.4 强化学习 第2章 自然语言处理 2.1 自然语言处理概述 2.2 文本分析 2.2.1 文本分析概述 2.2.2 情感分析 2.3 大语言模型 2.3.1 大语言模型概述 2.3.2 大语言模型的训练 2.3.3 大语言模型的应用 2.4 知识图谱 2.4.1 知识图谱概述 2.4.2 知识图谱与自然语言处理的关系 2.4.3 知识图谱的应用 2.5 案例：经济政策与市场反应 第3章 计算机视觉 3.1 计算机视觉概述 3.2 文字识别 3.3 图像识别 3.3.1 图像分类 3.3.2 目标定位与检测 3.3.3 图像分割与生成 3.4 人脸识别 3.5 视频分析 3.6 案例：卫星图像与经济活动 第二部分 全流程应用场景 第4章 用户画像与交互 4.1 用户画像与个性化建议 4.2 用户交互与智能客服 4.3 案例：中信建投和国泰君安的服务实践 4.3.1 中信建投全场景数智化服务平台 4.3.2 国泰君安的数字人交互智投平台 第5章 市场预测 5.1 宏观经济预测 5.1.1 宏观经济预测中的AI应用 5.1.2 基于大模型的宏观经济预测 5.2 金融市场预测 5.2.1 金融市场预测中的AI应用 5.2.2 基于深度学习的金融市场预测 5.3 案例：腾景数研与道富集团的预测实践