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大數(shù)據(jù)與人工智能在證券行業(yè)的應用

大數(shù)據(jù)與人工智能在證券行業(yè)的應用

定 價:¥68.00

作 者: 程昂,隨志浩,田野 等
出版社: 經(jīng)濟科學出版社
叢編項:
標 簽: 暫缺

ISBN: 9787521805253 出版時間: 2019-10-01 包裝:
開本: 頁數(shù): 字數(shù):  

內容簡介

  本書研究大數(shù)據(jù)與人工智能在金融行業(yè),尤其是證券行業(yè)的應用。全書分為理論篇、技術篇和應用篇。首先介紹了人工智能以及金融科技的發(fā)展情況,隨后系統(tǒng)整理了在證券行業(yè)有廣泛應用的相關大數(shù)據(jù)和人工智能技術,并在此基礎上,探索人工智能在投資顧問、客戶分類和客戶服務這三大場景下的實際應用。本書回顧總結了海內外先進的發(fā)展經(jīng)驗,對人工智能在證券行業(yè)的應用進行了探索與實踐,并對相關業(yè)務發(fā)展提出了一些具體建議。

作者簡介

  隨志浩,男,1988年生,山東濟寧人,目前任職于東吳證券股份有限公司數(shù)字支撐部,數(shù)據(jù)管理團隊經(jīng)理、大數(shù)據(jù)高級研發(fā)工程師,計算機中級職稱。2007至2014年期間相繼獲得了上海交通大學學士學位和中國科技大學碩士學位。2014年5月入職中國移動蘇州研發(fā)中心,從事移動“大云”系列相關大數(shù)據(jù)產(chǎn)品的研發(fā)工作,期間曾為公司贏得工信部所頒榮譽,個人多次獲得公司和部門層面獎項。2017年7月入職東吳證券從事證券大數(shù)據(jù)相關工作,主要包括東吳證券大數(shù)據(jù)平臺和客戶標簽畫像等系統(tǒng)的構建和維護、大數(shù)據(jù)應用研發(fā)、使用機器學習和數(shù)據(jù)挖掘技術解決理財產(chǎn)品購買預測、客戶流失預測、輿情分析等業(yè)務場景。在本書中,主要撰寫了第二篇技術篇的內容。 程昂,男,1972年生,湖北孝感人,高級理財規(guī)劃師,1994年中南財經(jīng)政法大學畢業(yè),擔任銀河證券派駐上海證券交易所出市代表,通過證券基礎、證券交易、證券基金、證券承銷、證券投資咨詢全科五門證書,并擁有投資咨詢執(zhí)業(yè)資格。其后擔任華泰證券、長江證券和東吳證券營業(yè)部負責人和總部部門負責人等重要崗位。程昂媒體節(jié)目制作經(jīng)驗豐富,曾先后擔任過廣東衛(wèi)視、湖北衛(wèi)視等重要衛(wèi)視的節(jié)目嘉賓,也是新浪財經(jīng)、和訊財經(jīng)等多家重要財經(jīng)媒體的專欄作家,其文章多次被國內報紙等媒體進行轉載。程昂具備較強的行業(yè)研究分析和判斷能力,良好的組織、領導、協(xié)調、溝通能力,熟悉金融、經(jīng)濟、法律、會計等方面專業(yè)知識,具備很強的綜合分析能力和文字表達能力,尤其是在財富管理領域研究頗深,是長江證券和東吳證券財富管理制度的起草者和推動者,程昂培訓經(jīng)驗豐富,是長江證券和東吳證券的特邀講師,也是江蘇互聯(lián)網(wǎng)金融協(xié)會和老年大學的特聘導師。在本書中,主要負責“智能投顧”這一章節(jié)的編寫工作。 田野,男,1987年生,甘肅蘭州人,先后就讀于中國農(nóng)業(yè)大學與上海高級金融學院。2010年就職于航天科工集團;2012年加入百度LBS事業(yè)部從事高鮮度數(shù)字地圖產(chǎn)品的設計與數(shù)據(jù)產(chǎn)品管理工作;2013年至2015年底先后以聯(lián)合創(chuàng)始人身份參與創(chuàng)辦先鋒智道(北京)科技有限公司與上海逸步科技有限公司,成為早一批網(wǎng)約車市場的探索者、開拓者。2016年加入東吳證券網(wǎng)絡金融事業(yè)部,負責傳統(tǒng)經(jīng)紀業(yè)務的科技化轉型改造相關工作,期以將互聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)品牌的經(jīng)營經(jīng)驗與券商傳統(tǒng)經(jīng)紀業(yè)務運營方式結合,提升傳統(tǒng)經(jīng)紀業(yè)務運行效率,探索適應于新零售時代的全新經(jīng)營方式。在本書中,主要負責“智能客服”章節(jié)的編撰修訂工作。

圖書目錄

導論
節(jié) 人工智能
第二節(jié) 證券行業(yè)智能化發(fā)展
技術篇
章 大數(shù)據(jù)技術
節(jié) 傳統(tǒng)技術局限性的解決
第二節(jié) 大數(shù)據(jù)技術體系
第二章 人工智能技術
節(jié) 機器學習框架
第二節(jié) 特征工程
第三節(jié) 機器學習算法
第四節(jié) 機器學習算法性能
第五節(jié) 機器學習常見問題及解決
應用篇
第三章 智能投顧
節(jié) 證券投資顧問業(yè)務面臨的困局
第二節(jié) 智能投顧的發(fā)展歷程
第三節(jié) 智能投顧發(fā)展模式思考
第四節(jié) 中國券商智能投顧發(fā)展
第五節(jié) 東吳證券智能投顧發(fā)展思考
第六節(jié) 中國券商智能投顧監(jiān)管
第四章 智能客戶分類
節(jié) 證券公司客戶分類研究的背景、意義和現(xiàn)狀
第二節(jié) 客戶分類相關理論與方法
第三節(jié) 客戶分類管理體系設計
第四節(jié) 客戶分類管理在營銷策略中的應用
第五節(jié) 客戶分類管理的營銷建議
第六節(jié) 案例分析:客戶細分及適當性管理
第七節(jié) 案例分析:客戶理財精準營銷
第八節(jié) 案例分析:客戶沉默及流失預警
第五章 智能客服
節(jié) 客服業(yè)務之現(xiàn)狀
第二節(jié) 智能客服相關技術簡介
第三節(jié) 人工智能在客服領域的應用簡介
第四節(jié) 金融行業(yè)智能客服系統(tǒng)發(fā)展建議
參考文獻
后記

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