大前研一解讀AI與Fintech

AI 篇
章  AI 沖擊力 / 大前研一
人類與 AI 共存的時代
第3次 AI 浪潮
從移動時代向 AI 時代邁進
AI 擅長與不擅長的領域
GAFA、微軟、IBM 的 AI 應用實例 
AI 半導體的應用現狀 
中國、韓國的 AI 轉型
AI 給產業(yè)和生活帶來了巨大影響 
AI 圖像處理技術
中小企業(yè) AI 轉型 
第二章  沃森的 AI 商業(yè)模式 / 吉崎敏文
新的計算機時代 
IBM 沃森的步伐 
沃森超級計算機的商業(yè)應用實例
IBM 沃森平臺
IBM 沃森運行結構
沃森助手
沃森發(fā)現 
關于白宮 AI 的報告 
AI 領導力
答疑 
第三章 豐田的 AI 戰(zhàn)略 / 岡島博司
正確認識大數據和 AI 
谷歌與通用電氣在 AI 領域的成就 
豐田汽車公司的終極目標是實現交通事故零死傷
自動駕駛技術的 5 個等級
支撐自動駕駛技術的 3 個“智能化”
自動駕駛技術要解決的問題 
豐田汽車公司開展的 AI 戰(zhàn)略
答疑
第四章 AI 的應對方法 / 龜山敬司
有關 DMM 公司 
創(chuàng)業(yè)的起點
進軍影視行業(yè) 
發(fā)布網絡視頻 
進軍外匯交易領域
人才開拓 
判斷項目的可行性
打造盈利機制
利用AI與大學合作 
硬件初創(chuàng)公司的優(yōu)勢 
創(chuàng)立免費編程學校“42 東京”
答疑
FinTech篇
第五章 FinTech 線 / 大前研一
智能手機改變金融服務
日本應該解決的 FinTech 問題
技術改變了以往的金融服務
FinTech 在世界范圍發(fā)展的原因
呈蛙跳式發(fā)展的手機支付
區(qū)塊鏈應用于金融交易
中國獨特的移動支付
支付寶（阿里巴巴）
微信支付（騰訊）
印度、北歐、美國、日本的支付系統(tǒng)
10 年內裁員 32000 人的做法是否過于天真
阿里巴巴是否會進軍日本銀行業(yè) 
日本公司應該采取的 FinTech 戰(zhàn)略
第六章 改變與金錢的關系 / 辻庸介
FinTech 的 3 個特點
各國無現金化動向
各種金融服務應運而生
完善虛擬貨幣相關法律
Money Forward公司的3項原則
通過 FinTech 消除用戶的痛點
面向個人用戶的服務
面向公司的服務
精益創(chuàng)業(yè)
經營者使用 FinTech 的 4 個要點
答疑
第七章 WealthNavi 提供的 AI 化資產管理 / 柴山和久
創(chuàng)業(yè)的契機
通向創(chuàng)業(yè)的坎坷之路
日本的智能投資顧問服務發(fā)展的可能性
將目標客戶定位為職場人士
職場人士更傾向于儲蓄
受資產管理困擾的日本人
其他國家的資產管理準則
從資產管理模擬中得到的啟示
憑借“長期、定期、分散”資產管理準則獲得收益
WealthNavi 服務的特征
資產管理流程自動化
WealthNavi 的資產管理算法
投資 ETF 的理由
智能投顧的優(yōu)勢
人類不適合進行資產管理
AI 帶來的資產管理的變化
資產管理的民主化
答疑
第八章 FinTech 變革金融商務 / 沖田貴史
互聯(lián)網沖擊金融行業(yè)
3 位巨擘講述 FinTech 的本質
瑞波提出價值互聯(lián)網
虛擬貨幣
區(qū)塊鏈在 G20 峰會上引發(fā)熱議
解決區(qū)塊鏈問題的“跨賬本協(xié)議”
使用區(qū)塊鏈解決問題
無現金發(fā)達國家瑞典的現狀
無現金化孕育出的新型商業(yè)模式
成立證券企業(yè)聯(lián)盟的目的
答疑
第九章 大數據和 AI 對 FinTech 的影響 / 森正彌
樂天技術研究所
在全球擴展的樂天 AI 研究體系
“個性化”的用戶需求
長尾化的人類活動
市場中的長尾現象
新型“信息的不對稱性”現象
AI 帶來新型金融服務
AI 在市場中的應用
擴大的 AI 應用范圍
AI 挖掘優(yōu)質用戶
AI 做不到的事情
答疑