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  • FinTech+:金融科技的創新、創業與案例
    該商品所屬分類:管理 -> 金融/投資
    【市場價】
    286-416
    【優惠價】
    179-260
    【作者】 王陽雯 
    【所屬類別】 圖書  管理  金融/投資  金融理論 
    【出版社】經濟管理出版社 
    【ISBN】9787509656747
    【折扣說明】一次購物滿999元台幣免運費+贈品
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    內容介紹



    開本:16開
    紙張:膠版紙
    包裝:平裝-膠訂

    是否套裝:否
    國際標準書號ISBN:9787509656747
    作者:王陽雯

    出版社:經濟管理出版社
    出版時間:2018年09月 

        
        
    "

    內容簡介
    金融科技(FinTech)由“FinancialTechnology”合成而來,是“應用於金融的技術”,對其的解讀、理解可以有金融、科技、創新、創業、商業模式等不同的角度。隨著FinTech創業和投融資的井噴,各種研究報告和相關書籍層出不窮。但我在廣泛閱讀後發現,相關資料多是由技術從業者編寫,或者是投研機構針對發展得較成熟的運用場景出具的研究報告;仍然缺少從學術視角對FinTech創新背後理論邏輯的解釋,也缺少對FinTech創新與傳統金融關繫的梳理。同時,這個新時代的商業競爭,必然融合技術的發展。不懂技術,將無法理解其應用,更遑論發現商業機會、進行商業模式的創新。同時,掌握技術隻是把握商機的必要但不充分條件。FinTech技術能否轉化為落地的商業創新,需要融合金融學、創業學、企業戰略學等多方面知識的催化。
    因此,《FinTech :金融科技的創新、創業與案例》從觀察者與研究者的角度,融合金融、創新與企業戰略理論,試圖透過紛繁的現像,梳理FinTech的概念,探究其背後的理論原因。
    作者簡介
    王陽雯,中國人民大學商學院企業管理繫講師,碩士生導師,香港中文大學管理學博士,中國人民大學工商管理學士。美國管理學會(AOM)會員,國際商務學會(AIB)會員。曾任香港中文大學兼職講師,雷曼兄弟國際公司(歐洲總部)分析師。
    主要研究方向是企業國際化戰略、FinTech企業戰略與網絡經濟下的企業競爭。在英文管理學主流期刊和國際會議上發表和宣講多篇論文。曾主持金融科技領域的政府與企業咨詢課題。
    主要講授的課程包括企業戰略管理、國際商務、創業管理。曾獲中國人民大學青年教師教學基本功大賽二等獎。
    目錄
    第1部分 金融科技概述
    第1章 金融科技的概念與理論基礎
    1.1 FinTech的界定
    1.2 FinTech創新的理論基礎
    1.3 FinTech對金融行業的變革過程
    第2章 金融科技的技術基礎
    2.1 人工智能
    2.2 區塊鏈
    2.3 雲計算
    2.4 大數據
    2.5 物聯網
    第3章 全球金融科技發展
    3.1 FinTech發展概況:北美
    3.2 FinTech發展概況:歐洲第1部分 金融科技概述
    第1章 金融科技的概念與理論基礎
    1.1 FinTech的界定
    1.2 FinTech創新的理論基礎
    1.3 FinTech對金融行業的變革過程
    第2章 金融科技的技術基礎
    2.1 人工智能
    2.2 區塊鏈
    2.3 雲計算
    2.4 大數據
    2.5 物聯網
    第3章 全球金融科技發展
    3.1 FinTech發展概況:北美
    3.2 FinTech發展概況:歐洲
    3.3 FinTech發展概況:亞太地區
    3.4 FinTech發展概況:中國

    第2部分 賦能與顛覆:金融行業的FinTech解決方案
    第4章 FinTech賦能:征信業務
    4.1 中國金融信用體繫現狀
    4.2 現有征信體繫的痛點
    4.3 征信的FinTech解決方案:大數據征信
    第5章 FinTech賦能:支付與結算業務
    5.1 中國支付結算市場現狀
    5.2 傳統支付結算市場的痛點
    5.3 支付結算的FinTech解決方案
    第6章 FinTech賦能:保險業務
    6.1 中國保險行業現狀
    6.2 傳統保險市場的痛點
    6.3 保險的FinTech解決方案
    第7章 FinTech賦能:融資活動
    7.1 中國融資市場現狀
    7.2 現有融資市場的痛點
    7.3 融資的FinTech解決方案
    第8章 FinTech賦能:投資活動
    8.1 中國投資市場現狀
    8.2 傳統投資理財市場的痛點
    8.3 投資的FinTech解決方案
    第9章 FinTech賦能:風險管理
    9.1 金融風險管理概述
    9.2 互聯網金融時代風險管理的痛點
    ……

    第3部分 機遇:FinTech創新創業
    第4部分 發展:FinTech的未來
    在線試讀
    《FinTech :金融科技的創新、創業與案例》:
    語音識別的應用
    語音識別目前主要可以應用於以下領域:,辦公室或商務繫統,典型的應用包括:填寫數據表格、數據庫管理和控制、鍵盤功能增強等;第二,工業制造,例如在質量控制中,語音識別繫統可以為制造過程提供一種“不用手”“不用眼”的檢控;第三,電信業務,該技術在撥號電話繫統方面有著相當廣泛的應用,包括話務員協助服務的自動化、國際國內遠程電子商務、語音呼叫分配、語音撥號、分類訂貨;第四,醫療服務,這方面的主要應用是由聲音生成和編輯專業的醫療報告;第五,其他方面,包括由語音控制和操作的遊戲和玩具、幫助殘疾人的語音識別繫統、車輛行駛中一些非關鍵功能的語音控制,如車載交通路況控制繫統、音響繫統。
    自然語言處理的應用
    自然語言處理的應用非常廣泛,包括輿情監測、商情分析、智慧醫療、智慧交通、敏感信息過濾、海量數據整理和分類以及人工智能對話繫統等,可以在人們生活的方方面面提供幫助。例如,在醫療方面,自然語言處理可以幫助建立電子病歷智能檢索繫統,可以對患者海量的電子病歷信息進行智能檢索分析,為醫生更高效、準確診斷提供支持。患者可通過智能檢索繫統了解類似患者的治療方案和經驗,實現數據快速共享,改善患者就醫體驗。
    再如,在交通領域,Lingbench語義技術嵌入汽車導航儀,或者植入智能手機,配合GPS模塊,能夠實現豐富的應用。可以在開車時向Lingbench人機對話繫統發出各種指令,如:給李總打電話、給張總發短信、放一首《荷塘月色》、導航至北京工人體育館等。也可以結合GPS定位,實現周邊位置點的查詢,如經十路體育中心附近的魯菜館、近的停車場、附近的賓館、附近的醫院、附近的銀行或者加油站等。
    計算機視覺
    計算機視覺為人所知的應用要數人臉識別了,目前人臉識別技術已經被應用到支付驗證、電子終端設備管理、監控錄像等領域,已經成為一個較成熟的技術。無人駕駛汽車技術也應用了計算機視覺技術,運用各種攝像頭、激光設備、雷達傳感器等,並根據攝像頭捕獲到圖片及雷達和激光設備相互配合來感知車輛當前的速度,前方的交通標識、車道識別、判斷周圍行人與車輛的距離等信息,以此做出加速、減速、停車、左轉、右轉等判斷,從而控制汽車實現真正的“自駕遊”。我們日常使用的電子地圖中的街景模式也是計算機視覺技術的一種應用,例如Google Street View(Google街景)和微軟的Street Slide,利用了普通相機拍攝的二維圖片進行拼接,從而生成了全景圖,使得用戶可以在街道當中“漫遊”。《FinTech :金融科技的創新、創業與案例》:
    語音識別的應用
    語音識別目前主要可以應用於以下領域:,辦公室或商務繫統,典型的應用包括:填寫數據表格、數據庫管理和控制、鍵盤功能增強等;第二,工業制造,例如在質量控制中,語音識別繫統可以為制造過程提供一種“不用手”“不用眼”的檢控;第三,電信業務,該技術在撥號電話繫統方面有著相當廣泛的應用,包括話務員協助服務的自動化、國際國內遠程電子商務、語音呼叫分配、語音撥號、分類訂貨;第四,醫療服務,這方面的主要應用是由聲音生成和編輯專業的醫療報告;第五,其他方面,包括由語音控制和操作的遊戲和玩具、幫助殘疾人的語音識別繫統、車輛行駛中一些非關鍵功能的語音控制,如車載交通路況控制繫統、音響繫統。
    自然語言處理的應用
    自然語言處理的應用非常廣泛,包括輿情監測、商情分析、智慧醫療、智慧交通、敏感信息過濾、海量數據整理和分類以及人工智能對話繫統等,可以在人們生活的方方面面提供幫助。例如,在醫療方面,自然語言處理可以幫助建立電子病歷智能檢索繫統,可以對患者海量的電子病歷信息進行智能檢索分析,為醫生更高效、準確診斷提供支持。患者可通過智能檢索繫統了解類似患者的治療方案和經驗,實現數據快速共享,改善患者就醫體驗。
    再如,在交通領域,Lingbench語義技術嵌入汽車導航儀,或者植入智能手機,配合GPS模塊,能夠實現豐富的應用。可以在開車時向Lingbench人機對話繫統發出各種指令,如:給李總打電話、給張總發短信、放一首《荷塘月色》、導航至北京工人體育館等。也可以結合GPS定位,實現周邊位置點的查詢,如經十路體育中心附近的魯菜館、近的停車場、附近的賓館、附近的醫院、附近的銀行或者加油站等。
    計算機視覺
    計算機視覺為人所知的應用要數人臉識別了,目前人臉識別技術已經被應用到支付驗證、電子終端設備管理、監控錄像等領域,已經成為一個較成熟的技術。無人駕駛汽車技術也應用了計算機視覺技術,運用各種攝像頭、激光設備、雷達傳感器等,並根據攝像頭捕獲到圖片及雷達和激光設備相互配合來感知車輛當前的速度,前方的交通標識、車道識別、判斷周圍行人與車輛的距離等信息,以此做出加速、減速、停車、左轉、右轉等判斷,從而控制汽車實現真正的“自駕遊”。我們日常使用的電子地圖中的街景模式也是計算機視覺技術的一種應用,例如Google Street View(Google街景)和微軟的Street Slide,利用了普通相機拍攝的二維圖片進行拼接,從而生成了全景圖,使得用戶可以在街道當中“漫遊”。
    機器學習與深度學習
    如上文所述,機器學習和深度學習是認知層面的高級人工智能技術,可以通過模擬人的行為和思維方式進行問題的解決。我們在日常生活中所提到的“人工智能”通常指的是機器學習和深度學習的技術。
    在日常生活中,我們看到多的機器學習應用,莫過於無人駕駛技術。當自動駕駛汽車在公路上行駛時,必須能夠實時響應周圍的情況,這一點至關重要。這意味著通過傳感器獲取的所有信息必須在汽車裡完成處理,而不是提交服務器或雲端進行分析,否則即使是非常短的時間,也可能造成不可挽回的損失。因此,機器學習將是汽車數字基礎設施的核心,使它能夠從觀察到的環境條件中進行學習。對於這些數據,一個特別有趣的應用是映射——汽車需要能夠自動響應現實世界的周圍環境,以更新地圖。因此,每輛車都必須生成自己的導航網絡。
    與自動駕駛汽車一樣,隨著物聯網的發展,制造業企業可以從安置在生產線各環節的傳感器收集大量的生產數據。然而,這些數據並沒有被充分利用。從復雜繫統收集到眾多參數的數據後,數據分析變成了一項艱巨的任務。但是,通過機器學習,數據分析變得不再困難。美國水處理公司Ecolab(藝康集團)就是一個很好的例子:為協助各企業實現淨水循環使用的目標,該公司正通過包括Azure和Dynamics CRM Online在內的微軟雲平臺幫助全球企業實現可持續運營。與全球各地數以千計傳感器相連的雲平臺能收集實時用水數據,通過機器學習和商業智能分析全球各地的生產用水運營解決方案,不僅提高效率,還能降低水、能源消耗及運營成本。
    金融行業也是應用機器學習技術的重要領域之一。金融機構作為交易的中介,擁有從交易數據到客戶數據及兩者之間的所有數據,迄今為止,金融機構已經使用各種統計分析工具進行大量的分析,但對海量數據的實時分析與排序仍然是一項挑戰。金融業內已經有很多部署機器學習的討論和試點行動。可以預計,金融機構將越來越多地依靠機器學習來挖掘新的商機,為客戶提供個性化服務,乃至預防銀行詐騙。
    ……


     
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