《大數據與人工智能在證券行業的應用》研究大數據與人工智能在金融行業，尤其是證券行業的應用。全書分為技術篇和應用篇，技術篇裡主要介紹了人工智能以及金融科技的發展情況，繫統整理了在證券行業有廣泛應用的相關大數據和人工智能技術，應用篇裡主要是在技術篇的基礎上，探索了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。《大數據與人工智能在證券行業的應用》回顧總結了海內外先進的發展經驗，對人工智能在證券行業的應用進行了探索與實踐，並對相關業務發展提出了一些具體建議。

程昂，男，1972年生，湖北武漢人，中南財經政法大學畢業，高級理財規劃師，目前任職於東吳證券股份有限公司財富管理部，擁有證券基礎、證券交易、證券咨詢、證券投資銀行和證券投資基金全科5門證書，具備26年從業資格，先後在銀河證券、三峽證券、信泰證券、長江證券和東吳證券擔任過上海證券交易所出市代表（紅馬甲）、營業部負責人和總部部門負責人等重要崗位，全程參與過上述券商財富管理業務（投資顧問業務）、PB業務、櫃臺業務、四板業務和對公業務等業務的制度起草、繫統規劃、業務培訓、營銷推廣等工作，擔任過廣東衛視、湖北衛視、武漢電視臺、中央人民廣播電臺和湖北經濟廣播等媒體節目嘉賓，撰寫文章多次被新浪財經、和訊網等國內知名財經媒體轉載，江蘇省互聯網金融協會特聘講師，目前在東吳證券金融科技實驗室主要負責智能投顧項目研究工作。

葛菊平，男，1975年生，江蘇蘇州人，西安交通大學MBA，東吳證券股份有限公司運營中心總經理助理，數字支撐部總監，東吳證券金融科技實驗室專家組成員。曾在上海復旦金仕達計算機有限公司從事多年證券行業軟件開發工作，在加入東吳證券後先後擔任信息技術總部軟件開發工程師，軟件開發團隊經理。熟悉Oracle，DB2等數據庫的開發和管理，精通證券行業各種業務，參與了大量的證券公司技術繫統設計和建設工作。目前負責東吳證券的數據治理、大數據平臺建設及其相關技術的落地研究，並帶領數據團隊為公司各業務部門的數據需求提供技術支持。

隨志浩，男，1988年生，山東濟寧人，曾任職於東吳證券股份有限公司信息技術總部，數據管理團隊經理，大數據高級研發工程師，計算機中級職稱。2007年至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中心，從事移動“大雲”繫列相關大數據產品的研發工作，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據相關工作，主要包括東吳證券大數據平臺和客戶標簽畫像等繫統的構建和維護、大數據應用研發、使用機器學習和數據挖掘技術解決理財產品購買預測、客戶流失預測、輿情分析等業務場景。

田野，男，1987年生，甘肅蘭州人，目前任職於東吳證券股份有限公司零售客戶部。先後就讀於中國農業大學與上海高級金融學院。2010年就職於航天科工集團；2012年加入百度LBS事業部從事高精度數字地圖產品的設計與數據產品管理工作；2013年至2015年底先後以聯合創始人身份參與創辦先鋒智道（北京）科技有限公司與上海逸步科技有限公司，成為早一批網約車市場的探索者、開拓者。2016年加入東吳證券網絡金融事業部，負責傳統經紀業務的科技化轉型改造相關工作，期以將互聯網、移動互聯網品牌的經營經驗與券商傳統經紀業務運營方式結合，提升傳統經紀業務運行效率，探索適應於新零售時代的全新經營方式。

• 
• 
• 
• 

導論
第一節 人工智能
第二節 證券行業智能化發展

技術篇
第一章 大數據技術
第一節 傳統技術局限性的解決
第二節 大數據技術體繫
第二章 人工智能技術
第一節 機器學習框架
第二節 特征工程
第三節 機器學習算法
第四節 機器學習算法性能
第五節 機器學習常見問題及解決

應用篇
第三章 智能投顧
第一節 證券投資顧問業務面臨的困局
第二節 智能投顧的發展歷程
第三節 智能投顧發展模式思考
第四節 中國券商智能投顧發展
第五節 東吳證券智能投顧發展思考
第六節 中國券商智能投顧監管
第四章 智能客戶分類
第一節 證券公司客戶分類研究的背景、意義和現狀
第二節 客戶分類相關理論與方法
第三節 客戶分類管理體繫設計
第四節 客戶分類管理在營銷策略中的應用
第五節 客戶分類管理的營銷建議
第六節 案例分析：客戶細分及適當性管理
第七節 案例分析：客戶理財精準營銷
第八節 案例分析：客戶沉默及流失預警
第五章 智能客服
第一節 客服業務之現狀
第二節 智能客服相關技術簡介
第三節 人工智能在客服領域的應用簡介
第四節 金融行業智能客服繫統發展建議

參考文獻
後記

近年來，得益於政策的積極推動和信息技術的迅速發展，大數據與人工智能迎來了黃金發展階段。2017年7月，國務院印發《新一代人工智能發展規劃》，面向2030年，明確提出了我國人工智能發展的指導思想、戰略目標、重點任務和保障措施，部署構築我國人工智能發展的先發優勢，加快建設創新型國家和世界科技強國。我國人工智能領域在技術研發和產業應用層面均取得了諸多成果，已具備相當實力，相關技術迅速滲透到我們生活的方方面面，尤其在金融、交通、醫療等領域應用場景的大規模落地帶來了顛覆性的影響。
黨的十九大報告明確堅定實施創新驅動發展戰略，提出“著力加快建設實體經濟、科技創新、現代金融、人力資源協同發展的產業體繫”。進入新時代，科技與金融的深度融合已成為金融業的重要發展方向之一。通過協同現代金融和科技創新兩大要素，金融科技在防範繫統金融風險等領域都將發揮著舉足輕重的作用。我國證券公司數量眾多、競爭激烈。盈利模式單一，經紀業務同質化嚴重的問題始終較為突出。受市場環境以及傭金率下滑的影響，券商普遍開始謀求轉型，探索科技賦能傳統經紀業務的新模式，金融科技對於證券行業的重要性不言而喻。在以客戶為中心的時代，高效、精準地把握客戶需求，打造個性化、專業化的新型智能金融服務體繫尤為重要。這要求券商在理解業務經營痛點的基礎上，對渠道、服務、內容、運營等多個領域進行全方位的智能化應用布局。事實上，大數據與人工智能技術在投資顧問、客戶分類、客戶服務、運維管理、風險控制等關鍵領域均大有可為。未來，金融與科技的融合能力將成為券商的核心競爭力之一。
作為全國第18家上市券商，東吳證券擁有以證券經紀、資產管理、投資銀行服務、基金債券代銷服務等為基本架構的專業證券服務體繫。當前，東吳證券正瞄準建設規範化、市場化、科技化、國際化證券控股集團的戰略目標不斷前進。
2018年1月，公司與東吳金融科技（蘇州）有限公司聯合成立金融科技實驗室，塑造金融科技“產一學一研”全鏈條，發起內部資源整合和外部資源協同，利用科技驅動業務升級與創新。
本書是金融科技實驗室開展研究和創新實踐工作邁出的第一步。書中首先繫統講解了行業相關的大數據和人工智能技術，並提出了一些常見問題及解決方案。在此後的應用篇中則聯繫實際，對智能投顧、智能客戶分類和智能客服三大具體場景進行了探索和實踐，對業務發展提出了一些具體建議。證券行業智能化發展任重而道遠，需要全體同行的共同努力。我們希望通過分享我們在金融科技領域的一些思考以及經驗，能夠對讀者有所啟發，找準適合自身的智能化發展和轉型路徑。
本書由東吳證券與金融科技相關的各業務條線專業骨干人員撰寫，因水平有限、時間倉促，書中定有諸多不妥之處，還請各界同仁批評指正。本書也參考了相關學者的研究成果以及專業咨詢公司的報告成果，在此深表謝意。