一本書輕松讀懂金融科技的核心內涵；眾多業界人士推薦，內容通俗易懂；立足AI視角，解讀金融業務新形態；書中囊括豐富的算法講解和代碼示例；更有一繫列金融科技解決方案。

●第1部分金融業人工智能概述
第1章人工智能在金融業中的重要性
1.1什麼是人工智能
1.1.1機器是如何學習的
1.1.2實施人工智能的軟件要求
1.1.3實施人工智能的硬件要求
1.1.4建模方法論——CRISP-DM
1.2了解金融業
1.2.1金融業相對於全球經濟的規模
1.2.2金融業的客戶
1.3金融業務可獲得性的重要性
1.3.1開源軟件和數據
1.3.2我們為什麼需要人工智能
1.4人工智能在金融業的應用
1.5本章小結
第2部分機器學習算法和實例
第2章時間序列分析
2.1了解時間序列分析
2.2M2M通信
2.2.1商業銀行業務簡介
2.2.2M2M通信在商業銀行業務中的作用
2.3金融市場的基本概念
2.4人工智能模型
2.4.1時間序列模型ARIMA模型簡介
2.4.2神經網絡簡介——準確預測需求的秘訣
2.5使用時間序列分析進行需求預測
2.5.1下載數據
2.5.2對數據進行預處理
2.5.3通過擬合數據來建立模型
2.6基於Keras的神經網絡在大宗商品采購中的應用
2.7本章小結
第3章使用強化學習自動化商業銀行貸款融資
3.1分解商業銀行的業務
3.1.1主要風險類型
3.1.2資產和負債管理
3.1.3利率計算
3.1.4信用評級
3.2人工智能建模技術
3.2.1蒙特卡羅模擬
3.2.2邏輯回歸模型
3.2.3決策樹
3.2.4神經網絡
3.2.5強化學習
3.2.6深度學習
3.3模型性能的測量指標
3.3.1指標1——ROC曲線
3.3.2指標2——混淆矩陣
3.3.3指標3——分類報告
3.4構建破產風險預測模型
3.4.1獲取數據
3.4.2構建模型
3.5使用強化學習自動化貸款融資
3.5.1了解利益相關者
3.5.2得出解決方案
3.6本章小結
第4章資本市場決策自動化
4.1了解投資銀行業務的願景
4.2財務領域的基本概念
4.2.1財務報表
4.2.2優化公司很好資本結構的理論
4.2.3測量項目價值的全要素生產率
4.2.4一個項目的現金流模式
4.2.5預測財務報表條目
4.3人工智能建模思想
4.3.1線性優化
4.3.2線性回歸
4.4尋找很好資本結構
4.5使用宏觀經濟場景來提供財務表現預測
4.6本章小結
……

近年來，人工智能在各個領域被廣泛應用，但對於很多金融從業人員來說，人工智能仍然給人一種高深莫測的感覺。本書旨在從新技術（如人工智能）的視角給出金融業務的新興解決方案。本書內容通俗易懂，不僅揭示了人工智能在金融業中的重要性，還結合機器學習算法和示例給出了一繫列的金融科技解決方案，涉及時間序列分析、強化學習、預測分析、自動化投資組合管理、情緒分析、自然語言處理等知識點。此外，本書還結合現實工作總結了相關的注意事項。本書適合傳統金融行業的從業者以及新興金融科技領域的實踐者閱讀。讀者可從本書深入淺出的知識點和案例中了解到人工智能的魅力，為更好地運用人工智能技術賦能金融業務做好準備。

吳漢銘,(印)蘇哈什·沙阿 著 葉偉民 譯