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第一篇 情景篇3

第1章 智能金融悄然兴起3

1.1 智能金融的内涵3

1.2 与金融科技、互联网金融的异同4

1.3 智能金融重构金融服务业5

第2章 券商及科技公司抢滩智能金融8

2.1 传统经营模式的瓶颈日益显现8

2.2 智能金融的时间窗口更加紧迫9

2.3 券商及科技公司大举布局智能金融10

第二篇 技术篇15

第3章 大数据是负担还是财富15

3.1 引言15

3.2 大数据来源15

3.3 大数据发展的五个阶段19

3.4 大数据在金融中的应用21

第4章 机器学习26

4.1 机器学习的基本原理26

4.2 机器学习的主要算法29

4.3 机器学习与其他领域的关系36

4.4 机器学习在智能金融领域中的应用40

4.5 机器学习在资本市场的应用及建议42

第5章 深度学习44

5.1 深度学习的基本原理44

5.2 深度学习的主要算法49

5.3 深度学习的应用场景52

5.4 深度学习在智能金融领域的应用56

第6章 自然语言处理60

6.1 基本原理60

6.2 困难与挑战63

6.3 发展趋势65

第7章 知识图谱67

7.1 知识图谱的原理67

7.2 知识图谱的主要技术68

7.3 知识图谱的典型应用74

7.4 知识图谱在智能金融领域的应用77

7.5 前景与挑战80

第8章 区块链82

8.1 区块链核心技术82

8.2 区块链的运行特点90

8.3 区块链的技术瓶颈92

第三篇 应用篇97

第9章 智能投资顾问97

9.1 引言97

9.2 基本原理98

9.3 概念特征99

9.4 美国智能投资顾问的路径分析102

9.5 智能投资顾问在中国的发展105

9.6 总结与发展前景108

第10章 智能研报110

10.1 引言110

10.2 基本原理111

10.3 国外典型公司114

10.4 国内典型公司117

10.5 总结与发展前景119

第11章 智能量化122

11.1 引言122

11.2 技术要求123

11.3 国外典型案列124

第12章 智能搜索131

12.1 引言131

12.2 主要技术132

12.3 应用领域134

12.4 典型案例一AlphaSense135

12.5 总结与发展前景139

第13章 智能风控141

13.1 引言141

13.2 步骤技术142

13.3 应用领域144

13.4 典型企业和案例148

13.5 面临问题151

第14章 智能客服153

14.1 引言153

14.2 主要技术156

14.3 国外典型公司158

14.4 国内典型公司160

14.5 总结与发展前景162

第四篇 实践篇 之一 海外投资银行机构167

第15章 全球投资银行业务创新龙头：高盛167

15.1 组织架构科技化167

15.2 人员结构技术化168

15.3 标准岗位自动化168

15.4 机构服务长尾化172

第16章 嘉信理财175

16.1 嘉信理财的创新史175

16.2 Schwab Intelligent Portfolios的业务模式177

16.3 Schwab Intelligent Portfolios的操作步骤179

16.4 嘉信对券商发展智能投资顾问的启示191

第五篇 实践篇 之二 海外金融科技公司195

第17章 海外智能投资顾问平台标杆：Wealthfront195

17.1 发展背景196

17.2 业务模式199

17.3 投资模式206

17.4 特点总结216

第18章 全球智能投资顾问领头羊：BETTERMENT219

18.1 发展背景219

18.2 业务模式220

第19章 海外科技巨头布局智能金融：Google230

19.1 投资Algorithmia230

19.2 Kaggle加速谷歌布局232

第20章 海外科技巨头布局智能金融：IBM233

20.1 一代智能投资顾问系统“蓝海图灵”233

20.2 Watson协助合规和发现潜在金融犯罪234

20.3 Watson Explorer代替保险索赔业务员236

第21章 海外科技巨头布局智能金融：微软237

21.1 与思科合作推动数据中心创新237

21.2 与毕马威联手打造区块链开发创新工场238

21.3 微软智能云Azure239

第六篇 实践篇 之三 国内传统金融机构243

第22章 海通证券243

22.1 运营特征：PE式扩张243

22.2 主要布局平台244

第23章 华泰证券248

23.1 概况248

23.2 华泰模式核心249

第24章 平安集团253

24.1 平台架构253

24.2 业务模式特点256

第25章 广发证券258

25.1 推出“贝塔牛”258

25.2 量化交易云端集成平台262

25.3 科技金融布局初见成效264

第26章 长江证券266

26.1 背景266

26.2 “智变”：从互联网金融到智能金融267

26.3 推出iV atarGo向智能金融迈进270

26.4 经验借鉴275

第七篇 实践篇 之四 国内金融科技公司279

第27章 独立第三方智能投资顾问平台279

27.1 弥财279

27.2 京东智投280

第28章 BAT布局智能金融282

28.1 百度——技术金融282

28.2 阿里巴巴——电商金融291

28.3 腾讯——社交金融298

28.4 BAT的战略布局比较305

第八篇 平台篇311

第29章 恒生电子311

29.1 恒生电子的基本情况311

29.2 恒生电子的产品体系312

29.3 总结与经验借鉴314

第30章 通联数据318

30.1 通联数据的生态和逻辑318

30.2 通联数据的产品体系320

30.3 总结与经验借鉴326

第31章 金融界328

31.1 金融界的基本情况328

31.2 金融界的产品体系329

第九篇 探索篇335

第32章 中国智能金融业务发展的基本方向335

32.1 智能金融创新依然必须建立在经典金融理论基础上335

32.2 智能金融发展程度推升证券公司的客户数据价值336

32.3 实现海外智能金融平台的中国化是未来金融创新的重点方向336

32.4 智能投资顾问是目前国内智能金融领域最为成熟的应用337

第33章 中国智能金融业务发展的基本设计方案338

33.1 中国券商智能金融业务发展思路设计338

33.2 中国券商智能金融业务发展路径设计340

参考文献354

后记360