第一篇 情景篇
第1章 智能金融悄然興起
1.1 智能金融的內(nèi)涵
1.2 與金融科技、互聯(lián)網(wǎng)金融的異同
1.3 智能金融重構(gòu)金融服務(wù)業(yè)
第2章 券商及科技公司搶灘智能金融
2.1 傳統(tǒng)經(jīng)營(yíng)模式的瓶頸日益顯現(xiàn)
2.2 智能金融的時(shí)間窗口更加緊迫
2.3 券商及科技公司大舉布局智能金融

第二篇 技術(shù)篇
第3章 大數(shù)據(jù)是負(fù)擔(dān)還是財(cái)富
3.1 引言
3.2 大數(shù)據(jù)來(lái)源
3.3 大數(shù)據(jù)發(fā)展的五個(gè)階段
3.4 大數(shù)據(jù)在金融中的應(yīng)用
第4章 機(jī)器學(xué)習(xí)
4.1 機(jī)器學(xué)習(xí)的基本原理
4.2 機(jī)器學(xué)習(xí)的主要算法
4.3 機(jī)器學(xué)習(xí)與其他領(lǐng)域的關(guān)系
4.4 機(jī)器學(xué)習(xí)在智能金融領(lǐng)域中的應(yīng)用
4.5 機(jī)器學(xué)習(xí)在資本市場(chǎng)的應(yīng)用及建議
第5章 深度學(xué)習(xí)
5.1 深度學(xué)習(xí)的基本原理
5.2 深度學(xué)習(xí)的主要算法
5.3 深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用場(chǎng)景
5.4 深度學(xué)習(xí)在智能金融領(lǐng)域的應(yīng)用
第6章 自然語(yǔ)言處理
6.1 基本原理
6.2 困難與挑戰(zhàn)
6.3 發(fā)展趨勢(shì)
第7章 知識(shí)圖譜
7.1 知識(shí)圖譜的原理
7.2 知識(shí)圖譜的主要技術(shù)
7.3 知識(shí)圖譜的典型應(yīng)用
7.4 知識(shí)圖譜在智能金融領(lǐng)域的應(yīng)用
7.5 前景與挑戰(zhàn)
第8章 區(qū)塊鏈
8.1 區(qū)塊鏈核心技術(shù)
8.2 區(qū)塊鏈的運(yùn)行特點(diǎn)
8.3 區(qū)塊鏈的技術(shù)瓶頸

第三篇 應(yīng)用篇
第9章 智能投資顧問
9.1 引言
9.2 基本原理
9.3 概念特征
9.4 美國(guó)智能投資顧問的路徑分析
9.5 智能投資顧問在中國(guó)的發(fā)展
9.6 總結(jié)與發(fā)展前景
第10章 智能研報(bào)
10.1 引言
10.2 基本原理
10.3 國(guó)外典型公司
10.4 國(guó)內(nèi)典型公司
10.5 總結(jié)與發(fā)展前景
第11章 智能量化
11.1 引言
11.2 技術(shù)要求
11.3 國(guó)外典型案列
第12章 智能搜索
12.1 引言
12.2 主要技術(shù)
12.3 應(yīng)用領(lǐng)域
12.4 典型案例一AlphaSense
12.5 總結(jié)與發(fā)展前景
第13章 智能風(fēng)控
13.1 引言
13.2 步驟技術(shù)
13.3 應(yīng)用領(lǐng)域
13.4 典型企業(yè)和案例
13.5 面臨問題
第14章 智能客服
14.1 引言
14.2 主要技術(shù)
14.3 國(guó)外典型公司
14.4 國(guó)內(nèi)典型公司
14.5 總結(jié)與發(fā)展前景

第四篇 實(shí)踐篇之一海外投資銀行機(jī)構(gòu)
第15章 全球投資銀行業(yè)務(wù)創(chuàng)新龍頭：高盛
15.1 組織架構(gòu)科技化
15.2 人員結(jié)構(gòu)技術(shù)化
15.3 標(biāo)準(zhǔn)崗位自動(dòng)化
15.4 機(jī)構(gòu)服務(wù)長(zhǎng)尾化
第16章 嘉信理財(cái)
16.1 嘉信理財(cái)?shù)膭?chuàng)新史
16.2 SchwabInte11igentPortfo1ios的業(yè)務(wù)模式
16.3 SchwabInte11igentPortfo1ios的操作步驟
16.4 嘉信對(duì)券商發(fā)展智能投資顧問的啟示

第五篇 實(shí)踐篇之二海外金融科技公司
第17章 海外智能投資顧問平臺(tái)標(biāo)桿：Wea1thfront
17.1 發(fā)展背景
17.2 業(yè)務(wù)模式
17.3 投資模式
17.4 特點(diǎn)總結(jié)
第18章 全球智能投資顧問領(lǐng)頭羊：BETTERMENT
18.1 發(fā)展背景
18.2 業(yè)務(wù)模式
第19章 海外科技巨頭布局智能金融：Goog1e
19.1 投資A1gorithmia
19.2 Kagg1e加速谷歌布局
第20章 海外科技巨頭布局智能金融：IBM
20.1 一代智能投資顧問系統(tǒng)“藍(lán)海圖靈”
20.2 Watson協(xié)助合規(guī)和發(fā)現(xiàn)潛在金融犯罪
20.3 WatsonExp1orer代替保險(xiǎn)索賠業(yè)務(wù)員
第21章 海外科技巨頭布局智能金融：微軟
21.1 與思科合作推動(dòng)數(shù)據(jù)中心創(chuàng)新
21.2 與畢馬威聯(lián)手打造區(qū)塊鏈開發(fā)創(chuàng)新工場(chǎng)
21.3 微軟智能云Azure

第六篇 實(shí)踐篇之三國(guó)內(nèi)傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)
第22章 海通證券
22.1 運(yùn)營(yíng)特征：PE式擴(kuò)張
22.2 主要布局平臺(tái)
第23章 華泰證券
23.1 概況
23.2 華泰模式核心
第24章 平安集團(tuán)
24.1 平臺(tái)架構(gòu)
24.2 業(yè)務(wù)模式特點(diǎn)
第25章 廣發(fā)證券
25.1 推出“貝塔�！�
25.2 量化交易云端集成平臺(tái)
25.3 科技金融布局初見成效
第26章 長(zhǎng)江證券
26.1 背景
26.2 “智變”：從互聯(lián)網(wǎng)金融到智能金融
26.3 推出iVatarGo向智能金融邁進(jìn)
26.4 經(jīng)驗(yàn)借鑒

第七篇 實(shí)踐篇之四國(guó)內(nèi)金融科技公司
第27章 獨(dú)立第三方智能投資顧問平臺(tái)
27.1 彌財(cái)
27.2 京東智投
第28章 BAT布局智能金融
28.1 百度——技術(shù)金融
28.2 阿里巴巴——電商金融
28.3 騰訊——社交金融
28.4 BAT的戰(zhàn)略布局比較

第八篇 平臺(tái)篇
第29章 恒生電子
29.1 恒生電子的基本情況
29.2 恒生電子的產(chǎn)品體系
29.3 總結(jié)與經(jīng)驗(yàn)借鑒
第30章 通聯(lián)數(shù)據(jù)
30.1 通聯(lián)數(shù)據(jù)的生態(tài)和邏輯
30.2 通聯(lián)數(shù)據(jù)的產(chǎn)品體系
30.3 總結(jié)與經(jīng)驗(yàn)借鑒
第31章 金融界
31.1 金融界的基本情況
31.2 金融界的產(chǎn)品體系

第九篇 探索篇
第32章 中國(guó)智能金融業(yè)務(wù)發(fā)展的基本方向
32.1 智能金融創(chuàng)新依然必須建立在經(jīng)典金融理論基礎(chǔ)上
32.2 智能金融發(fā)展程度推升證券公司的客戶數(shù)據(jù)價(jià)值
32.3 實(shí)現(xiàn)海外智能金融平臺(tái)的中國(guó)化是未來(lái)金融創(chuàng)新的重點(diǎn)方向
32.4 智能投資顧問是目前國(guó)內(nèi)智能金融領(lǐng)域最為成熟的應(yīng)用
第33章 中國(guó)智能金融業(yè)務(wù)發(fā)展的基本設(shè)計(jì)方案
33.1 中國(guó)券商智能金融業(yè)務(wù)發(fā)展思路設(shè)計(jì)
33.2 中國(guó)券商智能金融業(yè)務(wù)發(fā)展路徑設(shè)計(jì)
參考文獻(xiàn)
后記