王健宗（博士）
某大型金融集团科技公司资深人工智能总监、高级工程师，中国计算机学会大数据专家委员会委员、高级会员，美国佛罗里达大学人工智能博士后，曾任美国莱斯大学电子与计算机工程系研究员、美国惠普公司高级云计算解决方案专家。发表深度学习、云计算、大数据等领域国际论文40余篇，拥有专利100余项，担任多届国内外知名大数据人工智能会议出品人，获“2019全国新锐十佳程序员”称号，著有《深入理解AutoML和AutoDL：构建自动化机器学习与深度学习平台》一书。
何安珣
某大型金融集团科技公司高级算法工程师，中国计算机学会会员，中国计算机学会青年计算机科技论坛（YOCSEF深圳）委员。拥有丰富的金融智能从业经验，主要研究金融智能系统框架搭建、算法研究和模型融合技术等，致力于推动金融智能的落地应用与价值创造。
李泽远
某大型金融集团科技公司高级人工智能产品经理，中国计算机学会会员，长期致力于金融智能的产品化工作，负责技术服务类的产品生态搭建与实施推进。曾参与完成生物特征识别技术在银行领域的产品设计和交付落地，在全周期项目中积累了丰富的实战经验。

过去，金融业的运转依赖于人工作业。
在笔者的印象中，20世纪90年代的银行柜台和证券交易大厅总是挤满了人——有来存工资的职员，有来收汇货款的企业会计，有盯完大盘后去窗口排队等待交易的股民涉及钱的业务，手续总是繁多冗杂，填表盖章按手印，常常一等就是大半天。客户焦急，因为时间就是金钱；工作人员任务繁重，恨不得长出三头六臂，学会分身之术。
社会高速发展，经济活动日益活跃，带动了金融业的蓬勃发展，产生了巨大的货币流动、支付结算和证券交易等需求，这些急切的需求催促着金融业提高服务效率。
电子计算机、通信线路和磁盘介质等的出现，给金融后台业务带来了巨大的变化，业务效率相比过去的手工作业成倍提高。电子计算取代了传统的手工计算，账本的核对能够实时在线完成，人工失误大幅减少。从银行的支付结算电子化到证券市场的交易电子化，计算机的介入既提升了工作效率，也提高了准确率，彻底改变了这个行业的组织形式。
IT技术的蓬勃发展让金融前台业务效率突飞猛进，客户办结业务的自动化程度越来越高。自动柜员机的出现，标志着自助银行服务的萌芽，到后来网上银行、手机银行的普及，再到现在全民支付电子化，服务流程在透明度提高的同时也在简化，服务费率大幅降低，整个金融业的运转效率和服务体验均大大提升。
虽然电子化比美国起步晚了近40年，但是站在前人的肩膀上，依托自身扎实的技术水平，中国金融业发展迅猛，已显现弯道超车的势头。
未来，金融业或颠覆于人工智能。
得益于底层技术、硬件设施的进步及公众关注度的高涨，人工智能近几年热度越来越高，大量的资本和人才涌入这个行业，试图在这一波发展热潮中分一杯羹。基础层的云计算、大数据等技术的成熟催化了人工智能的进步，深度学习带来算法上的突破，掀起了人工智能浪潮，使得复杂任务分类准确率大幅提升，从而推动了计算机视觉、统计机器学习、自然语言处理、机器人技术、语音识别等技术的飞速发展。人工智能未来将会给各产业带来巨大变革，其影响将远大于互联网对各行业的改造，将彻底颠覆所有领域，并产生更多的价值。
金融智能主要以人工智能核心技术（统计机器学习、自然语言处理、图计算、联邦学习等）为驱动力，赋能金融行业的各种场景、各个环节、各项服务，包括流程改进、服务定制化、产品创新等，是目前科技赋能金融中的热点领域。它能创造新的模式、业务、流程与产品，从而对金融市场、金融机构、金融服务的提供方式产生重大影响，实现资产端的高效率定价，打破传统金融的信息壁垒，改变行业的运转规则。
金融智能的应用有智能客服、智能投顾、智能理赔、智能财务等。人工智能的“脑力”正在逐渐替代传统的人工作业，从最简单的会话，到现在能理解客户需求并提供解决方案，未来也许会影响世界资源的分配方式，实现真正意义上的普惠金融，满足所有人的金融服务需求。
为什么要写本书
在经济发展的新常态下，如何利用智能化手段加速我国金融业的发展，一直是我们思考的问题。目前，大数据、云计算和人工智能等技术正在对各行各业产生着前所未有的影响，金融业当然也不例外。随着近年来金融业与人工智能技术的快速融合，金融智能异军突起。凭借其降本增效的显著优势，金融智能对我国的金融结构及金融发展规模均影响深远。在这如火如荼的金融智能时代，广大从业人员正致力于金融智能的业务拓展和生态布局，急需一本对金融智能进行宏观判断并给出分析范式的图书作为指导，而本书正好填补了这一空白。如何全面展现金融智能的产业版图，如何以客观的视角洞悉金融智能的未来，正是本书要探索和追寻的问题。我们希望搭起全新的金融智能思考框架，以更好地诠释金融智能的现实意义，帮助金融从业人员以及所有对金融智能感兴趣的读者全面了解金融智能的演进态势、发展格局和未来趋势。相信本书将会为广大读者带来启发。
读者对象
本书适合一般金融业从业者，金融科技、大数据和人工智能从业者，以及对金融智能和金融行业数字化转型感兴趣的读者阅读。
本书主要内容
金融智能是人工智能等技术与金融行业深度融合的产物，旨在创新金融产品与服务，在实现降本增效的同时，提升用户体验和服务效率。首先，本书追本溯源，从人工智能出发，阐述了人工智能在不同维度上的定义及其主要的应用领域，并对常用的人工智能技术进行详细介绍（第1～2章），希望让读者对人工智能有个清晰的认识，以此推开金融智能的大门。然后，本书开始正式讲解金融智能（第3～6章），指出人工智能对金融业的必要性，剖析传统金融行业的痛点与局限，以及金融智能的特点与优势。此外，本书还深入分析了人工智能对金融界的影响，并从驱动因素、未来生态结构和发展趋势三个维度阐述了金融智能领域的未来发展。
我们的写作初衷是帮助广大读者全面了解金融智能的发展态势。因此，为了引发读者对“金融智能如何推动产业升级”的思考，在金融智能的大框架下，我们推演出“金融智能引领银行新生态”“金融智能开启保险新常态”和“金融智能打造证券新业态”这三大态势。从银行业的发展现状出发，我们总结了银行业所面临的诸多痛点，并指明对应传统银行的转型道路，提出人工智能在银行业方面可以落地的应用场景和具体解决方案，展望了新趋势下“智能银行”的挑战与未来。同时，我们详细描述了保险业的发展现状，结合其所遇到的痛点，有针对性地阐述了在金融智能背景下所催生的保险业应用场景，并立足于“智能保险”的未来展开论述。在本书的最后，我们详细阐述了证券行业的发展历程及趋势，挖掘出证券业所遇到的痛点及其转型道路，并在“金融智能+”模式的背景下，重新审视了证券行业的应用场景与解决方案，展望了“智能证券”的未来。
勘误和支持
金融智能概念新、涵盖范围广，虽然笔者已尽可能全面地梳理这一领域的信息，但难免存在遗漏或不妥之处，恳请读者批评指正。如果你有关于本书的任何意见或建议，欢迎发送邮件到yfc@hzbookcom，期待你的反馈。
致谢
本书的写作占用了笔者大量的业余时间，在此特别感谢家人的理解和支持。另外要特别感谢机械工业出版社华章公司的编辑在本书写作过程中给予的精心指导，没有他们的细致工作，本书不可能如此顺利地出版。

前言
第1章　全面了解人工智能1
11　人工智能的定义和应用2
111　人工智能的定义2
112　人工智能的十大应用8
12　人工智能的三大流派14
121　符号主义流派15
122　连接主义流派16
123　行为主义流派17
13　人工智能发展历程17
131　第一次兴起：1956—197418
132　第一次低谷：1974—198023
133　第二次兴起：1980—198724
134　第二次低谷：1987年至21世纪初30
135　第三次兴起：2006年至今30
第2章　走近人工智能技术38
21　人工智能基础技术39
211　云计算39
212　大数据44
213　区块链49
214　5G57
22　人工智能应用技术60
221　机器学习61
222　计算机视觉67
223　自然语言处理71
224　语音识别73
225　联邦学习75
226　图计算81
227　图神经网络85
第3章　金融智能：人工智能催生智慧金融89
31　人工智能对金融业的必要性90
311　金融科技和金融智能的概念90
312　传统金融行业的痛点和局限91
313　金融智能的特点与优势92
32　人工智能对金融界的影响94
321　金融智能是当前趋势热点94
322　传统金融到智慧金融的发展历程95
323　金融企业的科技转型97
324　互联网公司布局金融行业102
325　新兴金融科技公司的诞生107
33　金融智能领域未来的发展112
331　金融智能发展的驱动因素113
332　产业未来生态结构121
333　金融智能的5个发展趋势122
第4章　金融智能引领银行新生态125
41　银行业的发展现状126
411　银行业概览126
412　我国银行业发展历程128
413　科技对银行业发展的影响133
42　传统银行业的痛点139
421　贷款业务方面的痛点139
422　存款业务方面的痛点142
423　支付业务方面的痛点143
43　传统银行的转型道路143
431　传统金融机构与金融科技企业合作144
432　部分银行互联网贷款、线上业务办理145
44　智能化在银行业的应用场景与解决方案146
441 “智慧员工”推动银行发展，提升用户体验147
442　声纹识别助力银行风控防堵150
443　线下刷脸支付便利生活154
444　RPA加速银行业务流程自动化156
445　智能预测分析工具阻绝失败交易158
446　大数据技术加强银行风险管理160
447　图计算技术洞察反洗钱风险164
448　区块链助推征信的数据共享交易166
449　区块链技术融入跨境支付应用170
4410　联邦学习为“数据孤岛”破局174
45　“智能银行”的挑战与未来176
451　银行信用体系的革新176
452　银行模式的开放化177
453　加密前提下的银行数据共享179
454　智能银行自主预测与规避风险180
455　科技把控银行监管尺度182
第5章　金融智能开启保险新常态183
51　保险业发展现状184
511　保险业的起源与发展186
512　中国保险业的发展历程188
513　科技对保险业发展的影响193
52　传统保险业的痛点196
521　客服痛点196
522　理赔痛点198
523　风控痛点201
524　营销痛点206
53　传统保险业的转型道路210
54　智能化在保险业的应用场景与解决方案212
541　智能客服213
542　智能理赔216
543　智能风控224
544　智能营销 225
55　“智能保险”的挑战与未来233
第6章　金融智能打造证券新业态239
61　证券业发展现状240
611　证券业的概念240
612　我国证券业的发展历程及趋势243
613　科技对证券业发展的影响247
62　传统证券业的痛点248
63　传统证券业的转型道路250
631　金融智能引领证券业务模式变革250
632　金融智能与证券业深度融合251
633　金融智能加速传统证券业的线上化转型253
64　金融智能在证券业的应用场景及解决方案254
641　创新应用254
642　业务应用260
65　“智能证券”的挑战与未来271
651　证券市场格局日趋多元化271
652　智能化推动证券监管规则重塑272
653　证券信息透明化遏制智能证券风险273