陈沁
资深银行技术专家，有超过23年的银行业从业经验，现任某大型商业银行某分行信息科技部副总经理，曾荣获该行首届“十大科技明星”称号。全国新型犯罪研究中心重庆分中心研究员、重庆市反洗钱人才库金融科技专项工作组成员。
专注数据智能、计算机视觉、推荐系统、自然语言理解等领域，在某大型商业银行有10年的AI应用开发经验，独立研发的银行AI项目有“人工智能在金融消费者投诉管理中的全流程应用”“会场行为智能管理系统”“电信诈骗涉案账户智能识别模型”“基于增强现实的互动式场景金融”“基于社交图谱的潜在高价值客户挖掘”“金融场景智能文本识别”等，分别荣获该银行软件开发一等奖、大数据创新一等奖以及2021年重庆银行业协会优秀课题二等奖、重庆市金融数据综合试点项目、重庆市2019年金融科技研究课题三等奖。
曾发表《图神经网络在银行营销及风控场景应用》《解决银行科技现实矛盾的中庸之道》《浅论银行IT与业务的脱节与融合》等多篇论文。


何敏
银行资深架构师，拥有10年银行核心项目的开发经验。专注银行应用架构规划，并对区块链、人工智能、大数据等领域有深入研究，主持多个数字化创新项目在金融场景的落地，多次参与省部级重点课题研究。
其中“传统与互联网核心双融合架构的研究与实践”荣获银保监银行业科技风险管理课题研究三等奖、“机器人自动化处理与人工智能在银行运营数据管理中的应用和实践”荣获人民银行银行科技发展三等奖、“国密标准化促进金融信息安全研究”荣获全国金融标准化重点研究课题优秀奖。论文《银行核心系统的技术创新优化实践》在《金融科技时代》杂志发表。

作者背景资深：作者在某大型商业银行从事技术工作超过23年，现担任该行某分行信息科技部副总经理。
作者经验丰富：从事AI技术开发与应用超过10年，独立完成多个银行AI项目，获得银行以及重庆市的多个奖项。
成功经验总结：本书的所有的技术方案、项目实现等全部来自已经在银行成功落地的AI项目，提供源码、模型和数据，可直接复用。
业务场景导向：从实际业务场景出发，围绕智能营销、智能风控、智能运营3大类业务，用11个案例为11种高频业务场景提供AI技术解决方案。

前　言　Preface
人工智能（Artificial Intelligence，AI）是当今最有前途的技术领域之一。近年来，随着终端数据和云端数据的暴增，以及算法和算力的成熟，越来越多的疑难问题被AI解决，研究人才、风投资金、应用场景也源源不断地涌入AI领域。AI已广泛覆盖教育、医疗、食品、工业、金融、旅游、政务等多个领域。学术方面，AI研究成果推陈出新，产生了很多新型交叉学科和细分领域；商业方面，具有AI背景的科技企业和AI场景遍地开花；人才方面，企业需求旺盛，岗位薪资丰厚，人才供不应求。“一篇论文开辟一个新领域”“一家草创公司成为一个领域独角兽”“新技术颠覆一个行业”已成为新常态。可以说，AI给社会带来了深刻的变革，也给无数创业公司带来了新的发展机会。
在数据爆炸、信息爆炸、知识爆炸的时期，AI是商业银行的必争高地，也是银行数字化转型的关键。商业银行作为国民经济的核心要素，必须适应经济社会发展的需要，探索出引领经济发展的新模式。这就必须从建网点、投费用、拼人脉的发展模式向场景化、智能化、数字化的发展模式转型。目前绝大多数新注册的民营商业银行都是纯粹的AI科技公司，而传统商业银行也纷纷成立科技子公司或独立的AI数据部门来进行数字化经营。可以说，商业银行的AI技术应用能力在很大程度上决定了它的商业模式、市场份额、客户体验和盈利能力，这些都是市场竞争力的关键要素。未来银行的业务一定会通过互联网、AR眼镜、嵌入式设备、第三方渠道等形式无缝、无感地植入各种生活场景和生产场景中。可以说，商业银行未来的竞争在很大程度上就是AI能力的竞争。
本书分享的是作者在商业银行科技创新工作中的AI实战项目，应用场景包括智能营销、智能风控、智能运营三个方面，覆盖零售营销、电子银行、信贷业务、科技运维四大板块。本书内容涉及AI思维大脑（左脑）和AI感知大脑（右脑），赋予计算机听、说、读、写、想的能力，提供自动机器学习、图神经网络、推荐系统、强化学习、因果推断、连续实数深度特征合成、无监督对抗机器学习、模糊数学控制、智能语音问答、图像理解、贝叶斯网络、自动控制、计算机视觉等多种技术的场景应用。每章为一个项目，分别从项目实现、算法原理、代码讲解、项目效果等方面阐述。本书介绍研究探索性的实战项目，避免晦涩难懂的数学公式和原理剖析，以通俗易懂的语言讲述如何将AI技术应用在商业银行经营场景中。
分享真实案例的实战经验是本书的一大特色。为方便读者学习，本书所有项目均提供数据文件和项目代码。读者可关注微信公众号“人工智能和元宇宙行业应用”（微信号AI7Meta），注册并下载本书的全部数据文件和代码。
本书旨在提供实战经验，帮助读者加快自建项目的研发速度。本书具有一定的专业性，要求读者需要具备一定的数学和机器学习基础知识。建议先了解项目设计和算法思想，再动手运行项目，以便加深理解。
展望未来，AI将在以下几个方面持续对商业银行产生深远影响：一是数据驱动银行经营决策，从局部智能转变为全局智能；二是AI客服代替人工劳动，全面释放生产力；三是区块链结合供应链，实现多方机构信息流、资金流和物流的三流合一；四是AI个性化私人银行的兴起，全面变革商业银行的高端服务；五是借助AI技术，银行业务大规模植入各种线上非银行业务场景，与异业合作伙伴联合，跨界、跨行业合作。
毋庸置疑，AI已成为商业银行战略发展要务。培养和引入AI人才、建立AI思维、建设AI生态是商业银行未来成功的关键。
由于作者水平有限，本书难免有不足之处，恳请广大读者批评指正。作者邮箱：chenchenqin_88@qq.com。感谢家人及朋友在本书写作期间给予理解和帮助，感谢机械工业出版社的大力支持！
陈　沁