●导论
节 人工智能
第二节 证券行业智能化发展
技术篇
章 大数据技术
节 传统技术局限性的解决
第二节 大数据技术体系
第二章 人工智能技术
节 机器学习框架
第二节 特征工程
第三节 机器学习算法
第四节 机器学习算法性能
第五节 机器学习常见问题及解决
应用篇
第三章 智能投顾
节 证券投资顾问业务面临的困局
第二节 智能投顾的发展历程
第三节 智能投顾发展模式思考
第四节 中国券商智能投顾发展
第五节 东吴证券智能投顾发展思考
第六节 中国券商智能投顾监管
第四章 智能客户分类
节 证券公司客户分类研究的背景、意义和现状
第二节 客户分类相关理论与方法
第三节 客户分类管理体系设计
第四节 客户分类管理在营销策略中的应用
第五节 客户分类管理的营销建议
第六节 案例分析：客户细分及适当性管理
第七节 案例分析：客户理财精准营销
第八节 案例分析：客户沉默及流失预警
第五章 智能客服
节 客服业务之现状
第二节 智能客服相关技术简介
第三节 人工智能在客服领域的应用简介
第四节 金融行业智能客服系统发展建议
参考文献
后记
内容简介
本书研究大数据与人工智能在金融行业，尤其是证券行业的应用。全书分为技术篇和应用篇，技术篇里主要介绍了人工智能以及金融科技的发展情况，系统整理了在证券行业有广泛应用的相关大数据和人工智能技术，应用篇里主要是在技术篇的基础上，探索了人工智能在投资顾问、客户分类和客户服务这三大场景下的实际应用。本书回顾总结了海内外优选的发展经验，对人工智能在证券行业的应用进行了探索与实践，并对相关业务发展提出了一些具体建议。
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