智能金融：探索人工智能与金融科技的交融创新 - 中国高校教材图书网
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书名： |
智能金融：探索人工智能与金融科技的交融创新
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| ISBN： | 978-7-5642-4887-1 |
责任编辑： | 邱仿 |
| 作者： |
郭皓晨 刘剑 著
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装订： | 平装 |
| 印次： | 1-1 |
开本： | 16开 |
| 定价： |
￥89.00
折扣价：￥84.55
折扣：0.95
节省了4.45元
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字数： |
330千字
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| 出版社： |
上海财经大学出版社 |
页数： |
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| 出版日期： |
2026-04-01 |
每包册数： |
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| 国家规划教材： |
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省部级规划教材： |
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| 入选重点出版项目： |
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获奖信息： |
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| 内容简介： |
本书深刻剖析了人工智能在金融领域的蓬勃发展态势，凸显了人工智能在金融科技中的关键作用。
书中详细阐释了智能金融的基础技术，包括大数据、机器学习、专家系统、智能计算、人工神经网络、自然语言处理和区块链等，揭示了这些技术如何驱动金融决策实现革新。
同时，作者以全球化视角，聚焦智能金融在智能投资、风险管理、个性化金融服务以及数字化支付等多个应用场景中的实际应用，通过多元场景的真实案例分析，展现了智能金融的成功实践。
本书涵盖金融科技与智能金融创新的各个方面，从技术原理到应用场景，再到未来展望，为读者构建了全景式知识框架。
此外，书中还深入探讨了金融科技的发展现状、人工智能对金融市场与投资决策的深远影响、技术普及与产业创新之间的关系以及金融安全等关键问题。
通过对行业趋势、交叉学科合作、社会影响与伦理考量等多方面的综合分析，帮助读者深刻理解智能金融对全球金融行业乃至全球经济的颠覆性影响，从而从容迎接智能金融新时代的到来。
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| 作者简介： |
郭皓晨 博士，东南大学经济管理学院副教授。长期从事人工智能与金融深度融合研究，方向涵盖金融安全与金融智能、金融工程与风险管理、金融理论与政策等领域，重点聚焦于金融大模型、生成式AI在金融业务流程中的应用、多模态金融数据融合、智能风控体系构建及深度学习量化策略等智能金融前沿方向。主持国家社会科学基金项目，参与多项国家级科研计划及金融策略模型的研发工作，在国内外高水平学术期刊发表论文40余篇，同时担任多份权威期刊审稿人。在理论研究、工程实践与教学体系建设方面积累了深厚经验，长期关注人工智能对金融运行机制、市场结构与监管体系的重塑作用，致力于推动智能金融领域的学术发展与行业创新。
刘剑 博士，东南大学自动化学院副教授，博士生导师。近年来，共发表或接收SCI/EI期刊论文70余篇，申请与受理国家发明专利20余项。荣获中国自动化学会优秀博士学位论文奖、吴文俊人工智能优秀博士学位论文奖，以及中国自动化学会自然科学一等奖。
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| 章节目录： |
第1章 智能金融的时代画像：变革的起点与动力 / 001
1.1 从计算金融到智能金融：一场隐秘的跃迁 / 002
1.2 被重构的金融系统：从有形规则到无形代码 / 004
1.3 典型事件背后的结构信号：三个变革片段 / 008
1.4 用户视角下的智能金融生活重构 / 011
1.5 从产业逻辑看金融结构的 AI转型 / 015
1.6 技术叙事与金融语言：从工具观到范式观 / 020
1.7 中国经验与全球对比：一场智能金融的加速度实验 / 022
1.8 本章小结 / 024
第2章 智能金融的底层逻辑：从AI模型到数字货币 / 025
2.1 算法成为新规则的缔造者 / 025
2.2 AI模型的运作逻辑与嵌入金融的路径 / 028
2.3 金融认知的算法重构：从规则逻辑到模型逻辑 / 048
2.4 智能决策机制与金融行为控制：算法在行动中的权力逻辑 / 060
2.5 算法驱动下的组织行为变革：智能金融中的结构再造与权力转移 / 070
2.6 数字货币系统中的智能嵌入逻辑 / 080
2.7 模型即制度：算法治理的技术原理与风险界限 / 083
2.8 技术实现中的关键架构解剖 / 085
2.9 本章小结 / 087
第3章 从黑箱到协同：智能金融的核心应用场景重构 / 088
3.1 智能投顾与资产配置：大模型如何理解“风险偏好” / 088
3.2 智能风控系统进化：从静态评分到动态决策 / 093
3.3 智能信贷与微贷：从“被拒绝的人”到“算法接纳者” / 098
3.4 智能支付与合约执行：自动转账、DCEP与跨境结算 / 100
3.5 智能客服与金融助理：NLP落地与用户旅程重构 / 103
3.6 融合场景探索：超融合系统中的 AI调度逻辑 / 105
3.7 AI场景设计方法论：从用户旅程到系统原型 / 110
3.8 跨平台智能协同：从超级 App到金融生态一体化 / 119
3.9 本章小结 / 122
第4章 算法之外：金融大模型与Agent的金融行为演化 / 123
4.1 FinGPT：会说金融语言的大脑 / 124
4.2 金融 Agent：让模型“动”起来的自主化路径 / 126
4.3 插件生态与金融 OS：未来金融服务操作系统雏形 / 129
4.4 Prompt Engineering in Finance：提示词如何调控资产组合？ / 132
4.5 构建你的“专属 AI财务顾问”：金融个人化 Agent场景 / 137
4.6 多智能体博弈与市场行为模拟 / 141
4.7 “自解释模型”研究：提升大模型的可控性与监管适应性 / 143
4.8 本章小结 / 146
第5章 智能交易与市场预测：量化模型的新边界 / 147
5.1 智能量化策略：因子挖掘、强化学习与对抗交易的融合逻辑 / 147
5.2 行为金融与 AI感知：市场不仅有理性 / 157
5.3 情绪预测系统：文本驱动的趋势预判 / 161
5.4 AI驱动的高频交易系统与低延迟模型 / 167
5.5 资产组合优化：CVaR与个性化约束下的 AI策略 / 169
5.6 超短线与长周期：不同策略的 AI适配边界 / 171
5.7 数据驱动的跨资产交易：AI如何理解联动逻辑 / 173
5.8 多模态交易系统：文本、图像与结构数据的融合策略 / 176
5.9 本章小结 / 180
第6章 普惠的边界与演进：AI如何让金融更公平？ / 181
6.1 技术的两面性：金融 AI是包容还是加剧差距？ / 181
6.2 AI驱动下的新普惠金融：信贷、保险与养老金 / 186
6.3 边缘用户识别与服务：算法能理解“低资源群体”吗？ / 190
6.4 金融教育与 AI教练：个性化理财教学实践 / 193
6.5 跨国应用与文化偏差：发展中市场的挑战 / 198
6.6 AI系统中的伦理风险量化机制 / 203
6.7 包容性创新案例分析：Kiva、Ant Forest与PensionTech / 206
6.8 本章小结 / 208
第7章 “黑天鹅”事件与算法风险：智能金融的安全防线 / 211
7.1 欺诈检测与异常识别：识别深度伪造与异常模式 / 211
7.2 可解释 AI（XAI）在监管中的应用与落地 / 214
7.3 数据隐私保护：联邦学习与脱敏策略 / 216
7.4 对抗性攻击与 AI鲁棒性防线 / 219
7.5 智能金融沙盒：AI系统的监管孵化机制 / 221
7.6 多机构 AI协同风控机制设计：联盟模型实践 / 223
7.7 模型对抗测试：压力测试如何进入 AI系统 / 226
7.8 AI灾难管理机制与极端事件响应体系 / 228
7.9 本章小结 / 231
第8章 智能金融的未来治理与伦理愿景 / 232
8.1 “AI伦理通用四原则”与 AI金融治理框架 / 232
8.2 算法歧视与金融决策公正性问题 / 235
8.3 全球金融 AI监管博弈：美国、欧盟、中国三方比较 / 238
8.4 跨境 AI监管协同机制与标准制定 / 241
8.5 金融 AI可持续性与碳责任：绿色金融新话题 / 243
8.6 从监管沙箱到监管大模型：规则嵌入的演进路径 / 246
8.7 智能金融的社会契约：公众参与与算法公投机制 / 251
8.8 本章小结 / 254
第9章 结语：重构信任、认知与金融的边界 / 255
9.1 从数据到信任：智能金融的哲学命题 / 255
9.2 我们最终要相信什么：算法、合同，还是人？ / 257
9.3 金融的下一个二十年：认知革命、价值革命与制度革命 / 259
9.4 “AI金融文明”畅想：人与技术共同演化的未来秩序 / 261
附录A：智能金融研究图谱、学习资源与推荐书单 / 263
附录B：术语表中英文对照 / 266
附录C：主要模型简介 / 269
参考文献 / 276
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