銀行AI項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)：典型業(yè)務(wù)場(chǎng)景的AI解決方案與案例實(shí)現(xiàn)
定 價(jià)：99 元
叢書(shū)名：金融科技
- 作者：邵理煜 陳沁 何敏 著
- 出版時(shí)間：2023/2/1
- ISBN：9787111719076
- 出 版 社：機(jī)械工業(yè)出版社
- 中圖法分類(lèi)：F830.3-39
- 頁(yè)碼：292
- 紙張：
- 版次：
- 開(kāi)本：16
這是一本講解銀行如何利用AI技術(shù)提升業(yè)務(wù)效能和用戶(hù)體驗(yàn)的著作，也是一本指導(dǎo)銀行如何通過(guò)AI技術(shù)實(shí)現(xiàn)數(shù)字化和智能化轉(zhuǎn)型的著作。
作者在銀行業(yè)從事技術(shù)工作20余年，本書(shū)的經(jīng)驗(yàn)和案例全部來(lái)自成功的、真實(shí)的業(yè)務(wù)實(shí)踐。作者從實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景出發(fā)，聚焦智能營(yíng)銷(xiāo)、智能風(fēng)控、智能運(yùn)營(yíng)3大類(lèi)業(yè)務(wù)，用11個(gè)項(xiàng)目案例為11種高頻業(yè)務(wù)提供了被驗(yàn)證的AI技術(shù)解決方案。每個(gè)項(xiàng)目案例包括方案設(shè)計(jì)、技術(shù)理論、算法框架、代碼實(shí)現(xiàn)、效果展示等模塊，手把手教讀者實(shí)現(xiàn)案例的全過(guò)程。同時(shí)，每個(gè)案例還提供數(shù)據(jù)模型和示例數(shù)據(jù)，讀者可以直接在自己的業(yè)務(wù)中復(fù)用。
每個(gè)案例均使用不同類(lèi)型的AI技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)，涉及數(shù)據(jù)挖掘、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、計(jì)算機(jī)聽(tīng)覺(jué)、自然語(yǔ)言處理等10余種技術(shù)，能給讀者帶來(lái)的具體業(yè)務(wù)價(jià)值如下：
?用自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)實(shí)現(xiàn)月活客戶(hù)挖掘；
?用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)高價(jià)值客戶(hù)識(shí)別；
?用推薦系統(tǒng)技術(shù)實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)的精準(zhǔn)推薦；
?用強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)評(píng)估營(yíng)銷(xiāo)推文的價(jià)值；
?用因果推斷技術(shù)實(shí)現(xiàn)關(guān)聯(lián)還款二元因果效應(yīng)模型；
?用智能語(yǔ)音問(wèn)答技術(shù)實(shí)現(xiàn)方言電話(huà)催收機(jī)器人；
?用多項(xiàng)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)實(shí)現(xiàn)電信欺詐洗錢(qián)賬戶(hù)的識(shí)別；
?用圖像理解技術(shù)實(shí)現(xiàn)重要業(yè)務(wù)或產(chǎn)品的視覺(jué)監(jiān)控；
?用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)技術(shù)實(shí)現(xiàn)個(gè)人貸款逾期預(yù)測(cè)；
?用自動(dòng)控制技術(shù)實(shí)現(xiàn)私域流量客戶(hù)的冷啟動(dòng)；
?用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)中心智能巡檢機(jī)器人。
序1
序2
前言
智能營(yíng)銷(xiāo)篇
第1章 手機(jī)銀行潛在月活客戶(hù)
挖掘——自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)2
1.1 自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介4
1.2 開(kāi)發(fā)框架與庫(kù)6
1.2.1?重要特征選擇庫(kù)Feature_selector6
1.2.2?重要特征選擇庫(kù)Boruta10
1.2.3?自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)建�？蚣蹻laml12
1.2.4?自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)框架AutoGluon16
1.2.5?貝葉斯優(yōu)化庫(kù)Bayesian-
optimization17
1.3?案例實(shí)戰(zhàn)22
1.3.1?運(yùn)行環(huán)境搭建22
1.3.2?數(shù)據(jù)集準(zhǔn)備23
1.3.3?特征選擇代碼實(shí)戰(zhàn)27
1.3.4?自動(dòng)化建模代碼實(shí)戰(zhàn)31
1.3.5?自動(dòng)化調(diào)參代碼實(shí)戰(zhàn)34
1.4 案例總結(jié)36
第2章 零售潛在高價(jià)值客戶(hù)識(shí)別——
圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)37
2.1 圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介38
2.1.1?圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概念38
2.1.2?圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢(shì)41
2.1.3?圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展43
2.1.4?圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是大數(shù)據(jù)時(shí)代的
產(chǎn)物44
2.2 方案設(shè)計(jì)47
2.3 圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法48
2.4?開(kāi)發(fā)框架50
2.4.1?圖數(shù)據(jù)庫(kù)Neo4j50
2.4.2?圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開(kāi)發(fā)框架DGL51
2.5 案例實(shí)戰(zhàn)53
2.5.1?環(huán)境準(zhǔn)備53
2.5.2?代碼實(shí)戰(zhàn)61
2.6 案例總結(jié)69
第3章 銀行業(yè)務(wù)精準(zhǔn)推薦——
推薦系統(tǒng)72
3.1 推薦系統(tǒng)簡(jiǎn)介73
3.2 推薦算法75
3.2.1?協(xié)同過(guò)濾算法75
3.2.2?PersonalRank圖推薦算法78
3.2.3?文本卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)80
3.2.4?雙塔模型82
3.3 開(kāi)發(fā)框架84
3.3.1?計(jì)算框架PySpark84
3.3.2?分詞框架Pkuseg86
3.3.3?深度學(xué)習(xí)框架TensorFlow與
Keras86
3.4 案例實(shí)戰(zhàn)87
3.4.1?數(shù)據(jù)準(zhǔn)備87
3.4.2?環(huán)境準(zhǔn)備88
3.4.3?代碼實(shí)戰(zhàn)89
3.5 案例總結(jié)104
第4章 銀行線上營(yíng)銷(xiāo)推文價(jià)值
評(píng)估—強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)105
4.1 強(qiáng)化學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介106
4.1.1?人工智能發(fā)展與強(qiáng)化學(xué)習(xí)106
4.1.2?強(qiáng)化學(xué)習(xí)的基本概念108
4.1.3?Q-Learning算法110
4.2 案例實(shí)戰(zhàn)111
4.3 案例總結(jié)115
第5章 關(guān)聯(lián)還款二元因果效應(yīng)
模型—因果推斷技術(shù)116
5.1 因果科學(xué)簡(jiǎn)介117
5.2 因果森林算法簡(jiǎn)介119
5.3 開(kāi)發(fā)庫(kù)122
5.4 案例實(shí)戰(zhàn)122
5.4.1?數(shù)據(jù)準(zhǔn)備123
5.4.2?環(huán)境搭建124
5.4.3?代碼實(shí)戰(zhàn)124
5.5?案例總結(jié)128
智能風(fēng)控篇
第6章 電信欺詐洗錢(qián)賬戶(hù)識(shí)別案
例——多項(xiàng)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)132
6.1 案例痛點(diǎn)：銀行業(yè)反電信詐騙風(fēng)控
規(guī)則的局限性133
6.2 建模技術(shù)與場(chǎng)景分析134
6.2.1?“風(fēng)控規(guī)則難以實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)調(diào)整”
的解決方案：連續(xù)實(shí)數(shù)深度
特征合成技術(shù)134
6.2.2?“風(fēng)控規(guī)則不客觀全面”的解
決方案：無(wú)監(jiān)督對(duì)抗機(jī)器學(xué)
習(xí)技術(shù)138
6.2.3?“模糊風(fēng)控規(guī)則表述不清”的
解決方案：模糊數(shù)學(xué)控制
技術(shù)149
6.3 案例實(shí)戰(zhàn)151
6.3.1?環(huán)境搭建151
6.3.2?代碼實(shí)戰(zhàn)153
6.4 案例總結(jié)162
第7章 從零開(kāi)發(fā)方言語(yǔ)音電話(huà)催收
雙模機(jī)器人—智能語(yǔ)音
問(wèn)答技術(shù)164
7.1?方案設(shè)計(jì)167
7.2?智能語(yǔ)音問(wèn)答技術(shù)170
7.2.1?智能語(yǔ)音問(wèn)答系統(tǒng)的基本任務(wù)170
7.2.2?自動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)171
7.2.3?QuartzNet模型174
7.2.4?基于自由文本閱讀理解的問(wèn)答
技術(shù)176
7.2.5?從文本到語(yǔ)音的合成技術(shù)179
7.2.6?遷移學(xué)習(xí)179
7.3?開(kāi)發(fā)框架180
7.3.1?英偉達(dá)對(duì)話(huà)式AI框架Nemo180
7.3.2?端到端語(yǔ)音處理框架ESPnet180
7.3.3 Transformers模型庫(kù)181
7.3.4?跨平臺(tái)GUI框架PyQt5183
7.3.5?SIP與PJSIP框架183
7.4?案例實(shí)戰(zhàn)185
7.4.1?軟硬件環(huán)境搭建及運(yùn)行案例
程序185
7.4.2?代碼實(shí)戰(zhàn)193
7.5?案例總結(jié)211
第8章 動(dòng)產(chǎn)抵押品倉(cāng)庫(kù)視覺(jué)監(jiān)控
項(xiàng)目——圖像理解技術(shù)212
8.1?方案設(shè)計(jì)213
8.2?開(kāi)發(fā)庫(kù)與框架216
8.2.1?計(jì)算機(jī)視覺(jué)處理庫(kù)OpenCV216
8.2.2?人臉識(shí)別開(kāi)源庫(kù)Face_
Recognition218
8.2.3?實(shí)例分割開(kāi)源庫(kù)Yolact219
8.2.4?深度學(xué)習(xí)圖像處理庫(kù)ImageAI
與目標(biāo)檢測(cè)遷移學(xué)習(xí)224
8.2.5?Django框架和Pyecharts數(shù)據(jù)
可視化庫(kù)226
8.3?案例實(shí)戰(zhàn)227
8.3.1?軟硬件環(huán)境搭建及運(yùn)行案例
程序227
8.3.2?代碼實(shí)戰(zhàn)232
8.4?案例總結(jié)245
第9章 個(gè)人貸款逾期預(yù)測(cè)項(xiàng)目——
貝葉斯網(wǎng)絡(luò)技術(shù)247
9.1?貝葉斯網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介248
9.1.1?貝葉斯學(xué)習(xí)的概念248
9.1.2?從貝葉斯學(xué)習(xí)到貝葉斯
網(wǎng)絡(luò)249
9.2?概率圖計(jì)算庫(kù)Pgmpy251
9.3?案例實(shí)戰(zhàn)252
9.3.1?環(huán)境搭建和案例運(yùn)行252
9.3.2?代碼實(shí)戰(zhàn)252
9.4?案例總結(jié)256
智能運(yùn)營(yíng)篇
第10章 企業(yè)微信私域流量客戶(hù)
冷啟動(dòng)項(xiàng)目——自動(dòng)控制
技術(shù)260
10.1?方案設(shè)計(jì)262
10.2?開(kāi)發(fā)庫(kù)266
10.2.1?底層接口庫(kù)Pywin32266
10.2.2?圖像處理庫(kù)Pillow266
10.2.3?計(jì)算機(jī)視覺(jué)處理庫(kù)OpenCV266
10.2.4?數(shù)據(jù)處理庫(kù)Pandas266
10.2.5?Pynput庫(kù)267
10.3?案例實(shí)戰(zhàn)267
10.3.1?軟硬件環(huán)境搭建及運(yùn)行案例
程序267
10.3.2?代碼實(shí)戰(zhàn)268
10.4?案例總結(jié)275
第11章 商業(yè)銀行數(shù)據(jù)中心智能
巡檢機(jī)器人——計(jì)算機(jī)
視覺(jué)技術(shù)276
11.1?方案設(shè)計(jì)277
11.2?計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)279
11.2.1?樹(shù)莓派279
11.2.2?HSV顏色空間281
11.2.3?中值濾波282
11.2.4?邊緣計(jì)算283
11.3?開(kāi)發(fā)庫(kù)284
11.4?案例實(shí)戰(zhàn)285
11.4.1?軟硬件環(huán)境搭建及運(yùn)行案例
程序285
11.4.2?代碼實(shí)戰(zhàn)286
11.5?案例總結(jié)292
書(shū)單推薦
