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内容大纲
从自动筛选与解读海量信息，到构建智能用户画像与实现流畅的交互体验，再到精准的市场预测、投资组合优化与自动再平衡，人工智能驱动下的智能投顾展现出了巨大的进步与潜力。本书详细介绍了如何利用人工智能技术来辅助和支持投资决策，概述了全球代表性国家对智能金融工具的监管政策，并详细介绍了美国、欧洲、中国多家知名智能投顾平台的运作情况，使读者能够更加直观地理解人工智能在辅助与指导投资实践中所发挥的作用。 -
作者介绍
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目录
绪论
第一部分 技术基础
第1章 人工智能与机器学习
1.1 人工智能与机器学习概述
1.1.1 人工智能的发展历程
1.1.2 机器学习的基本概念
1.2 机器学习的分类
1.2.1 监督学习
1.2.2 无监督学习
1.2.3 半监督学习
1.2.4 强化学习
第2章 自然语言处理
2.1 自然语言处理概述
2.2 文本分析
2.2.1 文本分析概述
2.2.2 情感分析
2.3 大语言模型
2.3.1 大语言模型概述
2.3.2 大语言模型的训练
2.3.3 大语言模型的应用
2.4 知识图谱
2.4.1 知识图谱概述
2.4.2 知识图谱与自然语言处理的关系
2.4.3 知识图谱的应用
2.5 案例：经济政策与市场反应
第3章 计算机视觉
3.1 计算机视觉概述
3.2 文字识别
3.3 图像识别
3.3.1 图像分类
3.3.2 目标定位与检测
3.3.3 图像分割与生成
3.4 人脸识别
3.5 视频分析
3.6 案例：卫星图像与经济活动
第二部分 全流程应用场景
第4章 用户画像与交互
4.1 用户画像与个性化建议
4.2 用户交互与智能客服
4.3 案例：中信建投和国泰君安的服务实践
4.3.1 中信建投全场景数智化服务平台
4.3.2 国泰君安的数字人交互智投平台
第5章 市场预测
5.1 宏观经济预测
5.1.1 宏观经济预测中的AI应用
5.1.2 基于大模型的宏观经济预测
5.2 金融市场预测
5.2.1 金融市场预测中的AI应用
5.2.2 基于深度学习的金融市场预测
5.3 案例：腾景数研与道富集团的预测实践
5.3.1 腾景AI的经济预测
5.3.2 道富集团的股票成交量预测
第6章 投资组合构建
6.1 投资组合构建策略
6.1.1 现代资产组合理论
6.1.2 行为金融学理论
6.2 AI在投资组合构建中的应用
6.2.1 机器学习在投资组合构建中的应用
6.2.2 大语言模型在投资组合构建中的应用
6.3 案例：英仕曼集团与东方财富的技术实践
6.3.1 英仕曼集团的机器学习实践
6.3.2 东方财富“妙想”金融大模型
第7章 投后管理
7.1 投资组合监控与风险评估
7.1.1 投资组合的风险评估
7.1.2 风险评估中的AI应用
7.2 投资组合的自动交易与再平衡
7.2.1 投资组合的自动交易
7.2.2 投资组合的再平衡
第三部分 智能投顾的全球实践
第8章 应运而生的智能投顾
8.1 智能投顾的诞生背景
8.2 投资顾问的发展历程
第9章 监管政策与实践
9.1 监管的必要性
9.1.1 互联网的技术风险
9.1.2 智能投顾的操作风险
9.1.3 权责划分风险
9.1.4 信息安全风险
9.2 美国对智能投顾的监管
9.2.1 政府监管
9.2.2 行业自律
9.3 英国对智能投顾的监管
9.3.1 监管机构
9.3.2 监管沙盒
9.4 中国对智能投顾的监管
9.4.1 政府监管
9.4.2 行业自律
第10章 美国部分代表性智能投顾平台简介
10.1 Betterment
10.2 Wealthfront
10.3 先锋集团VPAS
10.4 嘉信理财SIP
10.5 Financial Engines
第11章 欧洲部分代表性智能投顾平台简介
11.1 Ginmon
11.2 ETFmatic
11.3 Nutmeg
11.4 德意志银行Robin
11.5 Moneyfarm
第12章 中国部分代表性智能投顾平台简介
12.1 广发证券贝塔牛
12.2 中银慧投
12.3 理财魔方
12.4 蚂蚁金服“帮你投”
附录1 统计学基础及其在金融领域的应用
附录2 《智能投顾合规监管指南》
附录3 《数字化投顾报告》
附录4 《证券投资顾问业务暂行规定》
参考文献
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