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资深银行技术专家超20年经验总结，为银行数字化和智能化提供实战指导，提升银行核心竞争力。
内容简介
本书是一本讲解银行如何利用AI技术提升业务效能和用户体验的著作，也是一本指导银行如何通过AI技术实现数字化和智能化转型的著作。
作者在银行业从事技术工作20余年，本书的经验和案例全部来自成功的、真实的业务实践。作者从实际业务场景出发，聚焦智能营销、智能风控、智能运营3大类业务，用11个项目案例为11种高频业务提供了被验证的AI技术解决方案。每个项目案例包括方案设计、技术理论、算法框架、代码实现、效果展示等模块，手把手教读者实现案例的全过程。同时，每个案例还提供数据模型和示例数据，读者可以直接在自己的业务中复用。
每个案例均使用不同类型的AI技术来实现，涉及数据挖掘、计算机视觉、计算机听觉、自然语言处理等10余种技术。
作者简介
作者陈沁，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。
章节目录
版权信息
序1
序2
前言
智能营销篇
第1章 手机银行潜在月活客户挖掘
1.1 自动机器学习简介
1.2 开发框架与库
1.3 案例实战
1.4 案例总结
第2章 零售潜在高价值客户识别
2.1 图神经网络简介
2.2 方案设计
2.3 图卷积神经网络算法
2.4 开发框架
2.5 案例实战
2.6 案例总结
第3章 银行业务精准推荐
3.1 推荐系统简介
3.2 推荐算法
3.3 开发框架
3.4 案例实战
3.5 案例总结
第4章 银行线上营销推文价值评估
4.1 强化学习简介
4.2 案例实战
4.3 案例总结
第5章 关联还款二元因果效应模型
5.1 因果科学简介
5.2 因果森林算法简介
5.3 开发库
5.4 案例实战
5.5 案例总结
智能风控篇
第6章 电信欺诈洗钱账户识别案例
6.1 案例痛点：银行业反电信诈骗风控规则的局限性
6.2 建模技术与场景分析
6.3 案例实战
6.4 案例总结
第7章 从零开发方言语音电话催收双模机器人
7.1 方案设计
7.2 智能语音问答技术
7.3 开发框架
7.4 案例实战
7.5 案例总结
第8章 动产抵押品仓库视觉监控项目
8.1 方案设计
8.2 开发库与框架
8.3 案例实战
8.4 案例总结
第9章 个人贷款逾期预测项目
9.1 贝叶斯网络简介
9.2 概率图计算库Pgmpy
9.3 案例实战
9.4 案例总结
智能运营篇
第10章 企业微信私域流量客户冷启动项目
10.1 方案设计
10.2 开发库
10.3 案例实战
10.4 案例总结
第11章 商业银行数据中心智能巡检机器人
11.1 方案设计
11.2 计算机视觉技术
11.3 开发库
11.4 案例实战
11.5 案例总结
银行AI项目实战：典型业务场景的AI解决方案与案例实现是2023年由机械工业出版社出版,作者陈沁。
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