银行AI项目实战：典型业务场景的AI解决方案与案例实现邵理煜 ISBN：9787111719076

银行AI项目实战：典型业务场景的AI解决方案与案例实现

书籍作者：邵理煜

ISBN：9787111719076

书籍语言：简体中文

连载状态：全集

电子书格式：pdf,txt,epub,mobi,azw3

下载次数：9610

运行环境：PC/Windows/Linux/Mac/IOS/iPhone/iPad/Kindle/Android/安卓/平板

内容简介

这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，能给读者带来的具体业务价值如下：
? 用自动机器学习技术实现月活客户挖掘；
? 用图神经网络实现高价值客户识别；
? 用推荐系统技术实现业务的精准推荐；
? 用强化学习技术评估营销推文的价值；
? 用因果推断技术实现关联还款二元因果效应模型；
? 用智能语音问答技术实现方言电话催收机器人；
? 用多项机器学习技术实现电信欺诈洗钱账户的识别；
? 用图像理解技术实现重要业务或产品的视觉监控；
? 用贝叶斯网络技术实现个人贷款逾期预测；
? 用自动控制技术实现私域流量客户的冷启动；
? 用计算机视觉技术实现数据中心智能巡检机器人。

作者简介

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。

何敏
银行资深架构师，拥有10年银行核心项目的开发经验。专注银行应用架构规划，并对区块链、人工智能、大数据等领域有深入研究，主持多个数字化创新项目在金融场景的落地，多次参与省部级重点课题研究。
其中“传统与互联网核心双融合架构的研究与实践”荣获银保监银行业科技风险管理课题研究三等奖、“机器人自动化处理与人工智能在银行运营数据管理中的应用和实践”荣获人民银行银行科技发展三等奖、“国密标准化促进金融信息安全研究”荣获全国金融标准化重点研究课题优秀奖。论文《银行核心系统的技术创新优化实践》在《金融科技时代》杂志发表。

编辑推荐

适读人群 ：本书以解决实际问题为宗旨，奉行拿来主义，兼顾原理介绍，偏重于项目实战，给读者献上开箱即用的全套技术方案和完整代码，适合商业银行内部科技人员阅读，也可作为人工智能爱

作者背景资深：作者在某大型商业银行从事技术工作超过23年，现担任该行某分行信息科技部副总经理。
作者经验丰富：从事AI技术开发与应用超过10年，独立完成多个银行AI项目，获得银行以及重庆市的多个奖项。
成功经验总结：本书的所有的技术方案、项目实现等全部来自已经在银行成功落地的AI项目，提供源码、模型和数据，可直接复用。
业务场景导向：从实际业务场景出发，围绕智能营销、智能风控、智能运营3大类业务，用11个案例为11种高频业务场景提供AI技术解决方案。

《银行AI项目实战：典型业务场景的AI解决方案与案例实现》电子书免费下载

pdf下载
txt下载
epub下载
mobi下载
azw3下载
下载暂时关闭，开启另行通知

前言

前　言　Preface
人工智能（Artificial Intelligence，AI）是当今最有前途的技术领域之一。近年来，随着终端数据和云端数据的暴增，以及算法和算力的成熟，越来越多的疑难问题被AI解决，研究人才、风投资金、应用场景也源源不断地涌入AI领域。AI已广泛覆盖教育、医疗、食品、工业、金融、旅游、政务等多个领域。学术方面，AI研究成果推陈出新，产生了很多新型交叉学科和细分领域；商业方面，具有AI背景的科技企业和AI场景遍地开花；人才方面，企业需求旺盛，岗位薪资丰厚，人才供不应求。“一篇论文开辟一个新领域”“一家草创公司成为一个领域独角兽”“新技术颠覆一个行业”已成为新常态。可以说，AI给社会带来了深刻的变革，也给无数创业公司带来了新的发展机会。
在数据爆炸、信息爆炸、知识爆炸的时期，AI是商业银行的必争高地，也是银行数字化转型的关键。商业银行作为国民经济的核心要素，必须适应经济社会发展的需要，探索出引领经济发展的新模式。这就必须从建网点、投费用、拼人脉的发展模式向场景化、智能化、数字化的发展模式转型。目前绝大多数新注册的民营商业银行都是纯粹的AI科技公司，而传统商业银行也纷纷成立科技子公司或独立的AI数据部门来进行数字化经营。可以说，商业银行的AI技术应用能力在很大程度上决定了它的商业模式、市场份额、客户体验和盈利能力，这些都是市场竞争力的关键要素。未来银行的业务一定会通过互联网、AR眼镜、嵌入式设备、第三方渠道等形式无缝、无感地植入各种生活场景和生产场景中。可以说，商业银行未来的竞争在很大程度上就是AI能力的竞争。
本书分享的是作者在商业银行科技创新工作中的AI实战项目，应用场景包括智能营销、智能风控、智能运营三个方面，覆盖零售营销、电子银行、信贷业务、科技运维四大板块。本书内容涉及AI思维大脑（左脑）和AI感知大脑（右脑），赋予计算机听、说、读、写、想的能力，提供自动机器学习、图神经网络、推荐系统、强化学习、因果推断、连续实数深度特征合成、无监督对抗机器学习、模糊数学控制、智能语音问答、图像理解、贝叶斯网络、自动控制、计算机视觉等多种技术的场景应用。每章为一个项目，分别从项目实现、算法原理、代码讲解、项目效果等方面阐述。本书介绍研究探索性的实战项目，避免晦涩难懂的数学公式和原理剖析，以通俗易懂的语言讲述如何将AI技术应用在商业银行经营场景中。
分享真实案例的实战经验是本书的一大特色。为方便读者学习，本书所有项目均提供数据文件和项目代码。读者可关注微信公众号“人工智能和元宇宙行业应用”（微信号AI7Meta），注册并下载本书的全部数据文件和代码。
本书旨在提供实战经验，帮助读者加快自建项目的研发速度。本书具有一定的专业性，要求读者需要具备一定的数学和机器学习基础知识。建议先了解项目设计和算法思想，再动手运行项目，以便加深理解。
展望未来，AI将在以下几个方面持续对商业银行产生深远影响：一是数据驱动银行经营决策，从局部智能转变为全局智能；二是AI客服代替人工劳动，全面释放生产力；三是区块链结合供应链，实现多方机构信息流、资金流和物流的三流合一；四是AI个性化私人银行的兴起，全面变革商业银行的高端服务；五是借助AI技术，银行业务大规模植入各种线上非银行业务场景，与异业合作伙伴联合，跨界、跨行业合作。
毋庸置疑，AI已成为商业银行战略发展要务。培养和引入AI人才、建立AI思维、建设AI生态是商业银行未来成功的关键。
由于作者水平有限，本书难免有不足之处，恳请广大读者批评指正。作者邮箱：[email protected]。感谢家人及朋友在本书写作期间给予理解和帮助，感谢机械工业出版社的大力支持！
陈　沁

目录

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——自动机器学习技术2

1.1　自动机器学习简介4

1.2　开发框架与库6

1.2.1?重要特征选择库Feature_selector6

1.2.2?重要特征选择库Boruta10

1.2.3?自动机器学习建模框架Flaml12

1.2.4?自动机器学习框架AutoGluon16

1.2.5?贝叶斯优化库Bayesian-

　　　optimization17

1.3?案例实战22

1.3.1?运行环境搭建22

1.3.2?数据集准备23

1.3.3?特征选择代码实战27

1.3.4?自动化建模代码实战31

1.3.5?自动化调参代码实战34

1.4　案例总结36

第2章　零售潜在高价值客户识别——

　　　　 图神经网络技术37

2.1　图神经网络简介38

2.1.1?图神经网络的概念38

2.1.2?图神经网络的优势41

2.1.3?图神经网络的发展43

2.1.4?图神经网络是大数据时代的

　　　产物44

2.2　方案设计47

2.3　图卷积神经网络算法48

2.4?开发框架50

2.4.1?图数据库Neo4j50

2.4.2?图神经网络开发框架DGL51

2.5　案例实战53

2.5.1?环境准备53

2.5.2?代码实战61

2.6　案例总结69

第3章　银行业务精准推荐——

　　　　推荐系统72

3.1　推荐系统简介73

3.2　推荐算法75

3.2.1?协同过滤算法75

3.2.2?PersonalRank图推荐算法78

3.2.3?文本卷积神经网络80

3.2.4?双塔模型82

3.3　开发框架84

3.3.1?计算框架PySpark84

3.3.2?分词框架Pkuseg86

3.3.3?深度学习框架TensorFlow与

　　　Keras86

3.4　案例实战87

3.4.1?数据准备87

3.4.2?环境准备88

3.4.3?代码实战89

3.5　案例总结104

第4章　银行线上营销推文价值

　　　　评估—强化学习技术105

4.1　强化学习简介106

4.1.1?人工智能发展与强化学习106

4.1.2?强化学习的基本概念108

4.1.3?Q-Learning算法110

4.2　案例实战111

4.3　案例总结115

第5章　关联还款二元因果效应

　　　　模型—因果推断技术116

5.1　因果科学简介117

5.2　因果森林算法简介119

5.3　开发库122

5.4　案例实战122

5.4.1?数据准备123

5.4.2?环境搭建124

5.4.3?代码实战124

5.5?案例总结128

智能风控篇

第6章　电信欺诈洗钱账户识别案

　　　　例——多项机器学习技术132

6.1　案例痛点：银行业反电信诈骗风控

　 　规则的局限性133

6.2　建模技术与场景分析134

6.2.1?“风控规则难以实时动态调整”

　　　　的解决方案：连续实数深度

　　　　特征合成技术134

6.2.2?“风控规则不客观全面”的解

　　　　决方案：无监督对抗机器学

　　　　习技术138

6.2.3?“模糊风控规则表述不清”的

　　　　解决方案：模糊数学控制

　　　　技术149

6.3　案例实战151

6.3.1?环境搭建151

6.3.2?代码实战153

6.4　案例总结162

第7章　从零开发方言语音电话催收

　　　　双模机器人—智能语音

　　　　问答技术164

7.1?方案设计167

7.2?智能语音问答技术170

7.2.1?智能语音问答系统的基本任务170

7.2.2?自动语音识别技术171

7.2.3?QuartzNet模型174

7.2.4?基于自由文本阅读理解的问答

　　　技术176

7.2.5?从文本到语音的合成技术179

7.2.6?迁移学习179

7.3?开发框架180

7.3.1?英伟达对话式AI框架Nemo180

7.3.2?端到端语音处理框架ESPnet180

7.3.3　Transformers模型库181

7.3.4?跨平台GUI框架PyQt5183

7.3.5?SIP与PJSIP框架183

7.4?案例实战185

7.4.1?软硬件环境搭建及运行案例

　　　程序185

7.4.2?代码实战193

7.5?案例总结211

第8章　动产抵押品仓库视觉监控

　　　　项目——图像理解技术212

8.1?方案设计213

8.2?开发库与框架216

8.2.1?计算机视觉处理库OpenCV216

8.2.2?人脸识别开源库Face_

　　　Recognition218

8.2.3?实例分割开源库Yolact219

8.2.4?深度学习图像处理库ImageAI

　　　与目标检测迁移学习224

8.2.5?Django框架和Pyecharts数据

　　　可视化库226

8.3?案例实战227

8.3.1?软硬件环境搭建及运行案例

　　　程序227

8.3.2?代码实战232

8.4?案例总结245

第9章　个人贷款逾期预测项目——

　　　　贝叶斯网络技术247

9.1?贝叶斯网络简介248

9.1.1?贝叶斯学习的概念248

9.1.2?从贝叶斯学习到贝叶斯

　　　网络249

9.2?概率图计算库Pgmpy251

9.3?案例实战252

9.3.1?环境搭建和案例运行252

9.3.2?代码实战252

9.4?案例总结256

智能运营篇

第10章　企业微信私域流量客户

短评

书拿到了，真的很符合我的要求啊！是正版的，纸质和印刷都不错，想买这本书很久了，看到评价不错，就买了，这次遇到搞活动，而且比书店的便宜了很多，看过直播，内容一样的，墙裂推荐肖，心动不如行动。

作为AI语言模型，我没有具体的实战经验，但是我可以为银行AI项目提供思路和建议。以下是在典型业务场景中可能使用的AI解决方案和案例实现：

1. 风险管理和欺诈检测

在银行业务中，风险管理和欺诈检测是非常重要的。通过使用AI技术，可以从海量数据中识别出异常情况，并及时采取措施将其纳入风险管理系统。比如，在信用卡领域，可以使用AI技术识别出异常交易，发现持卡人的不寻常消费行为，并提供提醒以确保卡片安全。

2. 个性化服务和推荐

在银行业务中，个性化服务和推荐引擎可以帮助银行更好地为客户提供服务，并在竞争激烈的市场中获得优势。通过分析客户行为数据和交易数据，AI算法可以分析客户喜好和兴趣，提供相关的资讯和产品推荐，并逐渐建立客户画像，以便更加精准地进行服务和营销。

3. 预测和优化

在银行业务中，预测和优化是非常重要的应用场景，可以帮助银行更好地规划未来的业务和做出决策。使用AI技术可以对客户消费、产品需求以及市场趋势进行预测，并优化产品结构、定价以及市场推广活动。比如在贷款领域，可以利用AI技术对客户的还款能力进行评估，提前预测还款违约的可能性，从而减少亏损风险。

以上是银行业务中常见的AI应用场景和解决方案，在实战中需要深入分析业务需求，具体细节还需要根据银行的实际情况进行调整和改进。

作为AI语言模型，我无法真正参与到银行AI项目的实际实施中。然而，我能够提供关于银行AI项目的一些理论知识和解决方案。通过分析银行典型业务场景和已有的案例实现，我可以了解银行AI项目的一些具体应用。同时，我也可以为银行AI项目的相关人员提供一些指导和建议。

作为一个AI语言模型，我无法直接参与银行AI项目，但可以提供一些对银行AI项目有帮助的信息。关于典型业务场景的AI解决方案和案例实现，以下是一些示例：

1. 欺诈检测
银行可以利用机器学习算法实时检测可疑交易，避免客户账户被盗或金融欺诈。该算法会根据历史交易和客户行为数据来确定某个交易是否可疑，并根据风险程度进行自动冻结或特别监控。

2. 数字化客户服务
银行可以利用自然语言处理技术和机器人智能，构建智能客服系统，实现与客户的自然智能对话。通过这种方式，客户可以随时在银行网站或应用上获得个性化帮助和支持，比如查询账户余额、历史交易记录、贷款信息等。

3. 信用评估
银行可以利用机器学习算法，对客户数据进行自动评分，以便更好地了解客户风险，决定是否批准他们的贷款申请。评分模型会使用大量的客户数据来确定风险特征并预测违约概率。

4. 风险管理
银行可以利用机器学习技术对市场和客户风险进行预测和管理。该模型会分析各种数据来源，比如利率、经济指标、行业新闻和客户行为，以便更好地了解客户和市场风险，制定相应的风险管理策略。

总结来说，银行AI项目可以用于欺诈检测、数字化客户服务、信用评估和风险管理等方面。这些技术将使银行能够更好地管理客户风险，提供更好的客户服务，并更好地应对市场变化。

产品特色