前言

人工智能是指由计算机系统或机器执行的通常需要人类智慧的任务或过程。人工智能技术包括机器学习、知识图谱、自然语言处理、计算机视觉等，它们可以使计算机系统或机器具有感知、理解、推理、决策和交互等能力。近年来，随着计算能力的提升、数据量的增加和算法的进步，人工智能技术取得了突破性的发展，在各个领域展现出了巨大的应用价值和社会影响。

金融是指以货币为媒介进行资金融通、支付结算、信用担保等活动的经济行为。金融是经济社会发展的重要基础和支撑，也是科技创新的重要领域和驱动力。金融行业具有容量大、历史数据准确和可量化等特点，非常适合与人工智能技术相结合。人工智能技术可以帮助金融机构提高金融效率和准确性，改善客户的金融体验感和满意度。

首先，本书介绍了人工智能与金融的概念、背景、意义和研究现状。人工智能与金融领域的结合具有重要的意义和价值。从理论上看，人工智能与金融领域的结合可以推动人工智能技术的发展和创新，也可以丰富和深化金融理论和方法。从实践上看，人工智能与金融领域的结合可以提升金融行业的竞争力和创造力，也可以改善社会经济水平。从战略上看，人工智能与金融领域的结合可以促进国家的科技进步和经济转型，也可以增强国家的软实力和国际影响力。人工智能与金融领域的结合也引起了国内外学者广泛的关注和研究，他们从不同的角度和层面，对人工智能与金融领域的概念、特征、应用、评估、创新等方面进行了深入的探讨和分析。本书在借鉴和综合前人研究的基础上，试图从一个更全面和系统的视角，对人工智能技术与金融领域融合发展进行系统的分析和探讨。

其次，本书明确了研究的目的、内容和方法。本书的研究目的是从人工智能技术的应用、评估与创新三个方面，对金融领域中人工智能技术的发展现状、挑战和未来趋势进行系统的分析和探讨。

本书的研究内容包括以下几个方面：

（1）介绍人工智能技术在金融领域中的应用现状、挑战和未来发展方向，分析人工智能技术对金融行业的影响和价值。

（2）分析人工智能技术的核心组成，如机器学习、知识图谱、自然语言处理、计算机视觉等，以及它们与大数据、云计算、区块链等技术的相互融合，以及如何在金融场景中实现智能化应用，并对其效果进行评估。

（3）分析人工智能+金融行业的技术提供方的多样性，如科技巨头、细分领域标杆企业、传统金融机构等，以及它们如何利用开放的技术平台、稳定的获客渠道和持续的创新活动，与金融行业的资源优势相结合，重新定义价值链创造模式，并形成差异化服务能力与多样化盈利模式。

（4）分析人工智能+金融行业对社会发展和公共利益的贡献，如促进金融普惠、金融教育、金融安全等，以及对社会问题和公共风险的应对，如防范金融危机、金融犯罪、金融歧视等。

（5）分析人工智能+金融行业的社会责任和伦理规范，如尊重客户权利、保护客户隐私、提高服务质量等，以及社会责任和伦理规范的履行机制等。

本书的主要研究方法是文献综述和案例分析。文献综述是指通过查阅相关的书籍、期刊、报告等文献资料，对人工智能与金融领域融合发展的相关理论和实践进行梳理和总结。案例分析是指通过选择具有代表性和典型性的人工智能与金融领域融合发展的应用案例，对其进行详细的描述和分析，以揭示其内在的规律和特点。

本书的主要内容安排如下：第一章介绍了人工智能技术的基础知识，包括人工智能技术的定义、发展历程、主要技术和应用领域等；第二章介绍了金融行业的发展与变革，包括金融行业的特征、功能和发展趋势，以及金融行业面临的机遇与挑战等；第三章梳理了人工智能技术与金融领域相结合的相关理论，并介绍了人工智能技术在金融领域中的应用，包括人工智能技术在风险管理、投资决策、客户服务等方面的应用案例等；第四章介绍了人工智能技术在金融领域中面临的挑战，包括数据质量和隐私保护问题、可解释性和透明度问题、法律和伦理问题、技术和人才问题，并提出了解决方案；第五章介绍了人工智能技术在金融领域中的未来发展方向，包括在智能合约和区块链技术、自主学习和增强学习技术、联邦学习和隐私计算技术等方面的创新机遇及其影响意义等；第六章介绍了人工智能+金融行业的商业模式与价值创造，包括技术提供方的多样性、价值链创造模式、服务能力与盈利模式等；第七章介绍了人工智能+金融行业的社会责任与伦理规范，包括对社会发展和公共利益的贡献、对社会问题和公共风险的应对、社会责任和伦理规范及其履行机制等；第八章研究了用户对人工智能+金融服务的认知、态度和行为意向，并总结了本书的主要观点和结论，指出了本书的不足和局限，提出了未来的研究方向和建议。

李娇

2023年11月