近年來掀起的人工智能革命，改變或即將改變很多行業(yè)的面貌，像金融，醫(yī)療等行業(yè)將首當其沖，在未來可能會發(fā)生深刻的變化?；?a target="_blank">機器學習模型的算法交易，風控，產(chǎn)品推薦，優(yōu)質(zhì)用戶挖掘在業(yè)務(wù)中逐漸處于主流地位。本課程將全面講解金融行業(yè)的各個子領(lǐng)域面對的業(yè)務(wù)細節(jié)，并且以實際案例講解其思路，建模，實現(xiàn)等完整過程。這些案例大多選自于各種金融數(shù)據(jù)挖掘大賽，有數(shù)據(jù)，有代碼，可落地，聽課者，不光可以遠看觀賞，也可以自己動手揭開機器學習的神秘面紗，一睹芳容，從而對金融行業(yè)的發(fā)展趨勢有所體會，有所把控，并應(yīng)用到自己的實際業(yè)務(wù)中。對于金融行業(yè)之外的學習者，也可以通過本課程細致全面的概念講解，了解這個行業(yè)的業(yè)務(wù)和技術(shù)內(nèi)涵，為轉(zhuǎn)型到這個行業(yè)，以及進行私人投資等提供知識指導(dǎo)。
第1部份 金融行業(yè)人工智能應(yīng)用概述。智能投顧介紹，算法交易案例：預(yù)測大型交易之后市場的短期反應(yīng)并從中獲利
第2部份 機器股神。案例：利用前序歷史數(shù)據(jù)，預(yù)測未來兩天的股市回報
第3部份 風控模型。案例：判斷貸款是否會違約，以及違約所引致的損失
第4部份 信用評分。案例：預(yù)測未來兩年有可能遇到財務(wù)危機的可能性，并以此提高信用評分的可靠性
第5部份 金融產(chǎn)品定價。案例：通過金融產(chǎn)品的一些相關(guān)特征，預(yù)測該產(chǎn)品價格
第6部份 保險推薦。案例：通過分析客戶和銷售活動信息數(shù)據(jù)，例如財產(chǎn)信息，個人信息，銷售信息等，預(yù)測客戶購買所推薦的保險產(chǎn)品組合的可能性
第7部份 保險客戶再付費預(yù)測，案例：根據(jù)客戶的多個特征，預(yù)測其在未來6個月內(nèi)繼續(xù)投保的可能性，這項預(yù)測的準確性是保險公司成功的關(guān)鍵
第8部份 輿情分析。基于新聞數(shù)據(jù)與情感數(shù)據(jù)，應(yīng)用自然語言處理技術(shù)，預(yù)測其對股票的短期影響
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