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。基于機器學習模型的算法交易，風控，產品推薦，優(yōu)質用戶挖掘在業(yè)務中逐漸處于主流地位。本課程將全面講解金融行業(yè)的各個子領域面對的業(yè)務細節(jié)，并且以實際案例講解其思路，建模，實現等完整過程。這些案例大多選自于各種金融數據挖掘大賽，有數據，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，并應用到自己的實際業(yè)務中。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)務和技術內涵，為轉型到這個行業(yè)，以及進行私人投資等提供知識指導。
第1部份 金融行業(yè)人工智能應用概述。智能投顧介紹，算法交易案例：預測大型交易之后市場的短期反應并從中獲利
第2部份 機器股神。案例：利用前序歷史數據，預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：預測未來兩年有可能遇到財務危機的可能性，并以此提高信用評分的可靠性
第5部份 金融產品定價。案例：通過金融產品的一些相關特征，預測該產品價格
第6部份 保險推薦。案例：通過分析客戶和銷售活動信息數據，例如財產信息，個人信息，銷售信息等，預測客戶購買所推薦的保險產品組合的可能性
第7部份 保險客戶再付費預測，案例：根據客戶的多個特征，預測其在未來6個月內繼續(xù)投保的可能性，這項預測的準確性是保險公司成功的關鍵
第8部份 輿情分析。基于新聞數據與情感數據，應用自然語言處理技術，預測其對股票的短期影響
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