学习目标
理解人工智能的基本概念、发展历程与核心技术
掌握金融科技(FinTech)的定义、分类与发展趋势
了解AI在金融行业的主要应用场景
认识AI金融的机遇与挑战
课堂学习内容
核心知识点
一、AI的三大学派
| 学派 | 核心思想 | 代表方法 | 金融应用 |
|---|---|---|---|
| 符号主义 | 知识表示与推理 | 专家系统 | 规则引擎风控 |
| 连接主义 | 神经网络模拟大脑 | 深度学习 | 量化交易、图像识别 |
| 行为主义 | 感知-行动循环 | 强化学习 | 动态资产配置 |
二、金融科技核心技术栈
- 大数据分析：海量金融数据的采集、存储与处理
- 云计算：弹性计算资源支撑金融业务
- 人工智能：智能决策与自动化服务
- 区块链：去中心化信任机制
- 物联网：实体经济数据采集
三、AI在金融中的应用图谱
- 前台：智能客服、智能投顾、精准营销
- 中台：智能风控、反欺诈、合规监测
- 后台：自动化运营、智能审计、流程优化
课堂讨论
思考：ChatGPT等大语言模型的出现，将如何改变金融行业的服务模式？请从客户端和机构端两个角度分析。