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暗知識:機器認知如何顛覆商業(yè)和社會

AlphaGo戰(zhàn)勝了世界圍棋冠軍,但無論是聶衛(wèi)平還是設計AlphaGo的谷歌工程師都無法理解AlphaGo為什么這樣走棋,這就是人工智能中令人困惑的“不可解釋性”問題。作者從這個問題出發(fā),發(fā)現了一類全新的知識——“暗知識”。一直以來人類的知識可以分為兩類:“明知識”和“默知識”。明知識就是那些可以用語言、文字或公式清晰表達和描述的知識。默知識則是個人在感覺上能把握但無法清晰描述的知識,也即我們常說的“只可意會,不可言傳”的那類知識。今天,人工智能突然發(fā)掘出了人類既無法感受又無法表達和描述的暗知識—隱藏在海量數據中的萬事萬物間的關系。本書介紹了機器學習五大流派從數據中挖掘暗知識的方法以及各自適用的領域,尤其是神經網絡的基本工作原理和目前在商業(yè)上應用最廣泛的幾種形態(tài)。同時著重討論了暗知識對商業(yè)和社會的直接影響,比如哪些行業(yè)將面臨機器認知的顛覆,在不同行業(yè)里有哪些投資機會和陷阱。本書最后介紹了目前還沒有商業(yè)化的,但可能更深刻影響我們的一些神奇的人工智能應用,以及人工智能會在多大程度上取代人的工作,造成哪些社會問題,如何讓下一代做好準備等。

(美)王維嘉 ·金融/投資 ·15.1萬字

超級資管:中國資管業(yè)的十倍路徑

隨著中國居民收入增加、老齡化程度提升以及消費習慣改變,大眾日益希望通過增加金融資產配置來實現財富保值、增值。同時,銀行規(guī)模擴張,經濟增長模式從高速度轉向高質量,而中國當前資管業(yè)發(fā)展水平與海外存在較大差距,這些情況對資管機構的發(fā)展模式和增長驅動力提出了新要求。興業(yè)銀行首席策略師喬永遠聯合團隊從國內資管業(yè)形成的現實基礎切入,提出了應對資金和資產的“錯配”問題的可能途徑。他們進一步指出資管業(yè)可以參考海外優(yōu)秀范例及其成熟的發(fā)展路徑,同時享受國內產業(yè)轉型紅利,在股債資產的靈活配置、銷售渠道的多元拓展、另類資產挖掘和新產品研發(fā)等方面積極創(chuàng)新。最后,他們放眼未來,直言產品需求和資產供給兩端將為中國超級資管的形成創(chuàng)造新的機會,發(fā)展?jié)摿χ饕杏诩毞之a品領域,優(yōu)質權益、另類資產將有機會填補現有非標資產的空缺。資管機構需要重新認識資管和財富收入的驅動因素,并對運作模式持續(xù)革新,努力成為全能型資管機構。這本書圍繞超級資管展開論述,繪制了資管業(yè)未來的發(fā)展藍圖,是資管業(yè)及金融行業(yè)從業(yè)人員的實用指南。

喬永遠 孔祥 ·金融/投資 ·14萬字

金融科技知識圖譜

《金融科技知識圖譜》通過金融科技領域詞匯的定義、描述、關聯詞條、實例等,構建金融科技領域知識圖譜。書中結合國內外發(fā)展實踐,借鑒知識圖譜理念對金融科技相關理論知識進行系統(tǒng)性梳理、總結與解讀,運用可視化技術實現“一圖覽全貌”的展示效果,為讀者提供更多更具參考價值的專業(yè)知識與實例,幫助金融公眾和用戶了解全球前沿金融科技熱點,認知金融科技未來趨勢。這本書不僅有助于創(chuàng)新,也有助于撥開云霧,正確界定金融科技的地位并發(fā)揮其價值。《金融科技知識圖譜》一書致力對金融科技進行跨領域的知識普及,旨在幫助跨領域人士快速入門,了解金融科技的全貌,提升公眾金融科技素養(yǎng);同時幫助具有某一領域專業(yè)知識的人士快速把握整個金融科技領域概況,以及金融科技各子領域之間的關系,以更好地擁抱和適應數字金融與數字經濟的發(fā)展。這本書面向金融科技領域科技從業(yè)者、投資者、金融科技知識愛好者。為業(yè)務人士掌握金融與科技融合發(fā)展規(guī)律、創(chuàng)新產品服務提供寶貴經驗,為科技工作者洞悉前沿技術發(fā)展動態(tài)、開展技術選型設計提供實踐借鑒,為管理團隊把握數字經濟時代脈搏、做好企業(yè)發(fā)展與經營戰(zhàn)略提供有益參考,為消費者提升金融素養(yǎng)、增強風險意識提供有力幫助。

金融科技理論與應用研究小組 ·金融/投資 ·15萬字

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