主编推荐语
本书围绕智能投顾的前世与今生、概念与理论、商业模式与技术、智能投顾的监管、生态以及未来发展趋势进行归纳与分析。
内容简介
《智能投顾：大数据智能驱动投顾创新》全书共9章：
第1章阐释智能投顾的诞生，涉及金融科技概念、人工智能概念等；
第2章介绍智能投顾涉及的技术、覆盖范围等；
第3章阐释智能投顾的概念及投资流程；
第4～6章从微观角度介绍智能投顾的商业模式与技术支持，涉及智能投顾的服务对象、投资标的、推广，传统经济学、统计学、行为学背景下智能投顾中的投资理论，以及人工智能和金融科技背景下智能投顾的前沿金融智能技术；
第7章和第8章从宏观角度介绍智能投顾的政策支持与生态系统；
第9章对智能投顾做出总结和展望。
目录
- 版权信息
- 作者简介
- 内容简介
- 序言 Preface
- 第1章 智能投顾的诞生
- 案例
- 1.1 金融科技的兴盛
- 1.1.1 金融科技的概念
- 1.1.2 金融科技的全球发展态势
- 1.1.3 金融科技在中国
- 1.2 人工智能的崛起
- 1.2.1 人工智能的概念
- 1.2.2 人工智能的全球发展态势
- 1.2.3 人工智能在中国
- 1.2.4 人工智能投融资状况
- 1.3 智能投顾应运而生
- 1.4 本书概览
- 本章小结
- 参考文献
- 第2章 智能投顾的历史与发展现状
- 案例
- 2.1 智能投顾的发展历史
- 2.1.1 标签过滤阶段
- 2.1.2 用户风险承受能力测试阶段
- 2.1.3 个性化投资组合推荐阶段
- 2.1.4 全自动智能投顾阶段
- 2.2 智能投顾产业全球的发展现状
- 2.2.1 全球智能投顾发展数据总览
- 2.2.2 美洲
- 2.2.3 欧洲
- 2.2.4 亚洲
- 2.3 智能投顾在中国
- 2.3.1 中国的智能投顾平台现状
- 2.3.2 中国智能投顾行业发展现状
- 2.3.3 中国智能投顾的发展机遇
- 本章小结
- 参考文献
- 第3章 智能投顾的概念与投资流程
- 案例
- 3.1 智能投顾的概念
- 3.1.1 传统的投资顾问
- 3.1.2 智能投资顾问
- 3.1.3 智能投顾的作用
- 3.2 智能投顾的投资流程
- 3.2.1 客户分析
- 3.2.2 大类资产配置
- 3.2.3 投资组合选择
- 3.2.4 交易执行
- 3.2.5 投资组合再选择
- 3.2.6 税负管理
- 3.2.7 组合分析
- 本章小结
- 参考文献
- 第4章 智能投顾的商业模式
- 案例
- 4.1 智能投顾的目标客户
- 4.1.1 中产及中产以下收入人群
- 4.1.2 金融专业人士
- 4.2 智能投顾的投资标的
- 4.2.1 常见的投资标的
- 4.2.2 新兴的投资标的
- 4.3 智能投顾的业务模式
- 4.3.1 全自动与半自动投顾
- 4.3.2 投资平台与相关智能服务
- 4.3.3 大类资产配置、投资策略与社交跟投等
- 4.4 智能投顾的营销模式
- 4.4.1 打造明星产品
- 4.4.2 分级客户群匹配服务，提高服务水平
- 4.4.3 利用大数据进行精准营销
- 4.5 智能投顾的盈利模式
- 4.5.1 前端收费模式
- 4.5.2 后端盈利模式
- 本章小结
- 参考文献
- 第5章 智能投顾理论入门
- 案例
- 5.1 马科维茨投资组合理论
- 5.1.1 现代投资组合理论概述
- 5.1.2 投资组合的可行集和有效集
- 5.1.3 均值方差分析方法
- 5.2 资本资产定价模型
- 5.2.1 CAPM假设条件
- 5.2.2 分离定理
- 5.2.3 资本市场线与证券市场线
- 5.3 套利定价理论
- 5.3.1 APT概述
- 5.3.2 因素模型
- 5.3.3 套利定价理论
- 5.4 行为金融学
- 5.4.1 行为金融学的概念
- 5.4.2 行为金融学的应用实例
- 5.5 投资过程评价
- 5.5.1 收益类指标
- 5.5.2 风险类指标
- 本章小结
- 参考文献
- 第6章 智能投顾中的人工智能技术
- 案例
- 6.1 大数据融合技术
- 6.1.1 大数据融合的背景
- 6.1.2 多源数据融合技术
- 6.2 投资客户偏好画像
- 6.2.1 用户画像的定义
- 6.2.2 用户画像的生成流程
- 6.2.3 客户画像的核心工作——打标签
- 6.3 量化投资技术
- 6.3.1 量化投资的概念
- 6.3.2 机器学习应用到量化投资中
- 6.3.3 深度学习应用到量化投资中
- 6.4 投资组合配置技术
- 6.4.1 问题定义
- 6.4.2 二次规划
- 6.4.3 强化学习
- 6.5 投资风险控制技术
- 6.5.1 风险的定义
- 6.5.2 风险测量——方差
- 6.5.3 风险测量——VaR
- 6.6 NLP在智能金融领域中的应用
- 6.6.1 智能金融领域现有需求
- 6.6.2 NLP的金融应用场景
- 6.6.3 NLP在金融领域应用案例
- 本章小结
- 参考文献
- 第7章 智能投顾的风险、监管和政策支持
- 案例
- 7.1 中国智能投顾的风险
- 7.1.1 智能投顾的风险构成
- 7.1.2 智能投顾的风险预警
- 7.1.3 智能投顾平台的风险指数体系
- 7.2 智能投顾的监管难点
- 7.2.1 账户实际控制人认定困难
- 7.2.2 一致行动人
- 7.2.3 监管法律体系不完善
- 7.2.4 智能投顾行为边界判定
- 7.3 海外智能投顾的监管经验
- 7.3.1 美国的智能投顾监管
- 7.3.2 英国的智能投顾监管：监管沙盒
- 7.3.3 澳洲的智能投顾监管
- 7.3.4 新加坡的智能投顾监管
- 7.3.5 不同国家智能投顾的监管体系比较
- 7.4 中国智能投顾的监管体系
- 7.4.1 智能投顾监管框架
- 7.4.2 智能投顾的监管路径
- 7.5 中国智能投顾的政府支持
- 7.5.1 智能投顾发展过程中的政府政策
- 7.5.2 《资管新规》对智能投顾的影响
- 7.5.3 学界对智能投顾的支持
- 本章小结
- 参考文献
- 第8章 智能投顾的生态系统
- 案例
- 8.1 金融科技生态系统
- 8.2 智能投顾生态系统的概念与构成
- 8.2.1 智能投顾生态系统的概念
- 8.2.2 智能投顾生态系统的生态主体
- 8.2.3 智能投顾生态系统中的产业链关系
- 8.3 智能投顾生态系统的维护和优化
- 8.3.1 国内智能投顾生态系统存在的缺陷
- 8.3.2 智能投顾生态系统的优化办法
- 本章小结
- 参考文献
- 第9章 智能投顾的未来
- 案例
- 9.1 人工智能的发展新阶段
- 9.2 智能投顾大脑
- 9.3 AI驱动的理性机器经济人
- 9.4 智能投顾的未来发展趋势
- 9.4.1 商业模式发展趋势
- 9.4.2 智能投顾技术发展趋势
- 9.4.3 智能投顾监管发展趋势
- 9.5 开放银行与虚拟银行
- 9.5.1 开放银行
- 9.5.2 虚拟银行
- 本章小结
- 参考文献
评分及书评
- 给这本书评了5.0
巴菲特有两句投资名言，第一句是 “看得长远些”；第二句是 “时间是生意好伙伴”。不管哪句，巴菲特都在强调投资标的的长期价值投资。他说：“作为一名投资者，你的目标是你做的投资可以持续产生收益超过五年、十年甚至二十年。随着时间的推移，你会发现只有少数公司满足这些，所以当你看到一只好的股票，应该购买它并长期持有。你必须抵制诱惑，如果你不愿意拥有这只股票十年以上，就不必考虑拥有它。
给这本书评了4.0听 Kelvin 介绍他在香港创立的 Fintech 智能投顾创业公司，就对智能投顾产生了很强的好奇，突然意识到这是一个相当巨大市场和潜力方向，无论是 to B 还是 to C。其实网络上对智能投顾的底层原理有做介绍的并不多，相关的报告也挺过时了，正纠结的时候在书店遇到了这本书，可以作为工具书做一浏览，优点在于图谱完整，概念清晰。
出版方
清华大学出版社
清华大学出版社成立于1980年6月，是由教育部主管、清华大学主办的综合出版单位。植根于“清华”这座久负盛名的高等学府，秉承清华人“自强不息，厚德载物”的人文精神，清华大学出版社在短短二十多年的时间里，迅速成长起来。清华大学出版社始终坚持弘扬科技文化产业、服务科教兴国战略的出版方向，把出版高等学校教学用书和科技图书作为主要任务，并为促进学术交流、繁荣出版事业设立了多项出版基金，逐渐形成了以出版高水平的教材和学术专著为主的鲜明特色，在教育出版领域树立了强势品牌。
