本书是新一代人工智能系列教材之一。金融科技经历了金融电子化阶段、互联网金融阶段，进入了金融智能阶段。本书从金融智能的理论、应用和监管三个视角出发，围绕金融智能理论，结合金融智能应用场景，介绍了人工智能、大数据等新兴技术所引起的金融业的解构与重构。本书共分5篇14章，主要内容包括金融智能概论、金融大数据概览、金融大数据管理、金融智能建模基础、推荐系统、知识图谱、金融智能客服、金融智能风控、金融智能营销、智能投顾、传统金融的智能化、合规科技、监管科技以及相关的实验要求和实验指南。本书内容丰富、系统全面、实践性强，为读者理解和掌握金融智能知识提供了广泛的视角和实践的基础。
本书可作为高等学校人工智能、金融科技等专业高年级本科生和研究生相关课程教材，也可作为金融业从业人员学习金融智能知识的参考读物。

郑小林博士，浙江大学计算机学院教授，人工智能研究所副所长，斯坦福大学访问学者，阿里巴巴青年学者理事会理事，入选浙江省151人才工程，担任杭州金智塔科技有限公司首席科学家。主持国家、省部级项目和课题10多项；以第一或通讯作者发表学术论文50多篇；作为主要骨干获得2020年“CCF科学技术奖”卓越奖（一等奖），2018年教育部科技进步奖二等奖，2014年浙江省科技进步奖一等奖；荣获2009年阿里巴巴青年学者计划优秀学者，2009IBM中国优秀教师奖教金。

第一篇 金融智能概述
第1章 金融智能概论
1.1 金融智能的概念
1.1.1 金融科技的发展
1.1.2 金融智能的定义
1.1.3 金融智能的内涵
1.1.4 金融智能面临的挑战
1.2 金融智能的发展现状
1.3 金融智能的支撑技术
1.3.1 大数据和人工智能
1.3.2 区块链和隐私保护
1.3.3 云计算和物联网
1.4 金融智能的应用
1.4.1 智能客服
1.4.2 智能风控
1.4.3 智能营销
1.4.4 智能投顾
1.4.5 传统金融智能化
1.5 金融监管科技
1.5.1 合规科技
1.5.2 监管科技
1.6 全书布局
本章小结
习题
第二篇 金融智能理论
第2章 金融大数据概览
2.1 金融大数据概述
2.1.1 金融大数据的定义
2.1.2 金融大数据的特点
2.1.3 金融大数据带来的机遇和挑战
2.2 金融大数据的处理流程
2.2.1 数据获取与存储
2.2.2 数据分析
2.2.3 数据建模
2.2.4 数据应用
2.3 金融大数据管理
2.3.1 数据中台概述
2.3.2 数据中台与数据仓库
2.3.3 数据中台架构
2.3.4 数据中台的建设
本章小结
习题
第3章 金融大数据管理
3.1 数据资源与数据质量
3.1.1 数据资源的分类
3.1.2 数据质量的常见问题
3.2 数据获取
3.2.1 数据获取的方式
3.2.2 爬虫的基本原理
3.2.3 爬虫的基本流程
3.2.4 常见的爬虫基本库
3.3 数据存储
3.3.1 数据存储的基本方式
3.3.2 分布式数据存储
3.4 数据分析
3.4.1 数据分析概述
3.4.2 探索性数据分析
3.4.3 数据预处理
3.4.4 特征工程
本章小结
习题
……
第三篇 金融智能应用
第四篇 金融合规与监管科技
第五篇 实验指导
参考文献