金融智能_主编：张晓燕副主编：吴辉航、李志勇、张欣然_9787302697343

本书是一本旨在系统阐述人工智能技术与金融学深度融合的专业教材。在数字经济浪潮和国家政策的推动下，金融行业正经历一场由人工智能、大数据、区块链等技术驱动的深刻变革。本书正是为了弥合当前金融理论与人工智能实践之间的鸿沟，为读者构建一个兼具理论深度与实操价值的跨学科知识体系。本书聚焦于金融学与人工智能的交叉领域，旨在帮助读者理解智能技术如何赋能金融数据处理、风险定价、服务创新等核心环节，并解决将算法模型适配金融场景、应对金融数据特殊性、平衡模型复杂性与业务可解释性等现实挑战。本书的目标读者定位为金融学、金融工程及相关专业本科生，兼顾计算机科学与应用数学专业选修金融科技课程的学生群体。教材内容设计严格遵循认知科学规律，强调从基础理论到工程实践的渐进式知识建构。

前言
金融与人工智能的交叉融合正在重塑现代金融体系的运行范式。随着机器学习、自然语言处理、区块链等技术的快速发展，金融行业的数据处理能力、风险定价效率及服务创新水平均面临系统性升级。这一变革趋势受到各国政策层面的高度关注：在2024年中国人民银行等七部门联合印发《推动数字金融高质量发展行动方案》中提到，数字金融坚持金融服务实体经济的根本宗旨和以人民为中心的发展思想，以数据要素和数字技术为关键驱动，加快推进金融机构数字化转型，夯实数字金融发展基础，完善数字金融治理体系，支持金融机构以数字技术赋能提升金融“五篇大文章”服务质效，推动我国数字经济高质量发展。
然而，当前学术界与产业界普遍存在理论方法与技术实践的结构性割裂——传统金融学教材多停留于计量经济学分析框架，而关于机器学习的教材多聚焦于算法原理，二者鲜少深度融合。许多从业者在学习算法后仍困惑于“如何将模型适配金融场景”“如何应对金融数据的特殊性”“如何平衡模型复杂性与业务可解释性”等现实问题。本书旨在构建一个系统化的跨学科知识体系，为金融学与人工智能的深度融合提供理论支撑与实践指南。
本书共分为17章，内容涵盖三大模块：
优质部分（第1、2章）为理论基础。第1章剖析金融智能的核心内涵，阐释其相较于传统金融分析范式的革新性，并梳理金融场景中智能技术的适用边界与伦理挑战；第2章系统回顾金融学基础原理，包括市场有效性、资产定价模型与风险管理框架，为后续技术应用奠定理论根基。
第二部分（第3~15章）为技术核心。本模块以“由浅入深”为脉络，逐层展开金融智能技术体系：从线性模型（第3章）、带惩罚项的回归方法（第4章）、降维与聚类技术（第5、6章）等传统机器学习方法，到树模型（第7章）、神经网络（第8章）、自编码器（第9章）、CNN与RNN（第10、11章）、GAN（第12章）等深度学习技术，再延伸至自然语言处理（第13章）、强化学习（第14章）及区块链技术（第15章）。每章均以“金融问题驱动”，结合信贷评分、股价预测、舆情分析等案例，解析算法原理、数据适配性与实现细节。
第三部分（第16、17章）为应用与监管。第16章聚焦行业实践，探讨智能投顾、程序化交易、保险科技等领域的落地案例与技术瓶颈；第17章则立足监管科技（RegTech），分析算法透明度、数据隐私保护与跨境监管协作等前沿议题，为金融智能的合规发展提供路径参考。
需特别说明的是，本书的编写有两大特点：
其一，实用性优先。尽管近年来图神经网络、Kolmogorov-Arnold神经网络等新兴算法层出不穷，但考虑本书的定位为教学性质，本书选择聚焦于金融场景中已验证有效的主流技术，并配套Python代码示例与数据预处理指南，确保读者“学即能用”。
其二，学科交叉性。金融智能并非技术的简单堆砌，而是需深刻理解金融业务的特殊约束—例如高频数据中的非平稳性、金融决策中的博弈特性、监管规则对模型可解释性的刚性要求等。因此，本书在每章均配有不同人工智能模型在金融场景中的具体案例，探讨如何针对业务痛点调整算法设计。
本书的完成得益于金融学术界众多学者的奠基性工作，特别是在案例选取方面，我们团队精心挑选了在国内外金融学术优质期刊上发表的具有影响力的论文。挑选这些论文的优点在于其研究结果的可靠性已经得到了同行评议的肯定，作为教学案例是比较合适的。本书得到了清华大学财富管理研究中心的大力支持与帮助，清华大学五道口金融学院博士生谭琳对本书的第7~10章的编写亦有重要贡献。
特别需要说明的是，尽管我们力求严谨，但金融市场的复杂性与技术的快速迭代，注定书中部分内容将随时间推移显露出局限性。特别是人工智能领域技术的进步日新月异，例如大模型的技术成熟使得自然语言处理的研究范式正在面临巨大的变化。因此站在当下的门槛上眺望，未来金融智能的终极形态或许远超当下想象。当因果推断揭示金融市场的深层规律，当量子计算重新定义风险模型的复杂度边界，人类与算法的关系未来可能步入新的纪元。但无论人工智能技术如何演进，金融学中需要解决的重要问题依然不会改变，技术只是提升我们解决金融问题的效率。本书愿作一枚火把，照亮金融智能道路上的技术沟壑，为同学们学习金融智能提供参考。

编者
2025年6月

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