全书以传统符号人工智能(GOFAI)与专家系统开篇，夯实规则驱动型金融应用的基石；进而深入探讨了知识图谱、搜索算法、机器学习、强化学习等核心技术在反欺诈、信用风控、投资决策等场景中的深度融合。本书重点解析了神经网络与深度学习模型(CNN、RNN、LSTM)在金融时序数据预测中的前沿实践，并前瞻性地展望了大语言模型与金融智能体在智能投顾、量化交易、合规监管等领域的革新潜力。