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| 編輯推薦： |
1.金融从业者必读。一本人工智能如何影响金融业的经济普及读物。
2.经济热点话题。区块连、FinTech、人工智能的巨大浪潮已成功席卷了整个经济金融领域。聚焦被人工智能浪潮所袭击的金融业界在人工智能技术（AI）急速发展的大背景下，*早且*深受到影响的金融业界将该何去何从？
3.作者权威。樱井丰为索尼银行的创始人之一，同时也是金融与科技领域的专家。
4.林华教授团队翻译，中国人民银行数字货币研究所所长姚前作序推荐，第四范式创始人、首席执行官戴文渊译校，李祥林、赖智明、唐宁、唐斌、严定贵联袂推荐。
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| 內容簡介： |
一本人工智能如何影响金融业的经济普及读物。
区块连、FinTech、人工智能的巨大浪潮已成功席卷了整个金融领域，全球金融业即将面临前所未有的挑战和危机，人工智能对未来金融业将产生什么样的影响？《被人工智能操控的金融业》一书将为你全面揭开人工智能与金融业界的台前幕后故事，透彻讲述科技究竟为我们的经济带来了怎样的深远影响，而我们的生活又将发生怎样的改变。
*近，IBM和谷歌的人工智能研究人员，不断地被对冲基金公司所挖角，其中*有代表性就是美国*的对冲基金公司桥水联合基金和文艺复兴科技。这些研究人员充分利用*的人工智能技术，开发了贸易机器人这一拥有超乎常人想象的大数据分析能力以及高频交易能力的人力资源，他们计划以此作为战略王牌在这场金融科技革命中获得更大的市场份额。由此可见，随着人工智能技术的急速发展，这一技术将迅速且大规模地去霸占金融领域的雇佣资源。因此有不少相关专家表示担心：长此以往世界的两极分化只会越发严重，而一种令人恐怖的经济形势也即将呈现*强的科技只掌握在极少数人的手里，而财富则会流向固定的几家对冲基金公司的腰包里一本人工智能如何影响金融业的经济普及读物。
区块连、FinTech、人工智能的巨大浪潮已成功席卷了整个金融领域，全球金融业即将面临前所未有的挑战和危机，人工智能对未来金融业将产生什么样的影响？
《被人工智能操控的金融业》一书将为你全面揭开人工智能与金融业界的台前幕后故事，透彻讲述科技究竟为我们的经济带来了怎样的深远影响，而我们的生活又将发生怎样的改变。
*近，IBM和谷歌的人工智能研究人员，不断地被对冲基金公司所挖角，其中*有代表性就是美国*的对冲基金公司桥水联合基金和文艺复兴科技。这些研究人员充分利用*的人工智能技术，开发了贸易机器人这一拥有超乎常人想象的大数据分析能力以及高频交易能力的人力资源，他们计划以此作为战略王牌在这场金融科技革命中获得更大的市场份额。由此可见，随着人工智能技术的急速发展，这一技术将迅速且大规模地去霸占金融领域的雇佣资源。因此有不少相关专家表示担心：长此以往世界的两极分化只会越发严重，而一种令人恐怖的经济形势也即将呈现*强的科技只掌握在极少数人的手里，而财富则会流向固定的几家对冲基金公司的腰包里
如同雷曼事件级别的股价暴跌瞬间引发的闪电崩盘，相继从IBM及谷歌公司挖走人工智能技术人才的对冲基金公司，今后10年间发达国家将削减30%～80%的银行分支机构当前，金融舞台的幕后究竟发生了什么？如果超级对冲基金公司雇用了AI研究者，拥有了DeepMind公司那般的超强技术，其他人只能眼睁睁地看着利益不断地被它们吸走
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| 關於作者： |
樱井丰（YUTAKASAKURAI）
金融市场、金融产品及金融技术专家。
1986年毕业于早稻田大学理工学院数学专业，进入东京银行（现三菱东京UFJ银行）工作。2000年加入索尼公司网络银行筹建小组，担任过索尼银行执行董事、市场管理部部长等职位，自2010年起任 Research Pricing Technology（RP Tech）公司董事长。
樱井丰入行以来一直从事金融市场中各类金融产品的交易、资产管理等业务，非常熟悉金融市场的现状、理论以及所采用的技术。主要著作有《数理金融的历史》（日本金融财政事情研究会出版）。自2017年担任日本AI金融应用研究所所长 。
译者简介樱井丰（YUTAKA SAKURAI）
金融市场、金融产品及金融技术专家。
1986年毕业于早稻田大学理工学院数学专业，进入东京银行（现三菱东京UFJ银行）工作。2000年加入索尼公司网络银行筹建小组，担任过索尼银行执行董事、市场管理部部长等职位，自2010年起任 Research & Pricing Technology（RP Tech）公司董事长。
樱井丰入行以来一直从事金融市场中各类金融产品的交易、资产管理等业务，非常熟悉金融市场的现状、理论以及所采用的技术。主要著作有《数理金融的历史》（日本金融财政事情研究会出版）。自2017年担任日本AI金融应用研究所所长 。
译者简介
林 华
特许金融分析师、美国注册会计师、注册风险管理师。
现任中国资产证券化研究院院长，上海和逸金融董事长（cn-abs.com 、 fundadmin.com.cn ），国家发改委、财政部PPP定向邀请入库专家，中国证券投资基金业协会资产证券化业务专业委员会专家顾问，兴业银行独立董事，中意资产独立董事。
国合耶鲁全球领导力项目导师，南开大学与西南财经大学兼职教授，厦门国家会计学院客座教授，央行《金融会计》编委，区块链联合发展组织轮值理事长。
著有《金融新格局：资产证券化的突破与创新》《中国资产证券化操作手册》《PPP与资产证券化》《FinＴech与资产证券化》《中国REITs操作手册》，译有《全球REITs投资手册》《REITs投资指南》《区块链：技术驱动金融》《商业区块链：开启加密经济新时代》《FOF投资手册》《基金事务管理指南》《对冲基金管理指南》。
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| 目錄：
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序姚前
前言
第1章
金融与技术的台前幕后1
金融科技的光与影3
美国、英国开创的金融科技热潮4
从根本上改变金融面貌的商业模式登场5
迅猛进步的人工智能7
谷歌子公司的最新人工智能击败围棋高手9
不知道为什么其成效这么好11
忙碌于幕后的顶级人工智能技术人员12
传说中的对冲基金公司14
金融市场中的机器人交易员15
金融机器人化落后的日本16
金融机器人化会发展到什么程度17
第2章
机器人交易员充斥金融市场19
闪电崩盘21
什么是算法交易23
罪犯是超高速机器人交易员24
《快闪小子》中描绘的抢市26
超高速机器人交易员的交易策略28
成为造市商是超高速机器人交易员的主要策略29
以令人难以置信的胜率为豪的超高速交易公司31
外汇市场也充斥着超高速机器人交易员32
算法交易的老牌公司34
知名对冲基公司正式参与造市商业务35
雷曼冲击改变金融业37
金融机构不再是市场主角38
第3章 目前，对冲基金公司正在考虑什么41
贪婪追求盈利的对冲基金公司43
对冲基金公司的投资策略44
LTCM的尝试与失败45
不依赖人类经验和直觉的量化基金之兴盛47
蒙着神秘面纱的传说中的对冲基金公司文艺复兴基金公司50
数学、物理、计算机专家解析市场模型51
世界对冲基金大鳄桥水公司53
桥水公司独特的文化55
从IBM挖走沃森开发者56
运用大数据和人工智能快速成长的Two Sigma基金58
尝试运用人工智能进行长期资产管理的基金59
成效差异悬殊的技术独占所带来的风险61
第4章
资产管理中人类无法战胜机器人63
智能投顾时代悄然来临65
日本与美国的个人资产管理差异66
智能投顾决定资产分配68
Betterment公司的商业模式69
资产组合模型的结构71
陆续进军智能投顾业务的投资界大鳄72
人工智能的活用成为竞争的关键74
被称作聪明贝塔策略的自动管理盛行75
寻求大数据带来的追加性溢价77
人类资产管理者及投资顾问还能发挥的作用78
证券公司的存在受到威胁79
第5章
改变世界的人工智能的进化81
破译德军恩尼格码的传奇83
判断机器思考能力的图灵测试85
自达特茅斯会议后兴起的人工智能热潮87
金融业内专家系统的运用89
在股票交易和资产管理领域尝试使用人工智能91
开始发挥威力并被重新审视的贝叶斯定理93
机器学习自行学习的人工智能95
将棋软件引进机器学习后98
大数据和统计性机器学习的威力100
深度学习差异悬殊的学习102
DeepMind公司的深度强化学习103
实力与业余高段者持平的围棋软件106
阿尔法狗的冲击107
人工智能将在金融市场发挥巨大威力109
比特币背后的区块链技术111
第6章
被机器人抢走的金融工作113
被机器人化的工作115
近半数职业将会被机器人夺走的可能性大于90%116
金融业中多数非单纯性劳动都是机器人化的对象118
行情分析和信用风险评估基本上都采用数字模型分析120
大数据时代可进行个人行为模式分析122
零售金融的大数据分析竞争开始123
美国、英国的银行正式开始削减分支机构数量124
被机器人化风险较高的保险和证券营销工作125
留给人类的工作是什么126
国际清算银行已关注大数据的洞察力128
第7章
要么适应，要么准备被替代131
日本的金融科技大多停留在提供便捷功能上133
对幕后世界所知甚少的日本134
保驾护航体制时代形成的官僚性企业文化135
对外部环境变化感觉迟钝的纵向型组织137
重视经验与直觉的交易模式138
只追求眼前手续费的证券公司139
被制度保护至今的人寿保险公司140
20世纪末设立的网络银行、网络证券公司的烦恼142
数字性作战中极其落后的日本金融业143
对人形机器人恋恋不舍，对非人形机器人却漠不关心145
缺乏数字性感觉的日本金融高层146
第8章
人工智能与未来金融149
有必要修正对人工智能的认识151
现在不擅长的事不一定永远不擅长152
经济与金融理论教科书被大幅改写的可能性152
智能交易只是时间问题154
破坏性技术独占风险令人担忧156
未来的金融业有两个剧本157
金融业终将迎来被颠覆的一天158
日本肩负的职责160
后记162
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