本書主要探討新一代人工智能技術(shù)——深度學習在金融保險中的具體應(yīng)用，匯集不同角度的研究案例，目的是推動深度學習技術(shù)來變革傳統(tǒng)的金融保險模式。當前世面上還沒有具體闡述相關(guān)應(yīng)用的書籍。 本書涉及到：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)下的物體識別在金融和保險中的應(yīng)用，包括定損、客戶鑒別、文據(jù)識別和后臺應(yīng)用；循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)支撐下的金融時間序列處理技術(shù)的原理和研究進展以及應(yīng)用案例，這當中包括單維度時間序列，時間向量的預(yù)測和分析，以及深度學習方法和傳統(tǒng)方法的對比，同時還引入了注意力機制，用來有針對性的對金融時間序列進行分析；金融中的自然語言處理技術(shù)以及特定語義的鑒別和應(yīng)用，同時利用該技術(shù)實現(xiàn)對金融情感分析，輿情情緒判斷以及客戶畫像抽取等金融場景的嵌入式應(yīng)用。