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本書是一本旨在系統(tǒng)闡述人工智能技術(shù)與金融學深度融合的專業(yè)教材。在數(shù)字經(jīng)濟浪潮和國家政策的推動下，金融行業(yè)正經(jīng)歷一場由人工智能、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈等技術(shù)驅(qū)動的深刻變革。本書正是為了彌合當前金融理論與人工智能實踐之間的鴻溝，為讀者構(gòu)建一個兼具理論深度與實操價值的跨學科知識體系。本書聚焦于金融學與人工智能的交叉領(lǐng)域，旨在幫助讀者理解智能技術(shù)如何賦能金融數(shù)據(jù)處理、風險定價、服務(wù)創(chuàng)新等核心環(huán)節(jié)，并解決將算法模型適配金融場景、應(yīng)對金融數(shù)據(jù)特殊性、平衡模型復(fù)雜性與業(yè)務(wù)可解釋性等現(xiàn)實挑戰(zhàn)。本書的目標讀者定位為金融學、金融工程及相關(guān)專業(yè)本科生，兼顧計算機科學與應(yīng)用數(shù)學專業(yè)選修金融科技課程的學生群體。教材內(nèi)容設(shè)計嚴格遵循認知科學規(guī)律，強調(diào)從基礎(chǔ)理論到工程實踐的漸進式知識建構(gòu)。

前言
金融與人工智能的交叉融合正在重塑現(xiàn)代金融體系的運行范式。隨著機器學習、自然語言處理、區(qū)塊鏈等技術(shù)的快速發(fā)展，金融行業(yè)的數(shù)據(jù)處理能力、風險定價效率及服務(wù)創(chuàng)新水平均面臨系統(tǒng)性升級。這一變革趨勢受到各國政策層面的高度關(guān)注：在2024年中國人民銀行等七部門聯(lián)合印發(fā)《推動數(shù)字金融高質(zhì)量發(fā)展行動方案》中提到，數(shù)字金融堅持金融服務(wù)實體經(jīng)濟的根本宗旨和以人民為中心的發(fā)展思想，以數(shù)據(jù)要素和數(shù)字技術(shù)為關(guān)鍵驅(qū)動，加快推進金融機構(gòu)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，夯實數(shù)字金融發(fā)展基礎(chǔ)，完善數(shù)字金融治理體系，支持金融機構(gòu)以數(shù)字技術(shù)賦能提升金融“五篇大文章”服務(wù)質(zhì)效，推動我國數(shù)字經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展。
然而，當前學術(shù)界與產(chǎn)業(yè)界普遍存在理論方法與技術(shù)實踐的結(jié)構(gòu)性割裂——傳統(tǒng)金融學教材多停留于計量經(jīng)濟學分析框架，而關(guān)于機器學習的教材多聚焦于算法原理，二者鮮少深度融合。許多從業(yè)者在學習算法后仍困惑于“如何將模型適配金融場景”“如何應(yīng)對金融數(shù)據(jù)的特殊性”“如何平衡模型復(fù)雜性與業(yè)務(wù)可解釋性”等現(xiàn)實問題。本書旨在構(gòu)建一個系統(tǒng)化的跨學科知識體系，為金融學與人工智能的深度融合提供理論支撐與實踐指南。
本書共分為17章，內(nèi)容涵蓋三大模塊：
優(yōu)質(zhì)部分（第1、2章）為理論基礎(chǔ)。第1章剖析金融智能的核心內(nèi)涵，闡釋其相較于傳統(tǒng)金融分析范式的革新性，并梳理金融場景中智能技術(shù)的適用邊界與倫理挑戰(zhàn)；第2章系統(tǒng)回顧金融學基礎(chǔ)原理，包括市場有效性、資產(chǎn)定價模型與風險管理框架，為后續(xù)技術(shù)應(yīng)用奠定理論根基。
第二部分（第3~15章）為技術(shù)核心。本模塊以“由淺入深”為脈絡(luò)，逐層展開金融智能技術(shù)體系：從線性模型（第3章）、帶懲罰項的回歸方法（第4章）、降維與聚類技術(shù)（第5、6章）等傳統(tǒng)機器學習方法，到樹模型（第7章）、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（第8章）、自編碼器（第9章）、CNN與RNN（第10、11章）、GAN（第12章）等深度學習技術(shù)，再延伸至自然語言處理（第13章）、強化學習（第14章）及區(qū)塊鏈技術(shù)（第15章）。每章均以“金融問題驅(qū)動”，結(jié)合信貸評分、股價預(yù)測、輿情分析等案例，解析算法原理、數(shù)據(jù)適配性與實現(xiàn)細節(jié)。
第三部分（第16、17章）為應(yīng)用與監(jiān)管。第16章聚焦行業(yè)實踐，探討智能投顧、程序化交易、保險科技等領(lǐng)域的落地案例與技術(shù)瓶頸；第17章則立足監(jiān)管科技（RegTech），分析算法透明度、數(shù)據(jù)隱私保護與跨境監(jiān)管協(xié)作等前沿議題，為金融智能的合規(guī)發(fā)展提供路徑參考。
需特別說明的是，本書的編寫有兩大特點：
其一，實用性優(yōu)先。盡管近年來圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、Kolmogorov-Arnold神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等新興算法層出不窮，但考慮本書的定位為教學性質(zhì)，本書選擇聚焦于金融場景中已驗證有效的主流技術(shù)，并配套Python代碼示例與數(shù)據(jù)預(yù)處理指南，確保讀者“學即能用”。
其二，學科交叉性。金融智能并非技術(shù)的簡單堆砌，而是需深刻理解金融業(yè)務(wù)的特殊約束—例如高頻數(shù)據(jù)中的非平穩(wěn)性、金融決策中的博弈特性、監(jiān)管規(guī)則對模型可解釋性的剛性要求等。因此，本書在每章均配有不同人工智能模型在金融場景中的具體案例，探討如何針對業(yè)務(wù)痛點調(diào)整算法設(shè)計。
本書的完成得益于金融學術(shù)界眾多學者的奠基性工作，特別是在案例選取方面，我們團隊精心挑選了在國內(nèi)外金融學術(shù)優(yōu)質(zhì)期刊上發(fā)表的具有影響力的論文。挑選這些論文的優(yōu)點在于其研究結(jié)果的可靠性已經(jīng)得到了同行評議的肯定，作為教學案例是比較合適的。本書得到了清華大學財富管理研究中心的大力支持與幫助，清華大學五道口金融學院博士生譚琳對本書的第7~10章的編寫亦有重要貢獻。
特別需要說明的是，盡管我們力求嚴謹，但金融市場的復(fù)雜性與技術(shù)的快速迭代，注定書中部分內(nèi)容將隨時間推移顯露出局限性。特別是人工智能領(lǐng)域技術(shù)的進步日新月異，例如大模型的技術(shù)成熟使得自然語言處理的研究范式正在面臨巨大的變化。因此站在當下的門檻上眺望，未來金融智能的終極形態(tài)或許遠超當下想象。當因果推斷揭示金融市場的深層規(guī)律，當量子計算重新定義風險模型的復(fù)雜度邊界，人類與算法的關(guān)系未來可能步入新的紀元。但無論人工智能技術(shù)如何演進，金融學中需要解決的重要問題依然不會改變，技術(shù)只是提升我們解決金融問題的效率。本書愿作一枚火把，照亮金融智能道路上的技術(shù)溝壑，為同學們學習金融智能提供參考。

編者
2025年6月

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