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內容簡介： 本书从多角度、多维度、多层次来探讨在投资决策过程中利用大数据和人工智能技术如何减弱信息不对称问题并对投资决策过程中出现的其他问题提供了全新的解决方案。本书将大数据及人工智能技术引入投资决策过程，与以往将智能金融局限于智能投顾的书籍不同，本书是市面上首部提出智能投研概念的金融投资类工具书，涵盖范围相对更为广泛。 无论是个人投资者还是机构投资者，优质项目挖掘和项目风险识别都是他们关注的永恒主题。本书的写作目的在于为投资者挖掘优质项目和识别项目风险拓展思路，充分利用大数据和人工智能技术辅助投资决策，实现将前沿科技与投资决策分析跨行业结合。 本书探讨了大数据、人工智能技术与金融投资决策分析相结合的问题，介绍了核心技术概念、讲解了技术模型在投资实践中的应用；阐述了进行投资分析时项目考察的具体维度，包括行业、企业基本面、财务、法律等，并辅以案例，内容涉及投资决策分析实践建模过程中利用大数据、人工智能技术，获取更全面数据，提升分析精准度、减少重复劳动，提高工作效率。 關於作者： 谢冶博，男，湖南邵阳人，中国人民大学硕士研究生毕业，中国人民大学金融校友俱乐部秘书长。【金融 IT】复合专业背景，先后供职于一行*会监管金融机构，曾任中国人寿大数据创新项目负责人，该项目被中国人民银行主管的我国金融信息科技类主导期刊《金融电子化》杂志评为金融行业科技创新突出贡献奖。后任某国有券商投资银行业务团队负责人，拥有丰富的投融资工作经历。具备优秀的资本市场研究能力，在专业期刊、重要杂志发表金融、投资、IT领域文章若干篇。多年【投资银行 IT】复合工作经历，形成了一套成熟的基于大数据和人工智能技术辅助投资决策的经验和方法。 目錄： 第一章大数据与人工智能在金融投资领域的现状与应用 一、大数据与人工智能技术在金融领域中的发展现状 二、了解大数据及人工智能相关名词 三、大数据与人工智能技术在尽职调查工作中的应用 四、大数据和人工智能技术在投资决策分析工作中的应用 第二章了解公司所处行业的基本情况 一、行业监管体系、主要法律法规及相关产业政策 二、行业上下游产业状况 三、公司所处行业市场规模及发展趋势 四、影响行业发展的主要因素 五、行业竞争态势及行业壁垒 六、公司在行业中的竞争状况 第三章公司分析 一、企业基本情况 二、公司治理 三、技术分析 四、市场分析 五、盈利预测 六、估值方法 七、企业财务情况分析 八、有关法律情况分析 第四章投资决策分析 一、投资类型划分 二、投资决策模型的考量因素 第五章热点分析 一、投资前瞻 二、零售巨头西尔斯倒下的原因分析 三、财务造假案例分析 四、大数据及人工智能技术在风控中的应用 参考文献

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