本书主要探讨新一代人工智能技术——深度学习在金融保险中的具体应用，汇集不同角度的研究案例，目的是推动深度学习技术来变革传统的金融保险模式。当前世面上还没有具体阐述相关应用的书籍。 本书涉及到：卷积神经网络下的物体识别在金融和保险中的应用，包括定损、客户鉴别、文据识别和后台应用；循环神经网络支撑下的金融时间序列处理技术的原理和研究进展以及应用案例，这当中包括单维度时间序列，时间向量的预测和分析，以及深度学习方法和传统方法的对比，同时还引入了注意力机制，用来有针对性的对金融时间序列进行分析；金融中的自然语言处理技术以及特定语义的鉴别和应用，同时利用该技术实现对金融情感分析，舆情情绪判断以及客户画像抽取等金融场景的嵌入式应用。

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