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智慧银行实验教程

参考文献

本页面汇总了《智慧银行实验教程》全书中引用的参考文献，按类别分组呈现。这些文献涵盖了行业研究报告、政策文件、学术论文和教材著作，为课程的行业背景、技术原理和教学案例提供了学术支撑。

行业报告与研究机构文献

Section titled “行业报告与研究机构文献”

本类文献来自麦肯锡、波士顿咨询、Gartner、PwC、德勤、世界经济论坛、国际清算银行等国际权威机构的研究报告，为第1章（绪论）和前言中的行业背景分析提供数据支撑。

  • McKinsey Global Institute. The Economic Potential of Generative AI: The Next Productivity Frontier. McKinsey & Company, 2023. —— mckinsey2023ai

    量化分析生成式AI对全球银行业的价值贡献（每年2000亿至3400亿美元增量）。

  • Boston Consulting Group. Global Retail Banking Report 2023: The Future of Banking. BCG, 2023. —— bcg2023retail

    调研显示超过80%的银行高管将AI列为未来三年最优先的战略投入方向。

  • Gartner. Top Strategic Technology Trends for Banking and Investment Services. Gartner, 2024. —— gartner2024banking

  • PricewaterhouseCoopers. Global AI Study: Sizing the Prize for Financial Services. PwC, 2023. —— pwc2023ai

  • Accenture. Banking on AI: The New Operating Model. Accenture, 2023. —— accenture2023banking

  • Deloitte. Global AI in Banking Survey: From Experimentation to Transformation. Deloitte, 2023. —— deloitte2023banking

  • World Economic Forum. The Future of Jobs Report 2023. WEF, 2023. —— wef2023jobs

  • Bank for International Settlements. Annual Economic Report 2023: Chapter III — AI and the Financial System. BIS, 2023. —— bis2023annual

  • Financial Stability Board. Artificial Intelligence and Machine Learning in Financial Services: Market Developments and Financial Stability Implications. FSB, 2023. —— fsb2023ai

中国政策文件与行业报告

Section titled “中国政策文件与行业报告”

本类文献收录中国监管机构和行业协会发布的政策文件与白皮书，为第1章关于中国金融科技政策环境的论述提供依据。

  • 中国银行业协会. 中国银行数字化转型报告. 中国银行业协会, 2024. —— cba2024report

  • 中国信息通信研究院. 中国金融科技生态白皮书. 中国信通院, 2024. —— caict2024fintech

  • 中国人民银行. 金融科技发展规划（2022—2025年）. 中国人民银行, 2022. —— pboc2022fintech

    提出”以数字化转型推动金融机构高质量发展”的总体目标。

  • 中国银行保险监督管理委员会. 关于银行业保险业数字化转型的指导意见. 银保监会, 2022. —— cbirc2022digital

    将数字化能力建设上升为监管要求。

学术论文

Section titled “学术论文”

本类文献为大语言模型、智能Agent和提示工程的核心学术论文，主要支撑第3章（MCP协议）、第4章（Skill体系）中关于AI技术原理的讲解。

  • Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., et al. “Attention Is All You Need.” Advances in Neural Information Processing Systems 30 (NeurIPS 2017), 2017, pp. 5998–6008. —— vaswani2017attention

    Transformer 架构的奠基性论文，现代大语言模型的技术基石。

  • Brown, T., Mann, B., Ryder, N., et al. “Language Models Are Few-Shot Learners.” Advances in Neural Information Processing Systems 33 (NeurIPS 2020), 2020, pp. 1877–1901. —— brown2020gpt3

    GPT-3 论文，证明了大模型的少样本学习能力。

  • Yao, S., Zhao, J., Yu, D., et al. “ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models.” Proceedings of ICLR 2023, 2023. —— yao2023react

    提出 ReAct 框架，将推理与行动协同，是 Agent 范式的重要基础。

  • Wei, J., Wang, X., Schuurmans, D., et al. “Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models.” Advances in Neural Information Processing Systems 35 (NeurIPS 2022), 2022. —— wei2022cot

    思维链（CoT）提示技术，引导大模型进行逐步推理。

  • Shinn, N., Cassano, F., Gopinath, A., Narasimhan, K., Yao, S. “Reflexion: Language Agents with Verbal Reinforcement Learning.” Advances in Neural Information Processing Systems 36 (NeurIPS 2023), 2023. —— shinn2023reflexion

    Reflexion 方法，Agent 通过语言化的反馈进行自我改进。

  • Anthropic. Model Context Protocol Specification. 2024. —— anthropic2024mcp

    MCP（模型上下文协议）官方规范，本课程第3章的核心主题。

教材与著作

Section titled “教材与著作”

本类文献为深度学习与金融科技领域的中文教材著作，为课程的理论基础提供系统参考。

  • 邱锡鹏. 神经网络与深度学习. 机械工业出版社, 北京, 2023. —— qiu2023deeplearning

    国内广泛使用的深度学习入门教材，深入浅出地讲解神经网络原理。

  • 陈志娟. 金融科技：重构未来金融生态. 中信出版社, 北京, 2020. —— chen2020fintech

    系统介绍金融科技如何重塑金融行业生态。

引用规范

Section titled “引用规范”