大數(shù)據(jù)實戰(zhàn)：構(gòu)建智能化企業(yè)

第一部分　數(shù)字時代的挑戰(zhàn)
第１章　危機并未消失：機遇在召喚　//001
1．1　引言　//002
1．2　當(dāng)前技術(shù)范式的挑戰(zhàn)：投入市場時間和商業(yè)技術(shù)靈活性的長期挑戰(zhàn)　//006
1．3　套裝軟件的出現(xiàn)　//008
1．4　新前沿：信息；大數(shù)據(jù)不是新的；非結(jié)構(gòu)化信息是新的　//010
1．5　企業(yè)架構(gòu)：當(dāng)前狀態(tài)和影響　//011
1．6　未來的智能企業(yè)　//013
第二部分　智能企業(yè)的架構(gòu)
第2章　效率和敏捷性　//015
2．1　引言　//016
2．2　以流程為導(dǎo)向的企業(yè)　//016
2．2．1　以流程為導(dǎo)向　//020
2．2．2　我們?yōu)槭裁幢仨氝M行選擇　//021
2．2．3　設(shè)計和執(zhí)行　//022
2．3　外包在創(chuàng)造效率和敏捷性方面的作用　//023
2．4　技術(shù)在效率和敏捷性方面的作用　//027
2．4．1　當(dāng)前的技術(shù)挑戰(zhàn)　//027
2．4．2　BPM軟件　//028
2．4．3　方法論的作用　//029
2．4．4　敏捷方法不等于敏捷性　//030
2．5　提高效率和敏捷性的新技術(shù)模式　//032
2．5．1　技術(shù)和流程導(dǎo)向的架構(gòu)　//032
2．5．2　RAGE AI 　//035
2．5．3　RAGE抽象組件　//036
2．5．4　RIMTM—一種可行的動態(tài)方法　//038
2．5．5　實時軟件開發(fā)　//040
2．6　總結(jié)　//041
第3章　洞察力與智能　//045
3．1　引言　//046
3．2　大數(shù)據(jù)帶來的改變　//047
3．3　信息過載、不對稱和決策　//049
3．3．1　信息過載　//049
3．3．2　信息不對稱　//051
3．4　營救的人工智能　//054
3．4．1　人工智能問題的類型和方法的分類　//055
3．4．2　人工智能解決方案成果　//056
3．4．3　人工智能解決方法　//061
3．5　利用計算統(tǒng)計學(xué)的機器學(xué)習(xí)　//063
3．5．1　決策樹　//064
3．5．2　人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　//066
3．5．3　深度學(xué)習(xí)架構(gòu)　//071
3．6　自然語言的機器學(xué)習(xí)　//073
3．6．1　“詞袋”表示　//073
3．6．2　情感分析　//075
3．6．3　知識獲取與表達　//077
3．7　學(xué)習(xí)和推斷的深度學(xué)習(xí)框架　//078
3．7．1　概念語義網(wǎng)絡(luò)　//084
3．7．2　知識發(fā)現(xiàn)器　//086
3．7．3　計算語言學(xué)引擎　//087
3．7．4　影響分析　//089
3．7．5　影響分析問題的構(gòu)想　//090
3．8　總結(jié)　//091
第4章　未來的智能企業(yè)　//096
4．1　通往智能企業(yè)的道路　//096
4．2　企業(yè)架構(gòu)的變革　//100
4．2．1　技術(shù)發(fā)展　//100
4．2．2　靈活且接近實時的軟件開發(fā)　//108
4．2．3　機器智能　//109
4．2．4　企業(yè)4．0架構(gòu)　//109
4．3　人與機器　//112
4．4　總結(jié)　//116
附錄：智能企業(yè)的五步法　//117
第三部分　真實世界的案例研究
第5章　智能代理的積極建議　//119
5．1　引言　//120
5．2　投資咨詢市場　//120
5．3　投資者真正需要和想要什么　//122
5．4　高接觸咨詢服務(wù)的挑戰(zhàn)　//123
5．4．1　價值和利益問題　//123
5．4．2　巨大的“財富轉(zhuǎn)移”現(xiàn)象　//124
5．4．3　機器人顧問的興起　//124
5．4．4　高凈值客戶需求的特殊技術(shù)　//125
5．5　積極咨詢—基于機器智能的框架　//126
5．6　客戶需求的整體視圖　//128
5．7　總結(jié)　//134
附錄：RAGE業(yè)務(wù)流程自動化和認知智能平臺　//135
第6章　在金融市場發(fā)現(xiàn)Alpha　//137
6．1　引言　//138
6．2　信息不對稱和金融市場　//139
6．3　機器智能和Alpha　//142
6．4　它的作用如何　//147
6．4．1　數(shù)據(jù)　//147
6．4．2　領(lǐng)xian—滯后關(guān)系的評估　//147
6．4．3　回溯測試結(jié)果　//149
6．5　總結(jié)　//152
附錄：石油和天然氣行業(yè)部門級經(jīng)營模式的快照　//153
第7章　財務(wù)審計會消失嗎　//155
7．1　引言　//156
7．2　外部財務(wù)審計　//158
7．2．1　客戶參與　//158
7．2．2　審計計劃　//158
7．2．3　現(xiàn)場工作　//159
7．2．4　審查和起草　//160
7．3　智能審計機器　//161
7．3．1　客戶參與　//164
7．3．2　審計計劃　//165
7．3．3　現(xiàn)場工作　//166
7．3．4　存在測試　//166
7．3．5　權(quán)利和義務(wù)　//167
7．3．6　實質(zhì)性分析程序　//167
7．3．7　期終余額測試　//167
7．3．8　分析和發(fā)布財務(wù)數(shù)據(jù)　//167
7．3．9　審計準(zhǔn)則　//168
7．3．10　工作流/配置　//168
7．4　總結(jié)　//169
參考文獻　//171