本书共分为4篇,包括理论基础篇、技术基础篇、体系构建篇、系统实现篇,主要内容概括如下。篇为理论基础篇,包括章至第三章。对资金监管的研究背景及意义进行深入剖析,并从资金风险、资金监管、资金监管系统构建及人工智能技术在资金监管中的应用4 个维度系统全面地展开相关文献研究,实现对资金监 基于人工智能技术的资金监管探索与实践- 2 -管相关文献的整体掌握,进一步对资金监管和人工智能技术相关理论方法与政策依据进行了分析与总结,为深入研究人工智能技术在资金监管中的应用奠定了扎实的理论基础。第二篇为技术基础篇,包括第四章至第七章。详细阐述数据挖掘、机器学习、区块链及知识图谱等大数据与人工智能技术的相关基础理论,梳理并分析了4种技术在资金相关业务中的应用。第二篇作为技术基础,与篇理论基础共同为后文构建及应用人工智能技术下的资金监管体系提供支撑。第三篇为体系构建篇,包括第八章至第十一章。在前两篇理论与技术基础上,基于资金监管智能化新诉求对资金监管体系进行重构。按照资金流转顺序的预算、控制与考核3个重点环节,从资金监督与管理两个维度重点剖析具体业务规则。其中,监督业务规则体系包括授权、审批与收支3项核心业务场景,管理业务规则体系包括效率、效益与质量3项核心业务场景,并通过熵权法及物元可拓模型构建资金监管风险评价及预警体系,为后续系统实现篇提供构建的内核。第四篇为系统实现篇,包括第十二章至第十三章。以体系构建为支撑,运用人工智能技术进行资金监管信息系统的整体设计与具体实现。在3层架构模式的基础上设计相应的具体业务模块,并在信息平台环境建设的基础上对具体功能模块运作过程进行描述,以实现资金监管信息系统整体落地,为读者提供资金监管系统建设方面的参考。本书对人工智能技术在资金监管中的应用进行研究,完善了企业资金监管业务规则体系,促成了企业资金数字化监管向智能化监管转型,降低了资金动态监管的难度及复杂度,提升了资金监管风险评价及预警能力,实现了对其监管体系与信息系统平台建设的创新性探索。为企业深入研究基于人工智能技术的资金监管探索及实践、把握发展重要战略机遇期、合理制定优化发展策略提供了理论与实践的参考指导。