书:pan.baidu.com/s/1IQNZ5I33ZjHCwpHVt-00ig?pwd=jrr9
- 自然语言处理（NLP）：NLP是金融科技中用于理解和解释人类语言的关键技术。它可以帮助机器从文本数据中提取信息，进行情感分析、实体识别、关系抽取等任务，从而支持智能客服、智能投研等应用。
- 知识图谱技术：知识图谱是表示实体、概念及其关系的网络结构。在金融科技中，知识图谱可以用于整合和表示金融领域的知识，支持智能问答、语义搜索等应用。
- 机器学习：机器学习是金融科技中的核心技术之一。它可以帮助机器从大量数据中学习规律，进行预测和决策。在金融科技中，机器学习被广泛应用于风险评估、欺诈检测、智能投顾等领域。
- 大数据：大数据技术在金融科技中发挥着重要作用。它可以处理和分析海量数据，提取有价值的信息，支持业务决策和风险管理。
- 区块链：区块链技术是一种去中心化的分布式账本技术，可以实现安全、透明、可追溯的交易记录。在金融科技中，区块链被广泛应用于数字货币、供应链金融等领域。
- 人工智能（AI）：AI技术是金融科技的基石。它涵盖了机器学习、深度学习、自然语言处理等多个领域，可以支持各种金融应用场景，如智能客服、智能投研、智能风控等。
- 数据挖掘：数据挖掘技术用于从大量数据中提取有价值的信息和模式。在金融科技中，数据挖掘可以帮助金融机构发现潜在的风险和机会。
- 可视化技术：可视化技术可以将复杂的数据和信息以图形化的方式呈现出来，帮助用户更好地理解和分析数据。在金融科技中，可视化技术被广泛应用于数据分析和风险管理等领域。
- 联邦学习：联邦学习是一种保护数据隐私的机器学习框架。它允许多个机构在不共享原始数据的情况下共同训练模型，从而提高模型的准确性和泛化能力。
- 隐私感知机器学习：隐私感知机器学习是一种在保护数据隐私的同时进行机器学习的技术。它可以通过加密、差分隐私等技术来保护数据的隐私性。
- 安全多方计算：安全多方计算是一种允许多个参与方在保护各自隐私的前提下进行协同计算的技术。在金融科技中，安全多方计算可以用于保护用户隐私的同时进行风险评估和欺诈检测。
- 零知识证明：零知识证明是一种密码学技术，它允许证明者向验证者证明某个陈述是真实的，而无需泄露任何关于陈述本身的额外信息。在金融科技中，零知识证明可以用于保护用户隐私的同时进行身份验证和交易验证。
- 智能合约：智能合约是一种自动执行的合约，它可以在满足特定条件时自动执行合约条款。在金融科技中，智能合约可以用于自动化交易、减少交易成本和风险。
- 云计算：云计算技术为金融科技提供了强大的计算和存储能力。它可以支持金融机构快速部署和扩展应用，提高业务灵活性和响应速度。
- 生物识别技术：生物识别技术如指纹识别、面部识别等可以用于身份验证和欺诈检测。在金融科技中，生物识别技术可以提高交易的安全性和便捷性。
- 物联网（IoT）：物联网技术可以将各种设备连接到互联网上，实现设备之间的互联互通。在金融科技中，物联网技术可以用于智能支付、智能风控等领域。
这些技术在金融科技知识图谱中发挥着重要作用，它们共同推动了金融科技的发展和创新。然而，需要注意的是，金融科技是一个不断发展的领域，新的技术和应用不断涌现。因此，在构建和应用金融科技知识图谱时，需要保持对新技术的关注和学习。