原文标题《五本金融科技好书，陪你就地过大年》
HAPPY NEW YEAR
读书不觉新春至，一寸光阴一寸金。伴随着即将敲响的新年钟声，小编在此双手呈上春节必读好书，让牛气满满的书香气息驱散疫情的寒凉，陪你就地过大年~一起来看看本期推荐的好书有哪些吧~
01、《银行4.0》
随着互联网的快速发展，银行从单一的网点渠道服务到如今的多渠道和全渠道业务。但是银行的中心仍然是基于网点的设计，与其他服务平台一样，银行来到了一个需要不断改变以适应客户需求的世界。在即将到来的银行4.0时代，布莱特以开拓的视角向读者展示了银行将面临怎样的挑战，银行需要怎样的转型以及银行业面临的未来。关于未来银行所呈现的方式，布莱特先生会以独特的“颠覆者”视角带你去构建、想象新的银行系统及模式。从中国的移动支付、非洲的区块链技术到可以拥有银行账户的无人驾驶汽车，运用增强现实的技术，去展现银行系统的未来设计。
02、《分布式商业》
《分布式商业》由金融科技·微洞察总编、微众银行副行长兼首席信息官马智涛领衔主笔、金融科技·微洞察核心创作团队历时四载倾力打磨而成，其中凝聚了微众银行在近6年来的数字化实践中总结的科技智慧与商业思考。分布式商业模式是在国际政治经济格局演变、中国新一轮对外开放、数字科技进步、数字经济和产业互联网兴起、传统集中式模式发展受阻等大时代背景下诞生的新商业范式，也是把科技领域中的“分布式”理念借用于商业模式之中的一种新商业变革。此书系统地介绍了分布式商业模式的形态、特征、要素，梳理了分布式商业模式在零售、金融、能源、政务、制造、教育、医疗、交通、娱乐的九大应用场景，对企业管理者、政策机构决策者或互联网相关行业从业者等都具有启发作用。2020年12月，这本书还荣获了“第一财经•摩根大通年度榜单书籍”奖项。
03、《联邦学习》
在数据隐私越发重要的背景下，如何在保证本地训练数据不公开的前提下，实现多个数据拥有者协同训练一个共享的机器学习模型？《联邦学习》告诉你答案。《联邦学习》由微众银行首席人工智能官杨强教授撰写，书中描述了联邦学习如何将分布式机器学习、密码学、基于金融规则的激励机制和博弈论结合起来，以解决分散数据的使用问题。此书介绍了不同种类的面向隐私保护的机器学习解决方案以及技术背景，并描述一些典型的实际问题解决案例。并进一步论述联邦学习将成为下一代机器学习的基础，满足技术和社会需求并促进面向安全的人工智能的开发和应用。对于计算机科学、人工智能和机器学习专业的学生，大数据和人工智能应用程序的开发人员以及研究机构的研究人员等都具有启示作用。2020年12月，此书亦荣获了“第一财经•摩根大通年度榜单书籍”奖项。
04、《产业区块链》
目前区块链上升至国家战略高度，已经成为中国核心技术自主创新的重要突破口。《产业区块链》聚焦区块链发展的新阶，从理论到落地，全面描绘区块链技术赋能产业的新图景，从科技导向、民生治理导向、产业导向三大战略导向突破，从区块链在民生、金融、文娱、政务和智慧城市五大领域的实践入手，从金融、文娱、智慧城市、政务治理、民生服务、司法、公益扶贫、教育、版权九大应用场景展开，还原海内外区块链技术的应用现状，各行业的区块链转型思路，以及相关政策、法规，让技术助力传统产业升级，重塑信任关系，提高产业效率。此书是腾讯公司高级执行副总裁汤道生首部书籍作品，由马化腾等多名大咖力荐，深度解读国家产业区块链图景。
05、《深度学习模型及应用详解》
《深度学习模型及应用详解》是张若非、付强等微软人工智能专家多年的实战经验，全方位详细解读了深度学习技术实践，从感知机模型到对抗生成网络和深度强化学习，从模型的原理、应用细节到到计算框架的进行了全面阐述。其中第一、二部分是基础，介绍了深度学习理论和常用工具及常见的深度学习模型；第三部分是进阶内容，讲解应用于计算机视觉、自然语言处理及理解、和决策任务的高级深度学习模型；第四部分是工程实践、在线推理优化和未来展望，非常适合于想要将深度学习技术应用于工程实践的读者阅读。
