现代保险学教程 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:申曙光

出品人:

页数:476

译者:

出版时间:2008-4

价格:39.80元

装帧:

isbn号码:9787040220919

丛书系列:

图书标签:

• 社会保障
• 教材
• 保險
• 保险学
• 现代保险
• 保险教程
• 风险管理
• 金融学
• 保险原理
• 保险实务
• 保险经济学
• 保险法规
• 保险市场

科技前沿探索：人工智能与未来社会发展 图书名称： 科技前沿探索：人工智能与未来社会发展 内容简介： 本书深入剖析了当代人工智能（AI）技术飞速发展所带来的深刻变革及其对未来社会结构、经济模式乃至人类文明走向的全面影响。它不仅仅是一部技术综述，更是一份面向未来的社会学、经济学与伦理学交叉视角的深度研究报告。 第一部分：人工智能技术基石与前沿突破 本部分着重梳理了支撑当前AI浪潮的核心技术体系，并对近期取得的突破性进展进行了详尽的解读。 第一章：深度学习范式的重塑与演进 本章首先回顾了传统机器学习方法的局限性，继而将焦点集中于深度学习（Deep Learning）的革命性贡献。我们详细探讨了从多层感知机（MLP）到卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及更先进的Transformer架构的演变历程。特别强调了注意力机制（Attention Mechanism）如何成为当前大语言模型（LLM）和视觉识别领域实现质变的关键。内容涵盖了生成对抗网络（GANs）、变分自编码器（VAEs）在内容生成领域的应用，以及强化学习（RL）在复杂决策制定中的最新突破，例如AlphaGo、OpenAI Gym环境中的表现分析。 第二章：大模型的“涌现能力”与计算基础设施 本章聚焦于当前最引人注目的现象——超大规模预训练模型的“涌现能力”（Emergent Abilities）。我们分析了参数量、数据规模与模型性能之间非线性关系的临界点，探讨了这种涌现能力背后的数学原理和信息瓶颈。同时，本书深入介绍了支撑这些巨型模型训练与推理所需的底层计算基础设施。包括GPU集群的高效互联技术（如NVLink、InfiniBand）、专用AI芯片（ASICs）如TPU的架构设计，以及分布式训练算法（如数据并行、模型并行和流水线并行）的优化策略。本章旨在揭示驱动AI前沿的“硬核”工程实现。 第三章：多模态融合与具身智能的兴起 随着AI能力的增强，单模态的局限性日益凸显。本章重点讨论了多模态AI系统的构建，即如何有效地整合文本、图像、语音、视频乃至触觉信息。我们分析了跨模态对齐（Cross-Modal Alignment）的技术难点，并介绍了如CLIP、GPT-4V等前沿模型如何实现不同感官信息的统一表征。更进一步，本书将视野投向“具身智能”（Embodied AI），探讨将高级认知能力与物理世界交互能力相结合的机器人学挑战，包括实时环境感知、运动规划与人机安全协作。 第二部分：人工智能重塑经济与产业格局 AI不再是实验室里的概念，它正以前所未有的速度渗透到全球经济的各个角落，引发结构性的重塑。 第四章：自动化浪潮与未来劳动力市场 本章采用量化分析方法，评估了AI驱动的自动化对不同行业工种的冲击与赋能。我们区分了“任务自动化”与“岗位替代”的概念，详细分析了白领工作（如法律文书、金融分析、软件编码）和蓝领工作（如精密制造、物流调度）的变革路径。本书提出了一套适应未来劳动力市场的“人机协作模型”，强调创造力、复杂问题解决和情商等“人类专属技能”的价值重估。此外，针对结构性失业的风险，本书也探讨了全民基本收入（UBI）或新型社会保障体系的理论可行性。 第五章：AI驱动的产业范式转移 本章聚焦于AI如何成为下一代产业革命的核心驱动力。在制造业，探讨了AI赋能的柔性制造系统、预测性维护和供应链的韧性增强。在医疗健康领域，重点分析了AI在药物研发（靶点发现、化合物筛选）、个性化医疗（基因组学分析、影像诊断辅助）中的革命性作用，并评估了其在降低医疗成本和提高诊疗效率上的潜力。金融领域则关注高频交易、信用风险评估模型以及反欺诈系统的智能化升级。 第六章：数据要素市场化与数据治理 在AI时代，数据已成为与土地、劳动力、资本并列的关键生产要素。本章深入探讨了数据要素市场化的机制设计，包括数据确权、定价和安全共享的挑战。我们分析了联邦学习（Federated Learning）和差分隐私（Differential Privacy）等技术如何在保护数据主体隐私的同时，最大化数据的聚合价值。同时，本书也审视了全球范围内数据流动与数据主权立法的趋势，为企业和政府制定有效的数据战略提供参考。 第三部分：伦理、治理与人类的未来抉择 AI的强大能力带来了前所未有的伦理困境与治理真空，这是关乎人类社会长期稳定的核心议题。 第七章：算法偏见、公平性与透明度 本章系统梳理了AI系统中的偏见来源，包括训练数据的固有偏见、特征工程的选择偏差以及模型结构对少数群体的歧视性放大。我们详细介绍了衡量算法公平性的多维度指标（如平等机会、人口均等性），并探讨了解释性人工智能（XAI）技术，如LIME和SHAP值，在提高模型决策透明度方面的应用。本书强调，技术上的可解释性是实现社会公平的基础。 第八章：强人工智能的风险与安全对齐 本书审慎探讨了通用人工智能（AGI）的潜在实现路径及其对人类生存构成的长期风险。我们将重点分析“价值对齐问题”（Value Alignment Problem），即如何确保超级智能体的目标函数与人类的福祉保持一致。内容涵盖了基于人类反馈的强化学习（RLHF）的局限性，以及更深层次的、旨在从根本上约束智能体行为的理论框架，如可控性设计和安全边界的设定。 第九章：全球AI治理框架的构建与国际合作 面对AI技术的跨国界特性，有效的治理体系亟待建立。本章对比分析了欧盟的《人工智能法案》（AI Act）、美国的风险管理路径以及中国在数据安全和应用规范方面的监管实践。我们提出了一种多层次、多利益相关者参与的全球AI治理框架建议，强调技术标准、伦理红线和国际责任的协同构建。最后，本书呼吁人类社会必须采取积极、前瞻性的态度，引导技术向善，确保人工智能的发展真正服务于人类的共同繁荣与可持续发展。 本书面向对未来科技趋势、经济转型和社会治理有深度思考的政策制定者、企业高管、技术研究人员以及对AI感兴趣的广大读者。它力求以严谨的学术态度和清晰的论述，帮助读者构建一个全面、深刻且富有洞察力的未来图景。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

从装帧和排版来看，这本书的出版质量也体现了其内容的专业性。纸张的触感舒适，印刷清晰，重点内容和关键术语的标记做得恰到好处，方便快速检索和回顾。更让我称赞的是，它在章节末尾设置的“思考与讨论”环节，设计得非常巧妙。这些问题往往不是简单的知识点回忆，而是开放性的、需要结合现实世界新闻或最新监管动态来回答的思辨题。例如，它会要求读者分析某项新出台的税收政策对年金保险产品的潜在影响，或者评估某项新兴技术（如自动驾驶）对传统车险定价模型的颠覆程度。这些练习有效地将静态的教材知识转化为动态的问题解决能力。对于我这种自学者而言，这种主动参与式的学习设计，极大地提高了学习效率和知识留存率。这本书的价值在于它不仅仅是一个知识的容器，更是一个激活读者批判性思维的催化剂，确保读者在合上书本后，依然能带着专业且深入的洞察力去观察和分析现实中的保险现象。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事风格非常具有启发性，它不仅仅是一本“教书”的书，更像是一次深入的行业“访谈录”。作者在介绍保险业的社会功能时，引用了大量的经济学和社会学视角，这极大地拓宽了我的视野。我过去总觉得保险就是一种金融产品买卖，但读完这本书后，我深刻理解到保险是如何在全球贸易中扮演润滑剂角色，又是如何在灾难发生后提供社会快速恢复力的关键机制。特别是关于巨灾保险和公共-私人合作伙伴关系（PPP）的部分，展示了市场失灵时政府与保险机构如何协同作战，实现社会福利最大化。书中对保险监管体系的分析也相当到位，它没有采用批判性的口吻，而是客观地阐述了不同监管模式（如偿付能力监管、市场行为监管）背后的经济逻辑和对消费者保护的侧重点差异。这种宏观的、具有人文关怀的叙事角度，让阅读过程充满了一种使命感，让人觉得从事保险行业是参与构建一个更安全、更可预测的社会结构。

评分☆☆☆☆☆

这本《现代保险学教程》简直是为我这种对保险行业充满好奇但又觉得专业知识晦涩难懂的人量身定做的指南。我原以为保险学这玩意儿会充斥着枯燥的公式和复杂的法律条文，读起来会昏昏欲睡，没想到作者的笔触极其生动，仿佛不是在讲解理论，而是在讲述一个精彩的商业故事。书中对风险管理基本原理的阐述，尤其是在介绍风险识别和评估环节时，引用了大量贴近生活的案例，比如企业供应链中断、突发公共卫生事件对不同行业的影响，让我立刻就能理解风险的本质。特别是关于保险合同中“最大诚信原则”和“可保利益”的探讨，作者没有停留在概念的堆砌，而是深入分析了这些原则在现代金融环境下面临的挑战与适应性调整，这对于我理解保险作为社会稳定器和金融工具的双重角色，非常有启发性。阅读过程中，我时常会停下来思考，这本书是如何将原本宏大的理论框架，通过清晰的逻辑脉络和恰到好处的图表辅助，变得如此易于消化吸收的。它不是简单地罗列知识点，而是构建了一个完整的知识体系，让人在学习新概念时，总能找到已学知识的支撑点，学习曲线非常平滑。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我原本对精算学部分抱有深深的恐惧，觉得那一定是数学和统计学的“鬼门关”。然而，这本书在处理精算理论时展现出的耐心和清晰度，彻底颠覆了我的看法。作者显然深知读者的困境，没有直接抛出复杂的微积分公式，而是用非常直观的语言和比喻来解释生命表构建、准备金的计算逻辑以及费率厘定的基本原则。它巧妙地平衡了理论深度和可读性，让你在理解精算思维的同时，又不会被繁琐的数学推导淹没。书中关于风险定价的章节，尤其让我茅塞顿开。它阐述了如何将“预期损失”与“风险边际”结合起来，形成最终的保费构成，这背后蕴含的商业智慧和公平性考量是极其微妙的。这种将抽象的数学模型与实际的商业决策紧密结合的处理方式，使得精算部分不再是高高在上的理论，而成为了支撑保险企业稳健运营的核心工具。对于想在金融领域深入发展，特别是对量化分析感兴趣的读者来说，这本书提供了非常坚实且友好的入门阶梯。

评分☆☆☆☆☆

我必须说，这本书的实操性和前瞻性超出了我的预期。许多教材往往偏重历史沿革和静态的理论框架，但《现代保险学教程》显然是面向未来的。它用了相当大的篇幅来解析当前保险业最热门的几个领域，比如科技对保险的影响，也就是我们常说的InsurTech。书中详细剖析了大数据、人工智能在核保、理赔自动化以及定制化产品设计中的应用潜力，甚至探讨了区块链技术如何可能重塑再保险的运作模式。这种对前沿趋势的敏锐捕捉，让这本书的价值远超一本基础教材。我特别欣赏它对不同险种的区分和论述，从人身险到财产险，再到责任险和信用保证保险，讲解的深度和广度都很到位。例如，在讲解责任保险时，作者没有仅仅停留在侵权责任上，还结合了最新的环境责任法和网络安全责任的演变，这让我意识到，保险行业其实是社会法律和经济活动的“晴雨表”。对于希望进入这个行业或者正在从事相关工作的专业人士而言，这本书无疑是一份保持知识更新的绝佳参考资料，它不只是教你“是什么”，更引导你思考“将如何发展”。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆