大数据在金融行业实用案例剖析：系列之二 [Practicai Case Study of Big Data in Financial Industry] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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刘世平 编

图书标签:

• 大数据
• 金融科技
• 金融行业
• 案例分析
• 数据分析
• 数据挖掘
• 风险管理
• 量化交易
• 机器学习
• 人工智能

出版社： 经济科学出版社

ISBN：9787514183689

版次：1

商品编码：12185539

包装：平装

外文名称：Practicai Case Study of Big Data in Financial Industry

开本：16开

出版时间：2017-08-01

用纸：胶版纸

页数：316

字数：400000

正文语

内容简介

　　大数据发展到今天，与技术的发展密切相关，关键的就是云计算，互联网，存储技术和数据处理与分析能力的提升。存储设备本身的价格降低、存储设备容量的扩展、数据分析和处理能力的提升，对大数据的发展有着巨大的推动作用。另一方面，移动技术的发展，移动互联网、云计算的发展，对数据的收集和整理起了很大的推动作用。

作者简介

刘世平（经济学博士）是中科院研究生院教授、博导，中科院金融科技中心首席科学家兼副主任，国家“千人计划”入选人，北京市特聘专家，中国火炬创业导师，中国技术创业协会专家咨询委员会委员，中国会计信息化委员会委员，XBRL 中国指导委员会委员，XBRL中国执行委员会副主席。曾任IBM全球银行数据挖掘咨询组组长及全球服务部商业智能首席顾问，在新巴塞尔协议、XBRL、商业智能的发展和应用等方面著有几十篇专著。

内页插图

目录

第一章 《国际财务报告准则第9号》（IFRS9）对银行业的影响及应对策略
一、IFRS 9准则发布背景简述
二、IFRS 9规则概述
三、IFRS 9对银行业的影响
四、IFRS 9实施的难点和挑战
五、IFRS 9实施应对策略
六、IFRS 9成功案例

第二章 流动性风险管理对银行业的影响及应对策略
一、流动性风险管理背景简述
二、流动性风险管理要求
三、现阶段我国LCR考核现状及原因
四、流动性风险管理对银行业的影响
五、流动性风险管理应对策略
六、流动性风险管理系统
七、成功案例

第三章 量化模型和大数据在商业银行的应用
一、现代商业银行大数据量化模型体系及实例
二、量化模型和数据挖掘技术简介
三、结语

第四章 大数据风控技术创新——吉贝克的探索与实践
一、吉贝克对大数据业务的理解
二、吉贝克大数据实践案例——某征信中心大数据征信平台
三、绿金信贷风控模式创新
四、某银行大数据风险监测
五、基于大数据的信用风险预警管理体系

第五章 数据挖掘在不良资产处置中的应用
一、前言
二、LGD数据库建设
三、数据挖掘在不良贷款处置中的应用
四、结论

第六章 基于大数据技术的企业融资空间预测研究与应用
一、研究目标
二、融资空间预测的方法论对比分析
三、研究思路
四、研究成果与意义

第七章 融e联开创银行业移动社交金融服务新领域
一、融e联的起源
二、融e联的发展
三、融e联典型应用案例
四、融e联的未来

第八章 运用大数据建设精准营销推荐与智能投顾
一、基本观点：去中心化大数据征信，没数据一样可以做大数据
……
第九章 银行业大数据精准营销应用案例
第十章 基于金融系统大数据的中美股市动态关联分析
第十一章 深度智能投资
第十二章 证券公司客户分析应用分享
第十三章 从财务替代到解决方案替代：以产业互联网思维重新构建保险生产服务体系
第十四章 大数据在保险行业的实践
第十五章 非现场审计分析系统：险企风控防火墙
第十六章 互联网金融时代下的大数据与风控
第十七章 智能销售助手，让销售插上大数据的翅膀
第十八章 面向价值实现的数据融合平台建设
第十九章 论《网络安全法》对信息经济的保障支撑作用
第二十章 链接未来

前言/序言

　　随着大数据技术及应用在各行业不断扩展，大数据已成为指导我们工作，改善我们生活效率的有力工具。它的应用已经延伸到各行各业，包括但不限于银行、证券、保险、基金、期货、信托、租赁等金融行业，政府、零售、医疗、工业制造等方方面面。随着大数据这一概念的深入推广，人们更加关心的是如何利用大数据技术解决我们工作中的实际问题。
　　非常高兴，我们的《大数据在金融行业实用案例剖析：系列之二》与大家见面了！非常感谢我们的老朋友，中国财经出版传媒集团副总经理、经济科学出版社社长兼总编辑吕萍同志和出版社的其他同事对本书出版的大力支持！
　　《大数据在金融行业实用案例剖析：系列之二》是我们出版的第二本金融业大数据的研究文献。第一本是2016年出版的《大数据在金融行业实用案例剖析》，该书是“第三届全国金融大数据战略与应用研讨会”的结晶，“金融大数据战略与应用研讨会”宗旨就是交流和探讨如何利用大数据技术，解决金融行业所面临的实际问题，如风险管理、市场营销、客户管理以及内部管理规划等。《大数据在金融行业实用案例剖析》出版后获得了金融业人士的‘广泛好评。为了满足广大参会嘉宾和热爱大数据技术的读者们对大数据知识的渴求，我们再次将“第四届全国金融大数据战略与应用研讨会”近20位主讲嘉宾的专业演讲主题结集出版，初衷是让读者通过学习演讲嘉宾的金融业大数据真实案例，体会大数据是如何解决金融机构所面临的实际问题，并能够通过模拟这些案例的解决具体问题的思路和方法，解决自己工作中遇到的实际问题。
　　自2013年起，吉贝克已连续成功举办了四届“全国金融大数据战略与应用研讨会”，随着大会影响力的不断扩大，大会演讲嘉宾和参会听众不断增加。作为主办方和组织者，我们深深感受到大家对大数据技术及其应用的高涨热情。我们衷心希望今后能和更多金融业、大数据领域的专家学者一道，继续探讨交流，共同推动大数据在金融及其他行业的进步，为我国金融及其他行业的创新发展做出积极贡献。
　　本书主要讨论的是如何利用大数据解决我们在实际工作中遇到的问题，尤其是在金融行业中遇到的各种问题，比如风险管理、精准决策、精准营销、智能投顾等。本书主要是基于“第四届全国金融大数据战略与应用研讨会”主要嘉宾发言基础上的提炼与提升，本书案例中所进行的大数据分析的相关数均由各章编写人员收集整理而来，数据来源可靠，案例真实，具有很强的指导和借鉴意义。在此，我要感谢秦皇岛市委及市政府领导对“第四届全国金融大数据战略与应用研讨会”的关心和支持，感谢北戴河新区领导和同事对举办大会的努力和帮助。也要感谢我们吉贝克的同仁们，他们在会议的筹备和组织方面付出了很多辛勤的劳动。最后要感谢中科院大学领导对大会的一贯支持，谢谢大家！
　　本书共分二十章，主要是大数据在金融行业的经典应用案例。本书的出版旨在为更多金融机构推动大数据应用提供范例，以大数据技术实实在在的解决我国金融业智能化转型中遇到的问题。作为本书的主编，在此我谨向本书的编写人员致以诚挚的谢意。

大数据在金融行业实用案例剖析：系列之二 内容简介 《大数据在金融行业实用案例剖析：系列之二》并非一本笼统概括大数据如何应用于金融业的理论书籍，而是一份聚焦于实际操作与落地经验的深度报告。本系列旨在通过一系列精选的真实案例，为金融机构的从业者，包括数据科学家、业务分析师、产品经理、风险管理师以及决策层，提供可借鉴、可复制的实践指南。 本册（系列之二）将重点深入探讨大数据技术在金融业务特定环节的创新应用模式，以及这些模式如何切实解决行业痛点、提升运营效率、驱动业务增长。我们摒弃了空泛的概念阐述，而是将笔墨聚焦于具体场景的还原、技术实现路径的解析、以及最终商业价值的量化呈现。 核心内容聚焦： 本系列第二册将从以下几个关键维度，通过详实的案例剖析，揭示大数据在金融行业的深度应用： 精细化客户画像与个性化营销： 案例解析： 银行如何利用多维度客户数据（交易行为、社交偏好、线上互动记录等）构建动态、实时的客户画像，从而实现精准营销。例如，针对不同风险偏好和生命周期阶段的客户，推送定制化的信贷产品、投资组合建议或保险方案，从而显著提升营销转化率和客户满意度。 技术实践： 详细介绍如何运用客户细分算法（如K-Means, DBSCAN）、推荐系统（协同过滤、基于内容的推荐）、自然语言处理（NLP）分析客户反馈等技术，实现客户画像的自动化和智能化。 价值衡量： 分析案例中大数据应用如何带来客户生命周期价值（CLV）的提升、营销成本的降低、交叉销售率的提高等具体商业效益。 智能风控与反欺诈： 案例解析： 证券公司如何通过对海量交易数据、社交媒体情绪、宏观经济指标的分析，构建实时预警模型，有效识别内幕交易、市场操纵、洗钱等风险行为。 案例解析： 消费金融公司如何利用小额贷款申请人数据、社交网络关系、设备指纹等非传统数据源，结合机器学习模型（如XGBoost, LightGBM），实现信用评分的自动化和实时审批，同时有效降低逾期率和欺诈率。 技术实践： 深入讲解图计算（Graph Computing）在关系网络分析中的应用、异常检测算法（Isolation Forest, One-Class SVM）、时序分析（ARIMA, LSTM）在识别异常模式中的作用，以及模型可解释性（SHAP, LIME）在风控决策中的重要性。 价值衡量： 量化展示大数据风控如何减少坏账损失、降低合规成本、提升业务安全性。 智能投研与量化交易： 案例解析： 基金管理公司如何利用新闻文本、研报、社交媒体舆情、卫星图像、供应链数据等非结构化和结构化数据，进行量化分析和因子挖掘，从而构建更具预测能力的投资组合。 案例解析： 交易平台如何通过高频交易数据、订单簿信息、市场微观结构分析，结合强化学习等技术，开发高频交易策略，捕捉市场短暂的套利机会。 技术实践： 重点介绍NLP在情感分析、主题提取中的应用、因子模型（Fama-French）、时间序列预测模型（Prophet）、深度学习模型（CNN, RNN）在量化信号生成中的实践。 价值衡量： 分析大数据在提升投资收益率、降低组合风险、优化交易执行效率方面的贡献。 运营优化与效率提升： 案例解析： 支付公司如何通过交易日志、用户行为数据，利用数据挖掘和机器学习，识别交易瓶颈、优化网络路由、预测高峰期流量，从而提升交易成功率和处理速度。 案例解析： 保险公司如何利用理赔数据、客户服务记录，通过文本分析和流程挖掘，自动化理赔审核、识别欺诈性理赔、优化客服流程，显著降低运营成本。 技术实践： 探讨日志分析、流程挖掘（Process Mining）、A/B测试、运筹优化算法在实际运营中的应用。 价值衡量： 量化展示大数据在降低运营成本、提升客户服务体验、提高流程效率方面的成效。 监管合规与反洗钱（AML）： 案例解析： 银行如何运用图计算、行为分析等技术，构建客户关联网络，识别异常交易模式和可疑账户，有效支持反洗钱（AML）和反恐融资（CTF）的合规要求。 案例解析： 金融监管机构如何利用大数据平台，整合多源数据，进行市场风险监测、系统性风险预警，提升监管的前瞻性和有效性。 技术实践： 介绍KYC（了解你的客户）流程的智能化、异常交易监测模型的构建、机器学习在身份验证和欺诈识别中的应用。 价值衡量： 强调大数据应用如何帮助金融机构规避监管风险、降低合规成本、维护金融稳定。 本书特色： 案例驱动，实战至上： 所有内容均基于真实的金融业务场景，提炼出具有代表性的应用案例，拒绝纸上谈兵。 技术解析，深入浅出： 在介绍案例的同时，对背后涉及的关键大数据技术和算法进行清晰的讲解，帮助读者理解“如何做”。 价值导向，量化呈现： 重点关注大数据应用所带来的商业价值，通过量化指标展示其 ROI，为决策提供依据。 多维度覆盖，广度与深度兼备： 涵盖了金融业务的核心环节，并对每个环节的典型应用进行深度挖掘。 面向实践，可操作性强： 旨在为金融从业者提供可借鉴的经验和方法论，促进大数据技术在行业内的落地和推广。 《大数据在金融行业实用案例剖析：系列之二》将是一份极具参考价值的实战指南，帮助您拨开大数据的迷雾，清晰地看到其在金融行业实现的具体价值和无限可能。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，理论知识的学习固然重要，但真正能够帮助我们提升能力的，是那些经过实践检验的“硬核”内容。这本书的书名，特别是“实用案例剖析”这几个字，正是抓住了我这种学习者的痛点。我希望能在这本书中看到，那些真正能够解决实际业务问题的案例。比如，在小微企业信贷领域，大数据是如何帮助银行更准确地评估这些企业的信用风险，从而突破传统信贷模式的瓶颈的。又或者，在资产管理方面，大数据能否帮助基金经理更好地理解市场情绪，捕捉投资机会。我期望书中能够详细介绍这些案例的背景、目标、实施过程以及最终的成效，甚至其中涉及到的关键技术和方法。此外，我个人对金融科技在普惠金融方面的应用也特别感兴趣，希望能看到书中是否有相关的案例，展示大数据如何帮助金融机构触达更多传统金融服务难以覆盖的群体，提升金融服务的包容性。

评分☆☆☆☆☆

作为一名金融行业的初学者，我对于大数据在行业内的应用充满好奇，但又常常感到无从下手。这本《大数据在金融行业实用案例剖析：系列之二》的名字，特别是“实用案例剖析”几个字，让我眼前一亮。我希望这本书能够成为我理解大数据如何赋能金融业的“教科书”。我期待看到书中能用清晰易懂的语言，介绍一些具体的应用场景，比如，在大数据时代，银行是如何通过分析客户的消费行为和社交数据来提供更个性化的理财建议的。又或者，保险公司是如何利用大数据来评估风险，从而制定更具竞争力的保费的。我希望书中能够提供一些数据分析的图表和模型，让我能够更直观地理解其中的原理。同时，我也希望书中能够分享一些成功和失败的案例，让我能够从别人的经验中学习，避免走弯路。对于“系列之二”，我虽然没有阅读第一部，但我相信这本书的内容是独立且完整的，能够让我作为一个新的读者也能快速进入状态，了解大数据在金融行业的实际应用。

评分☆☆☆☆☆

当我在书店的货架上看到这本书时，《大数据在金融行业实用案例剖析：系列之二》这个书名就立刻吸引了我的注意。作为一名长期在金融行业一线工作的从业者，我深知理论与实践之间的差距，因此，“实用案例剖析”这几个字对我来说尤为重要。我期望这本书能够像一个经验丰富的向导，带领我深入了解金融机构是如何将海量的数据转化为可行的策略，并最终实现业务增长和风险控制的。我特别希望能看到书中能够详细介绍一些在实际操作中极具代表性的案例，比如，某银行是如何利用大数据来识别和防范信用卡欺诈的，又或者，某基金公司是如何通过分析市场情绪和社交媒体数据来优化其投资组合的。我希望这些案例能够包含清晰的流程、关键的技术细节，以及量化的成果，让我能够从中学习到可以直接应用到自己工作中的宝贵经验。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出版，对于我这样一个长期关注金融行业数字化转型的人来说，无疑是一份期待已久的礼物。我深知大数据正在重塑金融业的方方面面，从运营效率到客户体验，再到风险管理，无一不受到深刻影响。这本书名中的“实用案例剖析”和“系列之二”让我看到了其深度和广度。我尤其看重其中的“剖析”二字，这意味着书中不仅仅是罗列案例，更会深入到案例的每一个环节，分析其成功之处，以及可能遇到的挑战和解决方案。我希望能看到书中能够详细讲解，某个金融机构是如何利用大数据来优化其内部流程的，比如在贷前审批环节，如何通过多维度的数据分析来提高审批效率和准确性。又或者，在市场营销方面，大数据是如何帮助他们实现精准画像，从而推出更具吸引力的金融产品。此外，我非常关注书中是否能够涉及到大数据在合规与监管方面的应用，在日益严格的金融监管环境下，如何利用大数据来确保合规运营，规避潜在风险，这对我来说具有极高的价值。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对金融行业及其前沿技术充满好奇的观察者，一直密切关注着大数据如何深刻地改变着金融世界的格局。这本书的出现，恰好满足了我对“实践”和“剖析”的强烈需求。《大数据在金融行业实用案例剖析：系列之二》的书名，让我对书中的内容充满了期待。我希望这本书能够带领我走进金融机构的实际应用场景，去理解大数据在风险管理、反欺诈、客户细分、智能投顾等方面的具体落地。我希望能看到书中不仅仅是列举一些成功案例，更能深入地分析其背后的逻辑、技术手段以及可能遇到的挑战。例如，在量化交易领域，大数据分析是如何帮助交易员捕捉市场瞬息万变的信号，从而制定更有效的交易策略的？又或者，在保险精算领域，大数据分析是如何帮助保险公司更精确地评估风险，定价更合理的保单的？我希望这本书能够提供足够的信息，让我能够对这些应用场景有更深刻的理解。

评分☆☆☆☆☆

我对金融行业的发展趋势有着浓厚的兴趣，尤其关注大数据技术如何颠覆和重塑这个古老的行业。这本书的封面设计和书名，都散发着一种严谨而又充满活力的气息。《大数据在金融行业实用案例剖析：系列之二》的“实用案例剖析”几个字，正是我所急切需要的。我希望能通过这本书，看到一些真正落地、能够解决实际问题的案例。比如，在个人金融服务方面，大数据是如何帮助银行更好地理解客户的金融需求，从而提供定制化的产品和服务，提升客户满意度的？又或者，在支付和征信领域，大数据是如何构建更全面、更准确的信用评估体系，从而降低金融风险的？我非常期待书中能够对这些案例进行深入的解读，展示其背后的技术逻辑、实施步骤以及取得的成效。同时，我希望能从这些案例中汲取灵感，思考大数据在其他金融领域的潜在应用。

评分☆☆☆☆☆

作为一名关注金融科技发展动向的研究人员，我一直致力于寻找能够提供深度案例分析的优质读物。《大数据在金融行业实用案例剖析：系列之二》的标题，正是精准地击中了我的兴趣点。我非常看重书中的“实用案例剖析”这几个字，因为它意味着我将有机会学习到金融机构在实际运营中，是如何将大数据这一强大的工具转化为看得见的业务价值。我期待书中能够详细地展示，例如，商业银行是如何利用大数据来优化其信贷流程，提高不良贷款率的；又或者，证券公司是如何通过分析海量的市场交易数据，来发现新的投资机会，提升业绩的。我希望书中能够对案例的各个环节进行深入的剖析，包括数据采集、数据清洗、模型构建、结果评估以及业务落地等方面。此外，我个人对大数据在金融风控领域，尤其是在反洗钱和合规监管方面的应用特别感兴趣，希望能在这本书中找到相关的精彩案例。

评分☆☆☆☆☆

我是一位在金融科技领域摸爬滚打多年的从业者，对于大数据在金融行业的应用，我一直保持着高度的关注和求知欲。拿到这本《大数据在金融行业实用案例剖析：系列之二》，我的第一感受就是它的实用性。书名就点明了“实用案例剖析”，这正是我们这些一线人员最渴望的内容。我们每天都在处理海量的数据，也知道大数据的重要性，但关键在于如何有效地利用它。我希望这本书能够提供一系列具体、可操作的案例，能够让我学习到同行们是如何将大数据技术转化为实际的业务价值的。例如，在反洗钱领域，大数据是如何帮助金融机构识别可疑交易，从而提高合规效率的；在投资决策方面，大数据又是否能提供更前瞻性的市场洞察，帮助基金经理做出更明智的投资选择。我对书中能否详细阐述案例背后的技术实现，例如使用了哪些算法、模型，以及数据采集、清洗、分析的流程，非常期待。同时，我也关注案例是否涉及到不同类型的金融机构，比如银行、保险、证券等，因为它们面临的挑战和应用场景可能会有所不同。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就透着一股沉稳和专业，那种深邃的蓝色调，搭配上银色流线型的图纹，仿佛预示着数据的洪流和金融世界的严谨。我一开始拿到它，就被它强大的气场所吸引。虽然名字里有“系列之二”，但我并没有觉得阅读它有什么障碍，反而有一种循序渐进的感觉，像是踏入了大数据金融世界的第二个篇章，已经对基础概念有所了解，现在可以深入到更实际的层面了。书中的案例分析，我一直期待能摆脱那些晦涩难懂的理论框架，能够真正落地，讲述企业是如何运用大数据解决实际业务问题的。我希望能看到书中详细的步骤、清晰的逻辑，以及那些让决策者眼前一亮、让执行者茅塞顿开的具体方法。比如，在风险控制方面，是如何通过大数据实现更精准的欺诈检测，又或者是如何利用机器学习模型来预测信贷违约的概率，这些都非常吸引我。同样，在客户关系管理方面，大数据能如何帮助金融机构更深入地理解客户需求，进行个性化产品推荐，甚至预测客户流失，这些都是我非常感兴趣的点。我希望这本书能给我带来启发，让我能将书中的知识与我日常的工作相结合，找到新的突破口。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书，首先吸引我的是它清晰、直观的书名——《大数据在金融行业实用案例剖析：系列之二》。这让我立刻明白，这本书并非空谈理论，而是聚焦于实际应用，这对于我这个希望将大数据知识转化为实际工作成果的人来说，无疑是雪中送炭。我非常期待书中能够深入剖析金融行业在各个细分领域是如何运用大数据来解决痛点、创造价值的。例如，在支付和结算领域，大数据是如何提升交易的安全性，减少欺诈行为的发生？又或者，在客户服务领域，大数据能否帮助金融机构构建更智能的客服系统，提供更快捷、更个性化的服务体验？我希望能看到书中对这些案例进行详尽的分析，包括数据的来源、处理方式、使用的分析模型，以及最终的业务影响。同时，作为“系列之二”，我也有理由相信本书在内容上会比系列之一更加深入，能够触及更具挑战性的问题和更前沿的应用。