正版新书--大数据金融与征信 何平平 车云月 清华大学出版社 epub pdf mobi txt 电子书 下载 2024

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基本信息

书名：大数据金融与征信

定价：42.00元

作者：何平平 车云月

出版社：清华大学出版社

出版日期：2017-10-01

ISBN：9787302484400

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装-胶订

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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本书主要有以下几个特点：

内容全面。

全书以大数据为出发点，结合外的发展现状及新模式，系统地介绍了大数据在银行业、证券业、保险业、互联网金融行业及征信中的应用，并强调了在应用过程中，中国金融信息安全的重要性及保障机制。本书内容涵盖面极广，有效地为各行各业的读者提供了大数据金融与征信的宏观视图。

体例新颖。

本书秉承着注重实际运用的宗旨，编写体例上彰显了可读性和互动性。每章前有“本章目标”和“本章简介”，每章末有“本章总结”和“课后作业”。书中除了理论教学，还配有相关案例和解析，突出理论与实践相结合，打破了传统“罗列发条”的教材编写模式，通俗易懂，开拓了学生的视野，更好地满足了培养既懂专业知识又能运用所学知识解决实际问题的“复合型”经济人才的需求。

内容提要

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本书面向金融应用，系统地阐述了大数据金融与征信本身及其在现实生活中的应用，具有全面性、实用性和前瞻性等特色。全书共8章，章和第2章阐述大数据金融及大数据技术相关的基础知识问题，是后面章节的基础。第3章至第6章详细介绍大数据在银行业、证券业、保险业及互联网金融行业中的应用，是本书的主要内容。第7章重点阐述大数据在征信中的实际应用，是本书的另一重点问题，也是当代大数据研究的热点问题。第8章特别强调中国金融信息安全，这是大数据金融与征信的发展进程中不可避免的问题。本书力争把大数据与其实际应用糅合在一起介绍，力求活学活用。

本书可以作为高等学校互联网金融院系课程教材，也可供互联网金融研究者、从业者、管理人员参考所用。

目录

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目录

章 大数据金融概述 1

1.1 大数据概述 2

1.1.1大数据的内涵与特征 2

1.1.2大数据的分类 7

1.1.3大数据的价值 8

1.2 大数据应用领域 10

1.2.1商业 10

1.2.2通信 11

1.2.3医疗 13

1.2.4金融 16

1.3 大数据金融的内涵、特点与优势 18

1.3.1大数据金融的内涵 18

1.3.2大数据金融的特点 19

1.3.3大数据金融相对于传统

金融的优势 20

1.4 大数据带来金融业大变革 20

1.4.1大数据带来银行业大变革 21

1.4.2大数据带来保险业大变革 22

1.4.3大数据带来证券业大变革 23

1.4.4大数据带来征信行业大变革 25

1.4.5互联网金融中的大数据应用 26

1.5 大数据金融模式 27

1.5.1平台金融模式 27

1.5.2供应链金融模式 29

1.6 大数据金融信息安全 30

1.7 大数据应用案例 30

1.7.1案例之一：滴滴出行 30

1.7.2案例之二：大数据与美团

外卖的精细化运营 34

本章总结 43

本章作业 44

第2章 大数据相关技术 45

2.1 大数据处理流程 46

2.1.1数据采集 46

2.1.2数据预处理 47

2.1.3数据存储 48

2.1.4数据挖掘 48

2.1.5数据解释 49

2.2 数据来源 49

2.2.1核心数据 50

2.2.2外围数据 52

2.2.3常规渠道数据 53

2.3 大数据架构 54

2.3.1HDFS系统 56

2.3.2MapReduce 60

2.3.3HBase 62

2.4 数据挖掘方法 63

2.4.1分类分析 64

2.4.2回归分析 65

2.4.3其他方法 66

本章总结 69

本章作业 70

第3章 大数据在商业银行中的应用 71

3.1 客户关系管理 72

3.1.1客户细分 72

3.1.2预见客户流失 74

3.1.3高效渠道管理 75

3.1.4推出增值服务，提升客户

忠诚度 75

3.1.5案例——大数据帮助商业银行

改善与客户的关系 76

3.2 精准营销 76

3.2.1客户生命周期管理 77

3.2.2实时营销 78

3.2.3交叉营销 79

3.2.4社交化营销 80

3.2.5个性化推荐 81

3.3 信贷管理 82

3.3.1贷款风险评估 82

3.3.2信用卡自动授信 84

3.3.3案例——大数据为商业银行

信贷管理提供更多可能 85

3.4 风险管理 86

3.4.1大数据风险控制与传统风险

控制的区别 86

3.4.2基于大数据的银行风险管理

模式 89

3.4.3反欺 95

3.4.4反洗钱 99

3.5 运营优化 101

3.5.1市场和渠道分析优化 101

3.5.2产品和服务优化 103

3.5.3网络舆情分析 104

3.5.4案例——大数据分析助力

手机银行优化创新 106

本章总结 108

本章作业 109

第4章 大数据在证券行业中的应用 111

4.1 大数据在股票分析中的应用 112

4.1.1基于基本面分析的数据挖掘

方法 112

4.1.2基于技术分析的数据挖掘

方法 113

4.1.3决策树法的应用 114

4.1.4聚类分析法的应用 115

4.1.5人工神经网络算法的应用 116

4.2 客户关系管理 119

4.2.1客户细分 119

4.2.2客户满意度 122

4.2.3流失客户预测 124

4.3 投资情绪分析 127

4.3.1投资者情绪的测量 127

4.3.2基于网络舆情的投资者情绪

分析 129

4.4 大数据与量化投资 134

4.4.1量化投资概述 134

4.4.2证券量化投资中的主要分析

工具 135

4.4.3大数据在证券量化投资中的

应用 136

本章总结 139

本章作业 140

第5章 大数据在保险业中的应用 141

5.1 大数据保险 142

5.1.1大数据保险的概念和特征 142

5.1.2保险业大数据应用的阶段 143

5.1.3大数据在保险行业中的

作用 144

5.1.4大数据下的数据服务架构 146

5.1.5保险业大数据应用现状 147

5.2 承保定价 150

5.2.1大数据与传统保险定价

理论 150

5.2.2大数据对承保定价的革新 151

5.2.3大数据在车险定价中的

应用 153

5.2.4大数据在健康险定价中的

应用 156

5.3 精准营销 162

5.3.1保险精准营销 162

5.3.2大数据与保险精准营销 164

5.3.3组建垂直平台生态圈 167

5.3.4大数据精准营销在保险业中的

应用 169

5.4 欺识别 171

5.4.1保险欺 171

5.4.2大数据与保险反欺 173

5.4.3大数据与车险反欺 176

5.4.4大数据与健康险的理赔

风险 180

本章总结 182

本章作业 183

第6章 互联网金融中的大数据应用 185

6.1 基于大数据的第三方支付欺

风险管理 186

6.1.1第三方支付中的欺风险 186

6.1.2大数据应用与欺

风险防范 186

6.2 大数据在网络借贷中的应用 189

6.2.1推荐系统简述 189

6.2.2P2P网站中的个性化推荐 190

6.2.3基于VITA系统的信贷产品

匹配机制 191

6.3 大数据在互联网供应链金融中的

应用 193

6.3.1基于大数据的互联网企业

信用评估 194

6.3.2案例：供应链金融

模式 197

6.4 大数据在互联网消费金融中的

应用 198

6.4.1互联网消费金融的大数据

征信与风控 198

6.4.2案例：芝麻信用 199

本章总结 199

本章作业 200

第7章 大数据征信 201

7.1 传统征信 202

7.1.1征信概述 202

7.1.2征信的基本流程 209

7.1.3征信行业产业链 212

7.1.4征信产品 212

7.1.5征信机构 216

7.1.6征信体系 218

7.2 大数据征信 227

7.2.1大数据征信概述 227

7.2.2大数据征信的理论基础 230

7.2.3大数据征信流程 233

7.3 大数据征信典型企业 233

7.3.1国外大数据征信典型企业 233

7.3.2大数据征信典型企业 242

本章总结 249

本章作业 250

第8章 大数据与中国金融信息安全 251

8.1 金融信息安全的重要性 252

8.1.1金融信息安全的含义 252

8.1.2金融信息安全的属性特征 253

8.1.3金融信息安全的重要性 254

8.2 大数据给我国金融信息安全带来的

机遇和挑战 256

8.2.1大数据给金融信息安全

带来的机遇 256

8.2.2大数据给我国金融信息

安全带来的挑战 257

8.2.3案例：美国“棱镜门”

事件 259

8.3 大数据金融信息安全风险 263

8.3.1大数据金融信息安全风险的

类型 263

8.3.2大数据金融信息安全风险的

特征 266

8.3.3外金融信息安全事件及

事故 268

8.4 我国金融信息安全现状及

制约因素 272

8.4.1我国金融信息安全现状 272

8.4.2我国金融信息安全的

制约因素 274

8.5 美国金融信息安全保障机制 275

8.5.1美国金融信息安全保障

机制的特点 275

8.5.2美国金融信息安全保障

机制的主要做法 276

8.6 我国金融信息安全建设 277

8.6.1完善顶层设计，尽快构建适应

我国金融发展需要的金融信息

安全保障体系 277

8.6.2尽快制定我国金融行业国产

信息技术产品和服务替代

战略 277

8.6.3尽快制定金融行业自主可控

战略实施步骤，推进自主可

控国家战略 278

8.6.4应用大数据进行信息安全

分析 278

本章总结 278

本章作业 279

参考文献 281

作者介绍

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车云月，五洲树人教育投资有限公司创始人，知名职教专家，创新型校企合作领军人物，“5411”教育理念创始人。担任新迈尔教育集团总裁，中关村加一战略新兴产业人才发展中心主任等职位。在IT类创新和综合性人才培养等方面都做出了突破性的创新。凭借其多年的教育行业从业经验与实干精神，打开了职业教育的新局面。近年来更涉足国际教育领域，力争使我国的职业教育更加国际化，培养更加国际化的专业人才。

何平平，博士，副教授，硕士研究生导师，主持完成国家自然科学基金项目1项，教育部人文社会科学规划项目1项，省社科基金重点项目1项，省科技项目5项，企业委托研究项目2项，出版专著1部，教材1部，发表论文20余篇，现在湖南大学金融与统计学院工作，任湖南大学互联网金融研究所所长。

文摘

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序言

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