大數據在金融行業實用案例剖析：係列之二 [Practicai Case Study of Big Data in Financial Industry] pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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劉世平 編

圖書標籤:

• 大數據
• 金融科技
• 金融行業
• 案例分析
• 數據分析
• 數據挖掘
• 風險管理
• 量化交易
• 機器學習
• 人工智能

齣版社： 經濟科學齣版社

ISBN：9787514183689

版次：1

商品編碼：12185539

包裝：平裝

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

開本：16開

齣版時間：2017-08-01

用紙：膠版紙

頁數：316

字數：400000

正文語

內容簡介

　　大數據發展到今天，與技術的發展密切相關，關鍵的就是雲計算，互聯網，存儲技術和數據處理與分析能力的提升。存儲設備本身的價格降低、存儲設備容量的擴展、數據分析和處理能力的提升，對大數據的發展有著巨大的推動作用。另一方麵，移動技術的發展，移動互聯網、雲計算的發展，對數據的收集和整理起瞭很大的推動作用。

作者簡介

劉世平（經濟學博士）是中科院研究生院教授、博導，中科院金融科技中心首席科學傢兼副主任，國傢“韆人計劃”入選人，北京市特聘專傢，中國火炬創業導師，中國技術創業協會專傢谘詢委員會委員，中國會計信息化委員會委員，XBRL 中國指導委員會委員，XBRL中國執行委員會副主席。曾任IBM全球銀行數據挖掘谘詢組組長及全球服務部商業智能首席顧問，在新巴塞爾協議、XBRL、商業智能的發展和應用等方麵著有幾十篇專著。

內頁插圖

目錄

第一章 《國際財務報告準則第9號》（IFRS9）對銀行業的影響及應對策略
一、IFRS 9準則發布背景簡述
二、IFRS 9規則概述
三、IFRS 9對銀行業的影響
四、IFRS 9實施的難點和挑戰
五、IFRS 9實施應對策略
六、IFRS 9成功案例

第二章 流動性風險管理對銀行業的影響及應對策略
一、流動性風險管理背景簡述
二、流動性風險管理要求
三、現階段我國LCR考核現狀及原因
四、流動性風險管理對銀行業的影響
五、流動性風險管理應對策略
六、流動性風險管理係統
七、成功案例

第三章 量化模型和大數據在商業銀行的應用
一、現代商業銀行大數據量化模型體係及實例
二、量化模型和數據挖掘技術簡介
三、結語

第四章 大數據風控技術創新——吉貝剋的探索與實踐
一、吉貝剋對大數據業務的理解
二、吉貝剋大數據實踐案例——某徵信中心大數據徵信平颱
三、綠金信貸風控模式創新
四、某銀行大數據風險監測
五、基於大數據的信用風險預警管理體係

第五章 數據挖掘在不良資産處置中的應用
一、前言
二、LGD數據庫建設
三、數據挖掘在不良貸款處置中的應用
四、結論

第六章 基於大數據技術的企業融資空間預測研究與應用
一、研究目標
二、融資空間預測的方法論對比分析
三、研究思路
四、研究成果與意義

第七章 融e聯開創銀行業移動社交金融服務新領域
一、融e聯的起源
二、融e聯的發展
三、融e聯典型應用案例
四、融e聯的未來

第八章 運用大數據建設精準營銷推薦與智能投顧
一、基本觀點：去中心化大數據徵信，沒數據一樣可以做大數據
……
第九章 銀行業大數據精準營銷應用案例
第十章 基於金融係統大數據的中美股市動態關聯分析
第十一章 深度智能投資
第十二章 證券公司客戶分析應用分享
第十三章 從財務替代到解決方案替代：以産業互聯網思維重新構建保險生産服務體係
第十四章 大數據在保險行業的實踐
第十五章 非現場審計分析係統：險企風控防火牆
第十六章 互聯網金融時代下的大數據與風控
第十七章 智能銷售助手，讓銷售插上大數據的翅膀
第十八章 麵嚮價值實現的數據融閤平颱建設
第十九章 論《網絡安全法》對信息經濟的保障支撐作用
第二十章 鏈接未來

前言/序言

　　隨著大數據技術及應用在各行業不斷擴展，大數據已成為指導我們工作，改善我們生活效率的有力工具。它的應用已經延伸到各行各業，包括但不限於銀行、證券、保險、基金、期貨、信托、租賃等金融行業，政府、零售、醫療、工業製造等方方麵麵。隨著大數據這一概念的深入推廣，人們更加關心的是如何利用大數據技術解決我們工作中的實際問題。
　　非常高興，我們的《大數據在金融行業實用案例剖析：係列之二》與大傢見麵瞭！非常感謝我們的老朋友，中國財經齣版傳媒集團副總經理、經濟科學齣版社社長兼總編輯呂萍同誌和齣版社的其他同事對本書齣版的大力支持！
　　《大數據在金融行業實用案例剖析：係列之二》是我們齣版的第二本金融業大數據的研究文獻。第一本是2016年齣版的《大數據在金融行業實用案例剖析》，該書是“第三屆全國金融大數據戰略與應用研討會”的結晶，“金融大數據戰略與應用研討會”宗旨就是交流和探討如何利用大數據技術，解決金融行業所麵臨的實際問題，如風險管理、市場營銷、客戶管理以及內部管理規劃等。《大數據在金融行業實用案例剖析》齣版後獲得瞭金融業人士的‘廣泛好評。為瞭滿足廣大參會嘉賓和熱愛大數據技術的讀者們對大數據知識的渴求，我們再次將“第四屆全國金融大數據戰略與應用研討會”近20位主講嘉賓的專業演講主題結集齣版，初衷是讓讀者通過學習演講嘉賓的金融業大數據真實案例，體會大數據是如何解決金融機構所麵臨的實際問題，並能夠通過模擬這些案例的解決具體問題的思路和方法，解決自己工作中遇到的實際問題。
　　自2013年起，吉貝剋已連續成功舉辦瞭四屆“全國金融大數據戰略與應用研討會”，隨著大會影響力的不斷擴大，大會演講嘉賓和參會聽眾不斷增加。作為主辦方和組織者，我們深深感受到大傢對大數據技術及其應用的高漲熱情。我們衷心希望今後能和更多金融業、大數據領域的專傢學者一道，繼續探討交流，共同推動大數據在金融及其他行業的進步，為我國金融及其他行業的創新發展做齣積極貢獻。
　　本書主要討論的是如何利用大數據解決我們在實際工作中遇到的問題，尤其是在金融行業中遇到的各種問題，比如風險管理、精準決策、精準營銷、智能投顧等。本書主要是基於“第四屆全國金融大數據戰略與應用研討會”主要嘉賓發言基礎上的提煉與提升，本書案例中所進行的大數據分析的相關數均由各章編寫人員收集整理而來，數據來源可靠，案例真實，具有很強的指導和藉鑒意義。在此，我要感謝秦皇島市委及市政府領導對“第四屆全國金融大數據戰略與應用研討會”的關心和支持，感謝北戴河新區領導和同事對舉辦大會的努力和幫助。也要感謝我們吉貝剋的同仁們，他們在會議的籌備和組織方麵付齣瞭很多辛勤的勞動。最後要感謝中科院大學領導對大會的一貫支持，謝謝大傢！
　　本書共分二十章，主要是大數據在金融行業的經典應用案例。本書的齣版旨在為更多金融機構推動大數據應用提供範例，以大數據技術實實在在的解決我國金融業智能化轉型中遇到的問題。作為本書的主編，在此我謹嚮本書的編寫人員緻以誠摯的謝意。

大數據在金融行業實用案例剖析：係列之二 內容簡介 《大數據在金融行業實用案例剖析：係列之二》並非一本籠統概括大數據如何應用於金融業的理論書籍，而是一份聚焦於實際操作與落地經驗的深度報告。本係列旨在通過一係列精選的真實案例，為金融機構的從業者，包括數據科學傢、業務分析師、産品經理、風險管理師以及決策層，提供可藉鑒、可復製的實踐指南。 本冊（係列之二）將重點深入探討大數據技術在金融業務特定環節的創新應用模式，以及這些模式如何切實解決行業痛點、提升運營效率、驅動業務增長。我們摒棄瞭空泛的概念闡述，而是將筆墨聚焦於具體場景的還原、技術實現路徑的解析、以及最終商業價值的量化呈現。 核心內容聚焦： 本係列第二冊將從以下幾個關鍵維度，通過詳實的案例剖析，揭示大數據在金融行業的深度應用： 精細化客戶畫像與個性化營銷： 案例解析： 銀行如何利用多維度客戶數據（交易行為、社交偏好、綫上互動記錄等）構建動態、實時的客戶畫像，從而實現精準營銷。例如，針對不同風險偏好和生命周期階段的客戶，推送定製化的信貸産品、投資組閤建議或保險方案，從而顯著提升營銷轉化率和客戶滿意度。 技術實踐： 詳細介紹如何運用客戶細分算法（如K-Means, DBSCAN）、推薦係統（協同過濾、基於內容的推薦）、自然語言處理（NLP）分析客戶反饋等技術，實現客戶畫像的自動化和智能化。 價值衡量： 分析案例中大數據應用如何帶來客戶生命周期價值（CLV）的提升、營銷成本的降低、交叉銷售率的提高等具體商業效益。 智能風控與反欺詐： 案例解析： 證券公司如何通過對海量交易數據、社交媒體情緒、宏觀經濟指標的分析，構建實時預警模型，有效識彆內幕交易、市場操縱、洗錢等風險行為。 案例解析： 消費金融公司如何利用小額貸款申請人數據、社交網絡關係、設備指紋等非傳統數據源，結閤機器學習模型（如XGBoost, LightGBM），實現信用評分的自動化和實時審批，同時有效降低逾期率和欺詐率。 技術實踐： 深入講解圖計算（Graph Computing）在關係網絡分析中的應用、異常檢測算法（Isolation Forest, One-Class SVM）、時序分析（ARIMA, LSTM）在識彆異常模式中的作用，以及模型可解釋性（SHAP, LIME）在風控決策中的重要性。 價值衡量： 量化展示大數據風控如何減少壞賬損失、降低閤規成本、提升業務安全性。 智能投研與量化交易： 案例解析： 基金管理公司如何利用新聞文本、研報、社交媒體輿情、衛星圖像、供應鏈數據等非結構化和結構化數據，進行量化分析和因子挖掘，從而構建更具預測能力的投資組閤。 案例解析： 交易平颱如何通過高頻交易數據、訂單簿信息、市場微觀結構分析，結閤強化學習等技術，開發高頻交易策略，捕捉市場短暫的套利機會。 技術實踐： 重點介紹NLP在情感分析、主題提取中的應用、因子模型（Fama-French）、時間序列預測模型（Prophet）、深度學習模型（CNN, RNN）在量化信號生成中的實踐。 價值衡量： 分析大數據在提升投資收益率、降低組閤風險、優化交易執行效率方麵的貢獻。 運營優化與效率提升： 案例解析： 支付公司如何通過交易日誌、用戶行為數據，利用數據挖掘和機器學習，識彆交易瓶頸、優化網絡路由、預測高峰期流量，從而提升交易成功率和處理速度。 案例解析： 保險公司如何利用理賠數據、客戶服務記錄，通過文本分析和流程挖掘，自動化理賠審核、識彆欺詐性理賠、優化客服流程，顯著降低運營成本。 技術實踐： 探討日誌分析、流程挖掘（Process Mining）、A/B測試、運籌優化算法在實際運營中的應用。 價值衡量： 量化展示大數據在降低運營成本、提升客戶服務體驗、提高流程效率方麵的成效。 監管閤規與反洗錢（AML）： 案例解析： 銀行如何運用圖計算、行為分析等技術，構建客戶關聯網絡，識彆異常交易模式和可疑賬戶，有效支持反洗錢（AML）和反恐融資（CTF）的閤規要求。 案例解析： 金融監管機構如何利用大數據平颱，整閤多源數據，進行市場風險監測、係統性風險預警，提升監管的前瞻性和有效性。 技術實踐： 介紹KYC（瞭解你的客戶）流程的智能化、異常交易監測模型的構建、機器學習在身份驗證和欺詐識彆中的應用。 價值衡量： 強調大數據應用如何幫助金融機構規避監管風險、降低閤規成本、維護金融穩定。 本書特色： 案例驅動，實戰至上： 所有內容均基於真實的金融業務場景，提煉齣具有代錶性的應用案例，拒絕紙上談兵。 技術解析，深入淺齣： 在介紹案例的同時，對背後涉及的關鍵大數據技術和算法進行清晰的講解，幫助讀者理解“如何做”。 價值導嚮，量化呈現： 重點關注大數據應用所帶來的商業價值，通過量化指標展示其 ROI，為決策提供依據。 多維度覆蓋，廣度與深度兼備： 涵蓋瞭金融業務的核心環節，並對每個環節的典型應用進行深度挖掘。 麵嚮實踐，可操作性強： 旨在為金融從業者提供可藉鑒的經驗和方法論，促進大數據技術在行業內的落地和推廣。 《大數據在金融行業實用案例剖析：係列之二》將是一份極具參考價值的實戰指南，幫助您撥開大數據的迷霧，清晰地看到其在金融行業實現的具體價值和無限可能。

評分☆☆☆☆☆

我是一位在金融科技領域摸爬滾打多年的從業者，對於大數據在金融行業的應用，我一直保持著高度的關注和求知欲。拿到這本《大數據在金融行業實用案例剖析：係列之二》，我的第一感受就是它的實用性。書名就點明瞭“實用案例剖析”，這正是我們這些一綫人員最渴望的內容。我們每天都在處理海量的數據，也知道大數據的重要性，但關鍵在於如何有效地利用它。我希望這本書能夠提供一係列具體、可操作的案例，能夠讓我學習到同行們是如何將大數據技術轉化為實際的業務價值的。例如，在反洗錢領域，大數據是如何幫助金融機構識彆可疑交易，從而提高閤規效率的；在投資決策方麵，大數據又是否能提供更前瞻性的市場洞察，幫助基金經理做齣更明智的投資選擇。我對書中能否詳細闡述案例背後的技術實現，例如使用瞭哪些算法、模型，以及數據采集、清洗、分析的流程，非常期待。同時，我也關注案例是否涉及到不同類型的金融機構，比如銀行、保險、證券等，因為它們麵臨的挑戰和應用場景可能會有所不同。

評分☆☆☆☆☆

作為一名關注金融科技發展動嚮的研究人員，我一直緻力於尋找能夠提供深度案例分析的優質讀物。《大數據在金融行業實用案例剖析：係列之二》的標題，正是精準地擊中瞭我的興趣點。我非常看重書中的“實用案例剖析”這幾個字，因為它意味著我將有機會學習到金融機構在實際運營中，是如何將大數據這一強大的工具轉化為看得見的業務價值。我期待書中能夠詳細地展示，例如，商業銀行是如何利用大數據來優化其信貸流程，提高不良貸款率的；又或者，證券公司是如何通過分析海量的市場交易數據，來發現新的投資機會，提升業績的。我希望書中能夠對案例的各個環節進行深入的剖析，包括數據采集、數據清洗、模型構建、結果評估以及業務落地等方麵。此外，我個人對大數據在金融風控領域，尤其是在反洗錢和閤規監管方麵的應用特彆感興趣，希望能在這本書中找到相關的精彩案例。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣版，對於我這樣一個長期關注金融行業數字化轉型的人來說，無疑是一份期待已久的禮物。我深知大數據正在重塑金融業的方方麵麵，從運營效率到客戶體驗，再到風險管理，無一不受到深刻影響。這本書名中的“實用案例剖析”和“係列之二”讓我看到瞭其深度和廣度。我尤其看重其中的“剖析”二字，這意味著書中不僅僅是羅列案例，更會深入到案例的每一個環節，分析其成功之處，以及可能遇到的挑戰和解決方案。我希望能看到書中能夠詳細講解，某個金融機構是如何利用大數據來優化其內部流程的，比如在貸前審批環節，如何通過多維度的數據分析來提高審批效率和準確性。又或者，在市場營銷方麵，大數據是如何幫助他們實現精準畫像，從而推齣更具吸引力的金融産品。此外，我非常關注書中是否能夠涉及到大數據在閤規與監管方麵的應用，在日益嚴格的金融監管環境下，如何利用大數據來確保閤規運營，規避潛在風險，這對我來說具有極高的價值。

評分☆☆☆☆☆

我對金融行業的發展趨勢有著濃厚的興趣，尤其關注大數據技術如何顛覆和重塑這個古老的行業。這本書的封麵設計和書名，都散發著一種嚴謹而又充滿活力的氣息。《大數據在金融行業實用案例剖析：係列之二》的“實用案例剖析”幾個字，正是我所急切需要的。我希望能通過這本書，看到一些真正落地、能夠解決實際問題的案例。比如，在個人金融服務方麵，大數據是如何幫助銀行更好地理解客戶的金融需求，從而提供定製化的産品和服務，提升客戶滿意度的？又或者，在支付和徵信領域，大數據是如何構建更全麵、更準確的信用評估體係，從而降低金融風險的？我非常期待書中能夠對這些案例進行深入的解讀，展示其背後的技術邏輯、實施步驟以及取得的成效。同時，我希望能從這些案例中汲取靈感，思考大數據在其他金融領域的潛在應用。

評分☆☆☆☆☆

我是一名對金融行業及其前沿技術充滿好奇的觀察者，一直密切關注著大數據如何深刻地改變著金融世界的格局。這本書的齣現，恰好滿足瞭我對“實踐”和“剖析”的強烈需求。《大數據在金融行業實用案例剖析：係列之二》的書名，讓我對書中的內容充滿瞭期待。我希望這本書能夠帶領我走進金融機構的實際應用場景，去理解大數據在風險管理、反欺詐、客戶細分、智能投顧等方麵的具體落地。我希望能看到書中不僅僅是列舉一些成功案例，更能深入地分析其背後的邏輯、技術手段以及可能遇到的挑戰。例如，在量化交易領域，大數據分析是如何幫助交易員捕捉市場瞬息萬變的信號，從而製定更有效的交易策略的？又或者，在保險精算領域，大數據分析是如何幫助保險公司更精確地評估風險，定價更閤理的保單的？我希望這本書能夠提供足夠的信息，讓我能夠對這些應用場景有更深刻的理解。

評分☆☆☆☆☆

我一直認為，理論知識的學習固然重要，但真正能夠幫助我們提升能力的，是那些經過實踐檢驗的“硬核”內容。這本書的書名，特彆是“實用案例剖析”這幾個字，正是抓住瞭我這種學習者的痛點。我希望能在這本書中看到，那些真正能夠解決實際業務問題的案例。比如，在小微企業信貸領域，大數據是如何幫助銀行更準確地評估這些企業的信用風險，從而突破傳統信貸模式的瓶頸的。又或者，在資産管理方麵，大數據能否幫助基金經理更好地理解市場情緒，捕捉投資機會。我期望書中能夠詳細介紹這些案例的背景、目標、實施過程以及最終的成效，甚至其中涉及到的關鍵技術和方法。此外，我個人對金融科技在普惠金融方麵的應用也特彆感興趣，希望能看到書中是否有相關的案例，展示大數據如何幫助金融機構觸達更多傳統金融服務難以覆蓋的群體，提升金融服務的包容性。

評分☆☆☆☆☆

作為一名金融行業的初學者，我對於大數據在行業內的應用充滿好奇，但又常常感到無從下手。這本《大數據在金融行業實用案例剖析：係列之二》的名字，特彆是“實用案例剖析”幾個字，讓我眼前一亮。我希望這本書能夠成為我理解大數據如何賦能金融業的“教科書”。我期待看到書中能用清晰易懂的語言，介紹一些具體的應用場景，比如，在大數據時代，銀行是如何通過分析客戶的消費行為和社交數據來提供更個性化的理財建議的。又或者，保險公司是如何利用大數據來評估風險，從而製定更具競爭力的保費的。我希望書中能夠提供一些數據分析的圖錶和模型，讓我能夠更直觀地理解其中的原理。同時，我也希望書中能夠分享一些成功和失敗的案例，讓我能夠從彆人的經驗中學習，避免走彎路。對於“係列之二”，我雖然沒有閱讀第一部，但我相信這本書的內容是獨立且完整的，能夠讓我作為一個新的讀者也能快速進入狀態，瞭解大數據在金融行業的實際應用。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計就透著一股沉穩和專業，那種深邃的藍色調，搭配上銀色流綫型的圖紋，仿佛預示著數據的洪流和金融世界的嚴謹。我一開始拿到它，就被它強大的氣場所吸引。雖然名字裏有“係列之二”，但我並沒有覺得閱讀它有什麼障礙，反而有一種循序漸進的感覺，像是踏入瞭大數據金融世界的第二個篇章，已經對基礎概念有所瞭解，現在可以深入到更實際的層麵瞭。書中的案例分析，我一直期待能擺脫那些晦澀難懂的理論框架，能夠真正落地，講述企業是如何運用大數據解決實際業務問題的。我希望能看到書中詳細的步驟、清晰的邏輯，以及那些讓決策者眼前一亮、讓執行者茅塞頓開的具體方法。比如，在風險控製方麵，是如何通過大數據實現更精準的欺詐檢測，又或者是如何利用機器學習模型來預測信貸違約的概率，這些都非常吸引我。同樣，在客戶關係管理方麵，大數據能如何幫助金融機構更深入地理解客戶需求，進行個性化産品推薦，甚至預測客戶流失，這些都是我非常感興趣的點。我希望這本書能給我帶來啓發，讓我能將書中的知識與我日常的工作相結閤，找到新的突破口。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本書，首先吸引我的是它清晰、直觀的書名——《大數據在金融行業實用案例剖析：係列之二》。這讓我立刻明白，這本書並非空談理論，而是聚焦於實際應用，這對於我這個希望將大數據知識轉化為實際工作成果的人來說，無疑是雪中送炭。我非常期待書中能夠深入剖析金融行業在各個細分領域是如何運用大數據來解決痛點、創造價值的。例如，在支付和結算領域，大數據是如何提升交易的安全性，減少欺詐行為的發生？又或者，在客戶服務領域，大數據能否幫助金融機構構建更智能的客服係統，提供更快捷、更個性化的服務體驗？我希望能看到書中對這些案例進行詳盡的分析，包括數據的來源、處理方式、使用的分析模型，以及最終的業務影響。同時，作為“係列之二”，我也有理由相信本書在內容上會比係列之一更加深入，能夠觸及更具挑戰性的問題和更前沿的應用。

評分☆☆☆☆☆

當我在書店的貨架上看到這本書時，《大數據在金融行業實用案例剖析：係列之二》這個書名就立刻吸引瞭我的注意。作為一名長期在金融行業一綫工作的從業者，我深知理論與實踐之間的差距，因此，“實用案例剖析”這幾個字對我來說尤為重要。我期望這本書能夠像一個經驗豐富的嚮導，帶領我深入瞭解金融機構是如何將海量的數據轉化為可行的策略，並最終實現業務增長和風險控製的。我特彆希望能看到書中能夠詳細介紹一些在實際操作中極具代錶性的案例，比如，某銀行是如何利用大數據來識彆和防範信用卡欺詐的，又或者，某基金公司是如何通過分析市場情緒和社交媒體數據來優化其投資組閤的。我希望這些案例能夠包含清晰的流程、關鍵的技術細節，以及量化的成果，讓我能夠從中學習到可以直接應用到自己工作中的寶貴經驗。