大數據金融與徵信/互聯網金融係列叢書 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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何平平，車雲月 著

圖書標籤:

• 大數據
• 金融
• 徵信
• 互聯網金融
• 金融科技
• 風險管理
• 信用評估
• 金融創新
• 數據分析
• 普惠金融

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302484400

版次：1

商品編碼：12256150

包裝：平裝

叢書名： 互聯網金融係列叢書

開本：16開

齣版時間：2017-10-01

用紙：膠版紙

頁數：292

字數：440000

正文語種：中文

産品特色

編輯推薦

本書主要有以下幾個特點：
? 內容全麵。
全書以大數據為齣發點，結閤國內外的發展現狀及新模式，係統地介紹瞭大數據在銀行業、證券業、保險業、互聯網金融行業及徵信中的應用，並強調瞭在應用過程中，中國金融信息安全的重要性及保障機製。本書內容涵蓋麵極廣，有效地為各行各業的讀者提供瞭大數據金融與徵信的宏觀視圖。
? 體例新穎。
本書秉承著注重實際運用的宗旨，編寫體例上彰顯瞭可讀性和互動性。每章前有“本章目標”和“本章簡介”，每章末有“本章總結”和“課後作業”。書中除瞭理論教學，還配有相關案例和解析，突齣理論與實踐相結閤，打破瞭傳統“羅列發條”的教材編寫模式，通俗易懂，開拓瞭學生的視野，更好地滿足瞭培養既懂專業知識又能運用所學知識解決實際問題的“復閤型”經濟人纔的需求。

內容簡介

本書麵嚮金融應用，係統地闡述瞭大數據金融與徵信本身及其在現實生活中的應用，具有全麵性、實用性和前瞻性等特色。全書共8章，第1章和第2章闡述大數據金融及大數據技術相關的基礎知識問題，是後麵章節的基礎。第3章至第6章詳細介紹大數據在銀行業、證券業、保險業及互聯網金融行業中的應用，是本書的主要內容。第7章重點闡述大數據在徵信中的實際應用，是本書的另一重點問題，也是當代大數據研究的熱點問題。第8章特彆強調中國金融信息安全，這是大數據金融與徵信的發展進程中不可避免的問題。本書力爭把大數據與其實際應用糅閤在一起介紹，力求活學活用。
本書可以作為高等學校互聯網金融院係課程教材，也可供互聯網金融研究者、從業者、管理人員參考所用。

作者簡介

車雲月，五洲樹人教育投資有限公司創始人，知名職教專傢，創新型校企閤作國內領軍人物，“5411”教育理念創始人。擔任新邁爾教育集團總裁，中關村加一戰略新興産業人纔發展中心主任等職位。在IT類創新和綜閤性人纔培養等方麵都做齣瞭突破性的創新。憑藉其多年的教育行業從業經驗與實乾精神，打開瞭國內職業教育的新局麵。近年來更涉足國際教育領域，力爭使我國的職業教育更加國際化，培養更加國際化的專業人纔。

何平平，博士，副教授，碩士研究生導師，主持完成國傢自然科學基金項目1項，教育部人文社會科學規劃項目1項，省社科基金重點項目1項，省科技項目5項，企業委托研究項目2項，齣版專著1部，教材1部，發錶論文20餘篇，現在湖南大學金融與統計學院工作，任湖南大學互聯網金融研究所所長。

目錄

第1章 大數據金融概述 1
1.1 大數據概述 2
1.1.1 大數據的內涵與特徵 2
1.1.2 大數據的分類 7
1.1.3 大數據的價值 8
1.2 大數據應用領域 10
1.2.1 商業 10
1.2.2 通信 11
1.2.3 醫療 13
1.2.4 金融 16
1.3 大數據金融的內涵、特點與優勢 18
1.3.1 大數據金融的內涵 18
1.3.2 大數據金融的特點 19
1.3.3 大數據金融相對於傳統
金融的優勢 20
1.4 大數據帶來金融業大變革 20
1.4.1 大數據帶來銀行業大變革 21
1.4.2 大數據帶來保險業大變革 22
1.4.3 大數據帶來證券業大變革 23
1.4.4 大數據帶來徵信行業大變革 25
1.4.5 互聯網金融中的大數據應用 26
1.5 大數據金融模式 27
1.5.1 平颱金融模式 27
1.5.2 供應鏈金融模式 29
1.6 大數據金融信息安全 30
1.7 大數據應用案例 30
1.7.1 案例之一：滴滴齣行 30
1.7.2 案例之二：大數據與美團
外賣的精細化運營 34
本章總結 43
本章作業 44
第2章 大數據相關技術 45
2.1 大數據處理流程 46
2.1.1 數據采集 46
2.1.2 數據預處理 47
2.1.3 數據存儲 48
2.1.4 數據挖掘 48
2.1.5 數據解釋 49
2.2 數據來源 49
2.2.1 核心數據 50
2.2.2 外圍數據 52
2.2.3 常規渠道數據 53
2.3 大數據架構 54
2.3.1 HDFS係統 56
2.3.2 MapReduce 60
2.3.3 HBase 62
2.4 數據挖掘方法 63
2.4.1 分類分析 64
2.4.2 迴歸分析 65
2.4.3 其他方法 66
本章總結 69
本章作業 70
第3章 大數據在商業銀行中的應用 71
3.1 客戶關係管理 72
3.1.1 客戶細分 72
3.1.2 預見客戶流失 74
3.1.3 高效渠道管理 75
3.1.4 推齣增值服務，提升客戶
忠誠度 75
3.1.5 案例——大數據幫助商業銀行
改善與客戶的關係 76
3.2 精準營銷 76
3.2.1 客戶生命周期管理 77
3.2.2 實時營銷 78
3.2.3 交叉營銷 79
3.2.4 社交化營銷 80
3.2.5 個性化推薦 81
3.3 信貸管理 82
3.3.1 貸款風險評估 82
3.3.2 信用卡自動授信 84
3.3.3 案例——大數據為商業銀行
信貸管理提供更多可能 85
3.4 風險管理 86
3.4.1 大數據風險控製與傳統風險
控製的區彆 86
3.4.2 基於大數據的銀行風險管理
模式 89
3.4.3 反欺詐 95
3.4.4 反洗錢 99
3.5 運營優化 101
3.5.1 市場和渠道分析優化 101
3.5.2 産品和服務優化 103
3.5.3 網絡輿情分析 104
3.5.4 案例——大數據分析助力
手機銀行優化創新 106
本章總結 108
本章作業 109
第4章 大數據在證券行業中的應用 111
4.1 大數據在股票分析中的應用 112
4.1.1 基於基本麵分析的數據挖掘
方法 112
4.1.2 基於技術分析的數據挖掘
方法 113
4.1.3 決策樹法的應用 114
4.1.4 聚類分析法的應用 115
4.1.5 人工神經網絡算法的應用 116
4.2 客戶關係管理 119
4.2.1 客戶細分 119
4.2.2 客戶滿意度 122
4.2.3 流失客戶預測 124
4.3 投資情緒分析 127
4.3.1 投資者情緒的測量 127
4.3.2 基於網絡輿情的投資者情緒
分析 129
4.4 大數據與量化投資 134
4.4.1 量化投資概述 134
4.4.2 證券量化投資中的主要分析
工具 135
4.4.3 大數據在證券量化投資中的
應用 136
本章總結 139
本章作業 140
第5章 大數據在保險業中的應用 141
5.1 大數據保險 142
5.1.1 大數據保險的概念和特徵 142
5.1.2 保險業大數據應用的階段 143
5.1.3 大數據在保險行業中的
作用 144
5.1.4 大數據下的數據服務架構 146
5.1.5 保險業大數據應用現狀 147
5.2 承保定價 150
5.2.1 大數據與傳統保險定價
理論 150
5.2.2 大數據對承保定價的革新 151
5.2.3 大數據在車險定價中的
應用 153
5.2.4 大數據在健康險定價中的
應用 156
5.3 精準營銷 162
5.3.1 保險精準營銷 162
5.3.2 大數據與保險精準營銷 164
5.3.3 組建垂直平颱生態圈 167
5.3.4 大數據精準營銷在保險業中的
應用 169
5.4 欺詐識彆 171
5.4.1 保險欺詐 171
5.4.2 大數據與保險反欺詐 173
5.4.3 大數據與車險反欺詐 176
5.4.4 大數據與健康險的理賠
風險 180
本章總結 182
本章作業 183
第6章 互聯網金融中的大數據應用 185
6.1 基於大數據的第三方支付欺詐
風險管理 186
6.1.1 第三方支付中的欺詐風險 186
6.1.2 大數據應用與欺詐
風險防範 186
6.2 大數據在網絡藉貸中的應用 189
6.2.1 推薦係統簡述 189
6.2.2 P2P網站中的個性化推薦 190
6.2.3 基於VITA係統的信貸産品
匹配機製 191
6.3 大數據在互聯網供應鏈金融中的
應用 193
6.3.1 基於大數據的互聯網企業
信用評估 194
6.3.2 案例：京東供應鏈金融
模式 197
6.4 大數據在互聯網消費金融中的
應用 198
6.4.1 互聯網消費金融的大數據
徵信與風控 198
6.4.2 案例：芝麻信用 199
本章總結 199
本章作業 200
第7章 大數據徵信 201
7.1 傳統徵信 202
7.1.1 徵信概述 202
7.1.2 徵信的基本流程 209
7.1.3 徵信行業産業鏈 212
7.1.4 徵信産品 212
7.1.5 徵信機構 216
7.1.6 徵信體係 218
7.2 大數據徵信 227
7.2.1 大數據徵信概述 227
7.2.2 大數據徵信的理論基礎 230
7.2.3 大數據徵信流程 233
7.3 大數據徵信典型企業 233
7.3.1 國外大數據徵信典型企業 233
7.3.2 國內大數據徵信典型企業 242
本章總結 249
本章作業 250
第8章 大數據與中國金融信息安全 251
8.1 金融信息安全的重要性 252
8.1.1 金融信息安全的含義 252
8.1.2 金融信息安全的屬性特徵 253
8.1.3 金融信息安全的重要性 254
8.2 大數據給我國金融信息安全帶來的
機遇和挑戰 256
8.2.1 大數據給金融信息安全
帶來的機遇 256
8.2.2 大數據給我國金融信息
安全帶來的挑戰 257
8.2.3 案例：美國“棱鏡門”
事件 259
8.3 大數據金融信息安全風險 263
8.3.1 大數據金融信息安全風險的
類型 263
8.3.2 大數據金融信息安全風險的
特徵 266
8.3.3 國內外金融信息安全事件及
事故 268
8.4 我國金融信息安全現狀及
製約因素 272
8.4.1 我國金融信息安全現狀 272
8.4.2 我國金融信息安全的
製約因素 274
8.5 美國金融信息安全保障機製 275
8.5.1 美國金融信息安全保障
機製的特點 275
8.5.2 美國金融信息安全保障
機製的主要做法 276
8.6 我國金融信息安全建設 277
8.6.1 完善頂層設計，盡快構建適應
我國金融發展需要的金融信息
安全保障體係 277
8.6.2 盡快製定我國金融行業國産
信息技術産品和服務替代
戰略 277
8.6.3 盡快製定金融行業自主可控
戰略實施步驟，推進自主可
控國傢戰略 278
8.6.4 應用大數據進行信息安全
分析 278
本章總結 278
本章作業 279
參考文獻 281

精彩書摘

第2章 大數據相關技術
本章目標
* 掌握大數據處理流程：數據采集、預處理、存儲、挖掘和解釋
* 掌握大數據的3種來源：核心數據、外圍數據、常規渠道數據
* 掌握大數據的主要架構
* 掌握數據挖掘常用方法
本章簡介
本章從大數據處理流程、數據來源、大數據生態圈及主要架構、數據挖掘的主要方法幾個方麵來介紹大數據的相關技術。
2.1 大數據處理流程
大數據的處理流程歸納為：首先利用多種輕型數據庫收集海量數據，對不同來源的數據進行預處理後，整閤存儲到大型數據庫中；然後根據企業或個人目的和需求，運用閤適的數據挖掘技術提取有益的知識；最後利用恰當的方式將結果展現給終端用戶。具體包括：數據采集、數據預處理、數據存儲、數據挖掘及數據解釋這5個步驟，如圖2.1所示。
圖2.1 大數據的處理流程
2.1.1 數據采集
大數據的采集是大數據處理過程中的第一步，它是數據分析和挖掘的基礎。大數據的采集是指在確定用戶目標的基礎上，對該範圍內的所有結構化、半結構化、非結構化數據進行采集的過程。采集的數據大部分是瞬時值，還包括某時段內的特徵值。大數據的主要來源有商業數據、互聯網數據、傳感器數據。針對不同來源的數據，具有不同的采集方法。主要的大數據采集方法有係統日誌采集方法、網絡數據采集方法、其他數據采集方法。
1. 係統日誌采集方法
大多數互聯網企業都有自己的海量數據采集工具，常用於係統日誌采集，如Scribe、 Flume、Chukwa、Kafka等。Scribe是Facebook開源的日誌收集係統，能夠從各種日誌源收集日誌，存儲到一個中央存儲係統中，以便於進行集中統計分析和處理；Chukwa屬於Hadoop係列産品，是一個大型的分布式係統監測數據的收集係統，提供瞭很多模塊以支持Hadoop集群分析；Flume是cloudera的開源日誌係統，能夠有效地收集匯總和移動大量的實時日誌數據。這些工具均采用分布式架構，能滿足每秒數百MB的日誌數據采集和傳輸需求。
2. 網絡數據采集方法
網絡數據采集是指利用互聯網搜索引擎技術從網站抓取數據信息。目前，網絡數據的采集基本上是利用垂直搜索引擎技術的網絡爬蟲或數據采集機器人、分詞係統、任務與索引係統等技術進行綜閤運用而完成。該方法可以將非結構化數據從網頁中抽取齣來，將其存儲為統一的本地數據文件，並以結構化的方式存儲。它支持圖片、音頻、視頻等文件或附件的采集，附件與正文可以自動關聯。除瞭網絡中包含的內容之外，對於網絡流量的采集可以使用DPI或DFI等帶寬管理技術進行處理。
3. 其他數據采集方法
對於企業生産經營數據或學科研究數據等保密性要求較高的數據，可以通過與企業或研究機構閤作，使用特定係統接口等相關方式采集數據。
在大數據的采集過程中，同一網站同一時間可能會有很多用戶訪問和操作。例如，火車票售票網站和淘寶，它們並發的訪問量在峰值時超過瞭上百萬，並發數十分高。因此，需要在采集端部署大量數據庫纔能支撐。
2.1.2 數據預處理
由於第一步收集得到的數據是原始數據，存在著不完整、不一緻的問題，無法直接存儲到數據庫中進行數據挖掘。因此，在將來自前端的數據導入一個集中的大型數據庫或者分布式存儲集群前，需要對大數據進行預處理，這樣不但能夠節約大量的空間和時間，還能得到更好的數據挖掘結果。大數據預處理包括對數據進行清理、集成、變換和歸約4個過程。
1. 數據清理
數據清理是數據準備過程中最乏味也是最關鍵的一步。其目的是填補缺失的數據、平滑噪聲數據、刪除冗餘數據、糾正錯誤數據、清除異常數據，將原始的數據格式進行標準化。
……

前言/序言

大數據金融是大數據在金融領域的重要應用。大數據金融市場前景廣闊，預計未來5年到10年，金融大數據産業將迎來黃金增長期，大數據也將成為助推“大眾創業、萬眾創新”浪潮的有力抓手。
本書為適應高等學校互聯網金融專業人纔培養的需要，從理論聯係實際的原則齣發，以大數據的實際運用為導嚮，對大數據在金融各行業的應用做瞭全麵係統的介紹。
全書共分為8章，包括大數據金融概述、大數據相關技術、大數據在商業銀行中的應用、大數據在證券行業中的應用、大數據在保險行業中的應用、大數據在互聯網金融中的應用、大數據徵信、大數據與中國金融信息安全。
由於大數據金融剛剛興起，可供參考的資料不多，本書也僅僅是在這方麵的一個探索，故全書整體框架以編者自己的思路進行呈現。本書以應用特彆是金融領域前沿的應用為導嚮，以在各行業的實踐為主綫展開。本書內容新穎全麵，論述問題極具現實意義。本書可以作為高等院校互聯網金融專業相關課程的教材，也可供互聯網金融研究者、從業者、管理人員參考。
全書主要有以下兩大特點。
(1) 內容全麵。
本書以大數據為齣發點，結閤國內外的發展現狀及最新模式，係統地介紹瞭大數據在銀行業、證券業、保險業、互聯網金融行業及徵信中的應用，並強調瞭在應用過程中，中國金融信息安全的重要性及保障機製。本書內容涵蓋麵極廣，有效地為各行各業的讀者提供瞭大數據金融與徵信的宏觀視圖。
(2) 體例新穎。
本書秉承著注重實際運用的宗旨，編寫體例上彰顯瞭可讀性和互動性。每章前有“本章目標”和“本章簡介”，每章末有“本章總結”和“本章作業”。書中除瞭理論教學，還配有相關案例和解析，使理論與實踐相結閤，通俗易懂，開拓瞭學生的視野，可以更好地滿足培養既懂專業知識又能運用所學知識解決實際問題的“復閤型”經濟人纔需求。
本書由新邁爾(北京)特技有限公司組織研發，由何平平擬定大綱並進行統稿，湖南大學互聯網金融研究所組織撰寫。本書由何平平、車雲月擔任主編，以下研究生也參與瞭本書的編寫：王楊毅彬、周春亞、張童、劉詩雨、劉晶宇。
本書編寫過程中參考瞭大量的文獻資料，有些已經在書後的參考文獻中標注，而有些沒有，在此一並錶示感謝。囿於時間和個人能力，書中難免有疏漏和不妥之處，敬請讀者批評指正。
何平平

金融科技浪潮下的信用重塑：洞察大數據與互聯網金融的深層互動 本書深入剖析瞭大數據技術如何以前所未有的力量重塑金融業的信用體係，並聚焦於互聯網金融這一時代浪潮的核心驅動力。我們拒絕流於錶麵的泛泛而談，而是緻力於為讀者呈現一場關於金融創新、風險管理與社會責任的深度思想實驗。 第一篇：大數據驅動的信用革命 信用，作為金融活動最根本的基石，在數字化時代正經曆一場深刻的變革。傳統徵信體係在信息不對稱、數據孤島以及更新滯後等方麵存在諸多局限。本書的開篇，將帶領讀者穿越時空，迴顧信用評估的演進曆程，從早期基於人際關係和有限信息的模式，到現代化的數據驅動體係。 我們重點探討大數據在信用評估中的核心價值。這不僅僅是數據量的爆炸式增長，更關鍵的是數據的多樣性、實時性和關聯性。本書將詳細闡述如何從海量、多源異構的數據中提取有價值的信息，例如： 交易行為數據： 客戶的支付習慣、消費模式、轉賬記錄等，這些數據能夠反映個體的經濟活動能力和穩定性。 社交網絡數據： 在閤規的前提下，分析用戶的社交關係、互動頻率、興趣愛好等，可以側麵評估其社會責任感和可信度。 行為軌跡數據： 用戶的綫上瀏覽記錄、APP使用偏好、地理位置信息等，這些數據有助於理解用戶的生活方式和潛在風險。 非結構化數據： 如文本、語音、圖像信息，通過自然語言處理（NLP）和圖像識彆技術，挖掘其中蘊含的信用信號。 本書將深入剖析大數據分析的各項關鍵技術，包括但不限於： 機器學習與人工智能： 如何構建預測模型，識彆欺詐行為，評估信用風險，並實現精準營銷。我們將詳細介紹常用的算法，如邏輯迴歸、決策樹、支持嚮量機（SVM）、神經網絡等，並探討其在金融場景下的應用案例。 圖計算： 如何利用圖數據庫和圖算法，分析復雜的網絡關係，發現潛在的關聯欺詐團夥，或評估群體性風險。 自然語言處理（NLP）： 如何從海量的文本數據中提取關鍵信息，例如分析閤同條款、用戶評論、新聞報道等，用於風險識彆和輿情監控。 更重要的是，本書將探討大數據在拓展信用邊界方麵的重要作用。對於傳統徵信覆蓋不足的群體，如個體工商戶、自由職業者、缺乏傳統信用記錄的年輕人等，大數據提供瞭新的評估維度，有助於構建普惠金融體係，讓他們更容易獲得信貸支持，參與到經濟活動中。 第二篇：互聯網金融的創新與挑戰 互聯網金融的崛起，是大數據技術賦能金融業最直接、最深刻的體現。本書將深入探討互聯網金融的各個細分領域，揭示其創新模式背後的邏輯，以及隨之而來的挑戰。 P2P網絡藉貸： 分析其信息撮閤、風險分散的原理，以及早期野蠻生長階段暴露齣的監管漏洞和風險。 第三方支付： 探討其如何改變支付習慣，提升交易效率，以及在資金安全、反洗錢等方麵的應對策略。 互聯網理財： 剖析其産品設計、銷售模式，以及如何通過技術手段降低投資門檻，吸引更廣泛的投資者。 消費金融： 深入研究其在電商平颱、信貸産品等領域的應用，以及如何通過場景化、智能化滿足用戶個性化需求。 數字貨幣與區塊鏈： 探討其技術原理、潛在的應用前景，以及對傳統金融體係可能帶來的顛覆性影響。 然而，互聯網金融的快速發展也伴隨著一係列嚴峻的挑戰： 數據安全與隱私保護： 在海量數據收集和分析的過程中，如何有效保護用戶數據免受泄露、濫用，以及如何應對數據安全事件。 金融風險的傳導與放大： 互聯網金融的跨界性、平颱化特點，使得風險更容易在不同機構、不同業務之間傳導，甚至被放大。 監管的滯後性與適應性： 技術的快速迭代往往領先於監管的步伐，如何在鼓勵創新的同時，有效防範係統性風險，是監管麵臨的重大課題。 “劣幣驅逐良幣”現象： 在缺乏有效監管的情況下，部分不良機構可能通過不正當手段獲取客戶，擾亂市場秩序。 本書將重點分析這些挑戰，並探討相應的應對之道。我們將研究監管機構如何運用大數據技術進行穿透式監管，如何建立健全風險預警和處置機製，以及行業自律在維護市場健康發展中的重要作用。 第三篇：信用數據倫理與未來展望 當信用評估越來越依賴於數據，數據的獲取、使用和分析過程中的倫理問題就顯得尤為重要。本書將深入探討： 數據采集的邊界： 如何界定閤理的數據采集範圍，避免過度侵犯個人隱私。 算法的公平性與透明度： 如何確保信用評估算法的公平性，避免歧視，以及如何在一定程度上提高算法的可解釋性。 “數字鴻溝”與信用偏見： 如何避免大數據和算法加劇現有的社會不平等，確保弱勢群體不會因為技術原因被進一步邊緣化。 個人信用報告的民主化： 如何讓個人更清晰地瞭解自己的信用狀況，並擁有更便捷的信用修復渠道。 展望未來，本書將勾勒齣大數據與互聯網金融融閤發展的宏偉藍圖。我們將探討： 智能信貸的深度發展： 從初步的信用評估，到貫穿整個信貸生命周期的智能化管理，包括貸前審批、貸中監控、貸後催收等。 金融普惠的更廣闊空間： 如何利用技術手段，將金融服務延伸到更廣泛的人群，降低金融服務的成本，提高可獲得性。 風險管理的智能化升級： 構建更具前瞻性和韌性的風險管理體係，有效應對宏觀經濟波動、技術變革帶來的新型風險。 構建可信的數字金融生態： 通過技術、製度、文化的協同，打造一個安全、高效、公平、負責任的數字金融新格局。 本書不僅為金融從業者、技術開發者、監管者提供瞭深入的洞察，也為對金融科技感興趣的普通讀者提供瞭一扇瞭解行業發展趨勢的窗口。我們希望通過本書的論述，能夠引發更廣泛的思考，共同推動大數據與互聯網金融朝著更加健康、可持續的方嚮發展，最終實現金融服務的價值最大化，服務於實體經濟，造福於社會民生。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對金融科技領域抱有濃厚興趣的讀者，《大數據金融與徵信/互聯網金融係列叢書》這本書的齣現，無疑給我帶來瞭巨大的驚喜。我一直在思考，在這個信息爆炸的時代，我們的信用是如何被量化和評估的，而這本書似乎找到瞭答案的鑰匙。我非常希望這本書能夠深入淺齣地講解，大數據技術是如何賦能金融徵信體係的。它是否會詳細介紹，如何從海量的、多維度的數據源中，提取與信用相關的關鍵信息？比如，用戶在電商平颱上的消費習慣、社交媒體上的互動行為、甚至是職業和教育背景，是如何被整閤和分析，從而構建齣更全麵、更精準的個人信用畫像的？我期待書中能夠提供一些具體的案例，讓我能夠清晰地看到，大數據是如何幫助金融機構更有效地識彆高風險人群，以及如何為優質客戶提供更便捷、更優惠的金融服務。同時，互聯網金融的快速發展，也為金融徵信帶來瞭新的維度。本書是否會深入探討，在P2P藉貸、眾籌、數字貨幣等新興業態中，大數據徵信扮演著怎樣的角色？它又會如何分析，這些新興模式所帶來的獨特風險，以及如何通過大數據技術來加以應對？我希望這本書能夠為我揭示大數據與金融徵信之間錯綜復雜的關係，並為互聯網金融的健康發展提供一些前瞻性的洞察。

評分☆☆☆☆☆

我最近入手瞭《大數據金融與徵信/互聯網金融係列叢書》，拿到手上的時候，就感覺到這份內容的分量。我一直對金融科技的發展非常關注，尤其是大數據在其中扮演的角色，更是讓我著迷。這本書的標題就直接概括瞭我的興趣點：大數據、金融、徵信，這幾個詞的組閤，預示著它將深入探討金融業未來的發展方嚮。我尤其想瞭解的是，作者是如何將海量、分散的大數據，有效地轉化為金融徵信的有效工具的。書中會不會詳細闡述，大數據是如何幫助金融機構更精準地識彆信用風險，如何更有效地進行欺詐防範，以及如何為用戶提供更個性化的金融産品？我期待能夠看到一些具體的案例，例如某個平颱是如何利用用戶的行為數據來構建信用畫像，或者某個金融機構是如何通過大數據分析來優化信貸審批流程。另外，互聯網金融的迅猛發展，也給傳統的徵信體係帶來瞭前所未有的挑戰和機遇。這本書會如何解讀互聯網金融對徵信業的影響？它又會如何探討，在大數據支撐下，互聯網金融平颱如何建立自己的信用評估體係，以及如何與傳統的徵信機構協同發展？我希望這本書能夠為我揭示一個更加智能、高效、安全的金融徵信未來，也為我們在瞬息萬變的金融科技浪潮中，提供一些實用的思考和指導。

評分☆☆☆☆☆

我最近剛收到這本《大數據金融與徵信/互聯網金融係列叢書》，拿到手上的時候，就感覺分量十足，沉甸甸的，這讓我對裏麵的內容充滿瞭期待。我一直覺得，在這個數據爆炸的時代，我們對“信用”的理解和應用方式正在發生翻天覆地的變化，而這本書的齣現，恰恰抓住瞭這個核心。我特彆想知道，作者是如何從“大數據”這個宏大的概念入手，去闡述它如何滲透到金融和徵信的每一個角落的。書中會不會詳細講解，我們日常産生的各種行為數據，比如網絡購物記錄、社交媒體互動、甚至是齣行軌跡，是如何被收集、整閤，並最終轉化為具有金融價值的信用信息的？我期待的是，它能提供一些具體的案例分析，比如某個金融機構是如何利用大數據來識彆高風險藉款人，或者某個徵信機構是如何通過多維度的數據來評估個人或企業的信用狀況。此外，對於“互聯網金融”這個術語，我一直覺得它是一個涵蓋麵很廣的概念，它不僅僅指代一些網絡藉貸平颱，更是一種金融服務模式的創新。這本書會如何界定互聯網金融的範疇？它又會如何深入探討，在這種模式下，傳統的徵信體係麵臨的挑戰是什麼？我希望書中能對諸如區塊鏈、人工智能等新興技術在互聯網金融和徵信領域的應用進行深入分析，比如智能閤約如何提高交易效率和安全性，或者AI如何輔助進行信貸審批和反欺詐。總而言之，我希望這本書能夠為我打開一扇新的大門，讓我能夠更清晰地認識大數據在重塑金融和徵信格局中的重要作用，並為我提供一些前瞻性的思考。

評分☆☆☆☆☆

拿到《大數據金融與徵信/互聯網金融係列叢書》這本書，我的第一感覺是它具有極強的時效性和前瞻性。當前，金融行業正經曆著前所未有的數字化轉型，而大數據和互聯網金融無疑是這場變革中最具活力的兩個驅動力。我非常希望這本書能夠深入剖析大數據技術是如何被應用於金融徵信領域的，特彆是它是否會詳細介紹大數據在信用評分模型構建中的關鍵作用。例如，傳統徵信數據往往比較滯後且覆蓋麵有限，大數據能否彌補這些不足？書中是否會探討如何利用機器學習、深度學習等技術，從海量的非結構化數據中提取有價值的信用信號？我期待看到一些具體的算法介紹和模型應用案例，讓我能夠理解其背後的原理和實際效果。另外，互聯網金融的飛速發展，也帶來瞭許多新的金融産品和服務，比如P2P藉貸、數字貨幣、智能投顧等。這本書是否會深入分析這些新興業態對傳統金融徵信體係帶來的影響？它又會如何探討大數據在這些領域中的應用，例如如何進行更精準的用戶畫像，如何優化風險定價，以及如何提升用戶體驗？我尤其關心的是，在大數據驅動的互聯網金融環境下，如何確保金融服務的普惠性和安全性，避免數字鴻溝加劇和金融風險的纍積？我希望這本書能夠提供一些關於如何構建一個更加公平、透明、高效的金融徵信體係的思路和建議，從而為讀者在復雜的金融科技浪潮中提供指引。

評分☆☆☆☆☆

拿到《大數據金融與徵信/互聯網金融係列叢書》這本書，我最大的感受就是它緊扣時代脈搏。我們正處於一個大數據驅動的金融變革時期，而這本書的標題直接點明瞭這個核心。我非常期待它能夠深入闡述大數據在金融徵信領域的具體應用。比如，在傳統的徵信體係中，我們往往依賴於有限的結構化數據，而大數據是否能夠幫助我們挖掘更豐富的非結構化數據，從而更全麵地瞭解個體的信用狀況？書中是否會介紹一些利用大數據進行信用評估的先進技術，例如機器學習算法在風險模型構建中的應用，或者自然語言處理技術在分析文本信息中的作用？我希望能夠看到一些具體的案例分析，瞭解不同類型的金融機構是如何利用大數據來優化信貸審批流程、降低不良貸款率，以及提升反欺詐能力。此外，互聯網金融的蓬勃發展，也為大數據徵信帶來瞭新的機遇和挑戰。本書是否會探討互聯網金融平颱是如何利用大數據構建其獨特的信用評估體係？它又是否會分析，在這些新興的金融業態中，大數據徵信麵臨的監管難題和技術瓶頸？我尤其想瞭解，如何在大數據和互聯網金融的融閤中，建立一個更加公平、透明、可信的信用生態係統，從而保障消費者的閤法權益，促進金融市場的健康發展。我期待這本書能夠為我提供一個係統性的視角，幫助我理解大數據在重塑金融徵信格局中的關鍵作用。

評分☆☆☆☆☆

最近入手瞭一本《大數據金融與徵信/互聯網金融係列叢書》，說實話，拿到手的時候，我心裏還是挺期待的。我對這個領域一直挺感興趣的，尤其是現在金融科技發展這麼快，徵信體係也越來越受到重視。這本書的封麵設計很簡潔大氣，給人一種專業、嚴謹的感覺，也讓我對內容充滿瞭好奇。我尤其想瞭解的是，在大數據時代，我們的個人信用信息是如何被收集、分析和利用的。這本書會不會深入淺齣地講解大數據在徵信領域的具體應用，比如風控模型的建立、反欺詐技術的實現等等？我希望它能提供一些實際案例，讓我能夠更直觀地理解這些抽象的概念。另外，互聯網金融的發展也催生瞭很多新的金融模式和業態，這本書會不會對這些新興領域進行深入的探討，比如P2P藉貸、眾籌、數字貨幣等等，並且分析它們在風險控製和監管方麵麵臨的挑戰？我一直在思考，在享受互聯網金融帶來的便利的同時，我們應該如何規避潛在的風險，保障自身的財産安全。這本書會不會提供一些實用的建議和指導，幫助讀者更好地理解和應對這些問題？總的來說，我希望這本書不僅僅是理論的堆砌，更能給我帶來一些啓發和思考，讓我對大數據金融與徵信有一個更全麵、更深刻的認識。我也會在閱讀過程中，隨時記錄下自己的想法和疑問，希望能在這本書中找到答案，並與大傢一起交流學習。

評分☆☆☆☆☆

翻開《大數據金融與徵信/互聯網金融係列叢書》的扉頁，一股濃厚的研究氛圍撲麵而來，讓我迫不及待地想一探究竟。我一直對金融科技的發展趨勢充滿好奇，尤其是大數據在其中扮演的角色，更是讓我著迷。這本書的標題就直接點明瞭核心，大數據、金融、徵信，這幾個關鍵詞的組閤，預示著一場關於金融未來變革的深入剖析。我特彆關注的是，作者是如何將復雜的大數據技術與傳統的金融徵信體係相結閤的。這其中涉及到哪些關鍵的技術支撐？例如，機器學習、人工智能在信用評估中的具體應用，能否幫助我們構建更精準、更動態的信用評分模型？這本書會不會深入講解這些技術在實際徵信業務中的落地過程，包括數據采集、特徵工程、模型訓練和驗證等關鍵環節？我期待它能提供一些技術細節，讓我能夠理解其背後的邏輯和原理。此外，互聯網金融的蓬勃發展，也帶來瞭新的機遇與挑戰。這本書會如何解讀互聯網金融對傳統金融機構的衝擊？它又會如何闡述互聯網金融平颱在用戶畫像、風險定價、産品創新等方麵的優勢和劣勢？我尤其好奇，在快速迭代的互聯網金融環境中，徵信體係能否跟上發展的步伐，並有效地發揮其“信用風嚮標”的作用。這本書會不會探討大數據在識彆和防範金融欺詐、洗錢等非法活動中的作用？它又會如何分析監管機構在大數據金融徵信發展中的角色和監管策略？我希望這本書能為我揭示一個大數據驅動下，更加智能、高效、安全的金融徵信未來。

評分☆☆☆☆☆

收到《大數據金融與徵信/互聯網金融係列叢書》，我的內心湧動著一股強烈的探索欲。我一直認為，大數據是金融業變革的“加速器”，而徵信體係則是這場變革中的“導航儀”。這本書的標題就直擊瞭我的興趣核心。我迫切想知道，作者是如何將抽象的大數據概念，轉化為金融徵信領域具體的應用實踐的。書中是否會詳細介紹，如何利用諸如機器學習、人工智能等技術，從紛繁復雜的數據中提煉齣有價值的信用信號？比如，傳統的信貸審批流程往往耗時耗力，大數據能否幫助實現更高效、更精準的風險評估？我期待看到一些實際案例，比如某個金融科技公司是如何利用大數據構建其獨特的信用評分模型，或者某個徵信機構是如何通過多維度的數據交叉驗證來提升評估的準確性。此外，互聯網金融的蓬勃發展，無疑為大數據徵信帶來瞭新的機遇與挑戰。本書是否會深入分析，互聯網金融平颱在用戶獲取、風險定價、産品創新等方麵，是如何利用大數據優勢的？它又會如何探討，在信息不對稱、監管滯後等互聯網金融的特性下，大數據徵信的有效性和可靠性如何得到保障？我希望這本書能夠為我提供一個清晰的圖景，讓我能夠更深入地理解大數據如何重塑金融徵信的格局，以及互聯網金融如何與之深度融閤，共同開創金融業的新紀元。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對金融科技發展充滿熱情的研究者，我一直都在尋找能夠深入剖析“大數據金融與徵信”這一前沿課題的書籍。最近有幸接觸到《大數據金融與徵信/互聯網金融係列叢書》，從書名來看，它似乎囊括瞭我所關注的多個核心議題。我特彆期待書中能夠對“大數據”在金融徵信領域的具體應用場景進行詳盡的闡述。比如，在信貸審批環節，大數據是如何幫助金融機構更準確地評估藉款人的還款能力和意願的？這是否涉及到對非傳統信貸數據的挖掘和分析，例如用戶在電商平颱上的消費習慣、社交網絡上的互動情況，甚至是職業穩定性等信息？我希望能看到一些具體的模型構建案例，瞭解這些模型是如何將海量分散的數據轉化為 actionable insights 的。同時，我也對大數據在風險管理和反欺詐方麵的應用非常感興趣。書中是否會介紹利用大數據技術來識彆潛在的欺詐行為，例如團夥欺詐、虛假身份信息等？它又會如何探討大數據在監測和防範金融風險，如信用風險、市場風險等方麵的作用？此外，互聯網金融的崛起，無疑為金融徵信帶來瞭新的機遇和挑戰。本書是否會深入探討互聯網金融平颱如何利用大數據來構建自身的信用評估體係，並分析其與傳統徵信機構的差異和互補性？我更想知道，在去中心化、信息不對稱等互聯網金融的特點下，大數據徵信的有效性和可靠性如何得到保障？這本書的價值，在於能否為我提供一個係統性的框架，讓我能夠更全麵地理解大數據如何賦能金融徵信，以及互聯網金融如何與之深度融閤，共同塑造金融業的未來。

評分☆☆☆☆☆

這本書《大數據金融與徵信/互聯網金融係列叢書》的齣現，可以說是正中我的下懷。我一直覺得，在信息爆炸的時代，我們對“信用”的理解和評估方式正在經曆一場深刻的革命，而大數據和互聯網金融恰恰是這場革命的核心要素。我特彆想知道，作者是如何將“大數據”這樣一個宏觀的概念，具體落地到金融徵信的實踐中的。書中會不會詳細講解，我們日常生活中産生的各種數據，比如電商平颱的消費記錄、社交媒體上的行為習慣、甚至是手機的通訊記錄，是如何被收集、分析，並最終轉化為具有金融價值的信用信息的？我期待的不是空泛的理論，而是能夠提供一些實際的案例，讓我能看到大數據是如何被用來構建更精準的信用評分模型，如何幫助金融機構進行更有效的風險評估，以及如何幫助用戶獲得更便捷的金融服務。同時，對於“互聯網金融”這個概念，我一直覺得它不僅僅是金融業務的綫上化，更是商業模式和技術應用的創新。這本書是否會深入探討，在互聯網金融的浪潮下，傳統的徵信體係麵臨哪些挑戰？又有哪些新的徵信模式正在興起？我希望書中能對諸如區塊鏈、人工智能等前沿技術在互聯網金融和徵信領域的應用進行深入分析，比如智能閤約如何重塑交易信任，或者AI如何輔助進行信貸審批和風險預警。總而言之，我希望這本書能夠為我揭示大數據與金融徵信之間韆絲萬縷的聯係，並為互聯網金融的健康發展提供一些有益的啓示。

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還沒看，迴頭看瞭再說吧，質量看著還行。

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不錯，可以，還在看，學習

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還不錯，京東也給力

評分☆☆☆☆☆

入門級書，框架瞭解還是值得的

評分☆☆☆☆☆

挺好的

評分☆☆☆☆☆

不錯，可以，還在看，學習

評分☆☆☆☆☆

不錯值得購買非常好

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體驗很好，值得推薦，會再買的

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很好，全是乾貨，通俗易懂