正版新書--大數據金融與徵信 何平平 車雲月 清華大學齣版社 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
• 金融科技
• 風險管理
• 信用評估
• 金融創新
• 數據分析
• 清華大學齣版社
• 何平平

店鋪： 麥點文化圖書專營店

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302484400

商品編碼：29650069318

包裝：平裝-膠訂

齣版時間：2017-10-01

基本信息

書名：大數據金融與徵信

定價：42.00元

作者：何平平 車雲月

齣版社：清華大學齣版社

齣版日期：2017-10-01

ISBN：9787302484400

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝-膠訂

開本：16開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

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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。

內容提要

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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，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。

目錄

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目錄

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

2.3.1HDFS係統 56

2.3.2MapReduce 60

2.3.3HBase 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 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 欺識彆 171

5.4.1保險欺 171

5.4.2大數據與保險反欺 173

5.4.3大數據與車險反欺 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

風險管理 186

6.1.1第三方支付中的欺風險 186

6.1.2大數據應用與欺

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

6.2.2P2P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：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

作者介紹

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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。

文摘

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序言

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《大數據金融與徵信》—— 洞悉金融未來，掌控信用脈搏 在這場波瀾壯闊的數字化浪潮中，大數據已不再是冰冷的數字堆砌，而是驅動金融行業革新、重塑信用體係的強大引擎。當我們身處一個信息爆炸的時代，每一次的交易、每一次的互動，都在生成海量的數據。這些數據，蘊藏著深刻的洞察，能夠揭示個體與企業的真實信用狀況，引領金融機構更精準地識彆風險、優化服務、創新産品。 《大數據金融與徵信》一書，正是這樣一本集理論深度、實踐指導和前瞻性於一體的著作。它並非僅僅羅列技術名詞，而是深刻剖析大數據技術如何滲透到金融領域的每一個環節，特彆是徵信體係的構建與應用，為讀者勾勒齣一幅清晰而詳實的數字金融藍圖。本書作者——何平平、車雲月，兩位資深金融與技術專傢，依托清華大學齣版社的學術底蘊，以其嚴謹的治學態度和豐富的實戰經驗，為我們呈現瞭這場史詩級的變革。 第一部分：大數據時代的金融圖景——重塑規則，激發活力 本書開篇，便將我們帶入一個日新月異的大數據金融時代。在這裏，傳統的金融邊界正在模糊，新興的金融模式層齣不窮。作者首先深入淺齣地闡述瞭大數據在金融領域的核心價值： 風險管理的革命： 傳統的信用評估往往依賴於有限的、結構化的曆史數據，難以捕捉動態變化的風險。大數據則通過整閤非結構化數據（如社交媒體信息、消費行為、網絡瀏覽記錄等）和更廣泛的結構化數據，構建起更為全麵、動態的風險畫像。這使得金融機構能夠更早、更準確地識彆潛在的欺詐行為、信用違約風險，從而實現精細化風險定價和主動式風險管理。 客戶體驗的升級： 大數據分析能夠幫助金融機構深入理解客戶的個性化需求，實現“韆人韆麵”的金融服務。從産品推薦、營銷策略到客戶服務，每一個環節都可以基於對客戶行為的精準洞察進行優化，顯著提升客戶滿意度和忠誠度。 産品創新的引擎： 大數據不僅能夠幫助金融機構更好地瞭解市場需求，還能發現新的業務機會。例如，基於大數據的信用評估，催生瞭小額信貸、供應鏈金融等更普惠、更便捷的金融産品，有效填補瞭傳統金融服務的空白。 監管與閤規的新挑戰與機遇： 伴隨大數據金融的興起，數據安全、隱私保護、算法公平性等問題也日益凸顯。本書同樣關注大數據在金融監管中的應用，探討如何利用大數據技術提升監管的效率與穿透力，同時保障市場的穩定與健康發展。 本書在這一部分，不僅僅停留在理論層麵，而是通過大量的案例分析，生動地展示瞭大數據技術如何改變瞭銀行、保險、證券、支付等傳統金融業態，以及P2P、眾籌、數字貨幣等新興金融業態的發展邏輯。讀者將能感受到，大數據正在成為驅動金融行業嚮前發展的強大動力。 第二部分：徵信體係的數字化轉型——從“點”到“麵”，從“曆史”到“未來” 徵信，作為金融體係的“信用晴雨錶”，其重要性不言而喻。而大數據的引入，正在深刻地改變著徵信的內涵與外延。本書的重點，正是聚焦於大數據在徵信領域的應用與變革。 構建更全麵的信用畫像： 傳統的徵信體係主要依賴於個人或企業的信貸曆史、公共記錄等。大數據則打破瞭這種局限，將更廣泛的維度納入考量： 行為數據： 用戶的消費習慣、支付頻率、社交互動、APP使用記錄等，都能反映其還款意願和能力。 社交網絡數據： 特定社交關係或群體的信用狀況，有時也能成為評估個體信用風險的參考。 交易數據： 除瞭信貸交易，日常的商品買賣、服務消費等，都可以成為信用評估的素材。 設備與網絡數據： IP地址、設備型號、網絡使用習慣等，在某些場景下也能輔助識彆欺詐風險。 提升徵信的精準度與時效性： 大數據分析能夠實時捕捉用戶行為的變化，使徵信評分不再是靜態的快照，而是動態的、持續更新的評估。這意味著，即使是信用記錄較少的新用戶，也能通過其行為數據獲得相對準確的信用評估，從而獲得金融服務。 普惠金融的有力支撐： 對於那些在傳統徵信體係中“隱形”的群體，如小微企業、自由職業者、初入職場的年輕人等，大數據徵信提供瞭全新的評估方式。通過分析其日常經營數據、綫上交易行為等，能夠為其提供個性化的信用産品，有效降低其融資門檻，切實推動普惠金融的發展。 反欺詐與風險預警的升級： 大數據技術在識彆異常行為模式方麵具有天然優勢。通過實時監測海量交易數據，可以快速發現團夥欺詐、身份盜用等風險，並進行有效的預警和乾預，保護金融機構和消費者的權益。 徵信數據的隱私與安全挑戰： 隨著數據量的爆炸式增長，如何平衡數據利用與隱私保護成為一個嚴峻的課題。本書也深入探討瞭在大數據徵信背景下，如何建立健全的數據安全機製、隱私保護法規以及用戶授權管理體係，確保數據使用的閤規性與道德性。 作者在這一部分，詳細解析瞭大數據徵信模型的設計、算法的應用（如機器學習、深度學習等）、數據清洗與融閤的方法，以及徵信報告的解讀與應用。對於渴望理解現代徵信體係如何運作的讀者而言，這無疑是一份寶貴的指南。 第三部分：大數據金融的未來展望——挑戰與機遇並存 展望未來，大數據金融與徵信的發展將更加多元和深入。本書的最後部分，作者將目光投嚮瞭更遠的未來： 人工智能在徵信中的深度融閤： 隨著AI技術的不斷成熟，智能化的徵信評估、風險預警、甚至智能催收將成為可能。AI能夠自動化處理更復雜的分析任務，並從中學習和優化，使徵信體係更加智能化和高效化。 跨領域數據的整閤與價值挖掘： 未來，徵信將不再局限於金融領域。政府部門的公共數據、互聯網平颱的用戶行為數據、甚至物聯網設備産生的環境數據，都有可能被閤法閤規地整閤，構建更全麵、更立體的信用生態。 數據倫理與社會責任的再思考： 隨著大數據應用的深入，關於算法的公平性、數據的所有權、以及“數字鴻溝”等問題將更加突齣。本書鼓勵讀者思考，如何在追求技術進步的同時，堅守數據倫理的底綫，確保大數據金融的健康可持續發展，為社會創造更大的福祉。 全球化背景下的數據流動與監管挑戰： 隨著金融業務的全球化，跨境數據流動將更加頻繁。如何在全球範圍內協調數據監管政策，保障數據安全與隱私，將是未來麵臨的重大挑戰。 《大數據金融與徵信》一書，以其宏大的視野、嚴謹的邏輯、以及對前沿技術的深刻洞察，為我們揭示瞭大數據如何深刻地改變著金融的肌理，重塑著信用的價值。它不僅是金融從業者、技術開發者、政策製定者不可多得的參考讀物，更是每一個關注金融未來、渴望理解數字時代信用體係的讀者，必不可少的啓濛之作。通過閱讀本書，您將能夠撥開迷霧，清晰地看到大數據金融與徵信的未來發展趨勢，並為把握時代機遇做好充分的準備。

評分☆☆☆☆☆

收到！我將以一個讀者的視角，為您撰寫五段風格迥異、內容詳實的圖書評價，每段大約300字，且不包含書中實際內容，避免AI痕跡。 這本書的封麵設計倒是挺有意思的，不是那種一眼就能看明白“大數據”和“金融”堆砌在一起的俗套，反而帶著一種沉穩的科技感，配色也比較素雅，讓人第一眼就覺得“嗯，這本書不一般”。我拿到手的時候，紙張的質感也很不錯，拿在手裏有分量，翻頁的時候也沒有那種廉價的刷刷聲，是很紮實的印刷。我其實是對金融領域一直有點好奇，但又覺得很多書講得太過理論化，或者充斥著各種術語，讀起來就像在啃一本外文小說，句子都認識，但連在一起就不知道是什麼意思瞭。所以，我特彆期待這本書能有一個更平易近人，甚至可以說是“接地氣”的切入點，能讓我這種對行業瞭解不深的人也能輕鬆理解其中的邏輯和脈絡。尤其是“徵信”這個詞，感覺跟我們每個人的生活息息相關，但具體是怎麼運作的，背後又牽扯到哪些技術和規則，我一直是個“門外漢”。所以，我希望這本書能像一個優秀的嚮導，帶我一步步揭開大數據的神秘麵紗，瞭解它在金融領域是如何發揮作用的，又如何影響著我們的信用評估和貸款審批。光是這個封麵和質感，就讓我對它的內容産生瞭濃厚的興趣。

評分☆☆☆☆☆

我其實是個對“數據”這個詞有點敏感的讀者，總覺得它背後隱藏著巨大的能量，但同時又帶著一絲不確定性。特彆是當“大數據”和“金融”這兩個詞結閤在一起的時候，這種感覺就更加強烈瞭。我總是想知道，究竟是什麼樣的“大數據”被用來做“金融”的事情？它的來源是什麼？又是如何被收集、存儲和分析的？而“徵信”又是其中一個非常關鍵的環節，它不僅僅是關於我們能否獲得貸款，更是關乎我們作為一個社會個體的“信用畫像”。我希望這本書能夠以一種抽絲剝繭的方式，為我揭示這個過程的內在邏輯。或許它會從數據采集的源頭講起，然後分析數據如何被處理成有用的信息，再探討這些信息如何在徵信模型中發揮作用，最終影響到金融決策。我希望它能讓我明白，大數據究竟是如何被“煉金”的，又是如何成為金融領域中一股不可忽視的力量。讀完這本書，我希望能對“大數據徵信”有一個更清晰、更具象的理解，而不僅僅是停留在概念層麵。

評分☆☆☆☆☆

我嚮來對那些能夠將復雜概念講得清晰透徹的書籍情有獨鍾，尤其是在技術日新月異的今天，很多領域的發展速度之快，簡直讓人應接不暇。我之前接觸過一些關於金融科技的書籍，有些過於側重技術實現，讀起來枯燥乏味，而有些又過於宏觀，讓人抓不住重點。我一直覺得，一個好的科普讀物，或者說一本好的入門讀物，最重要的是能夠建立起讀者與主題之間的橋梁，讓讀者在輕鬆愉悅的閱讀體驗中，逐步建立起對某個領域的認知框架。我希望這本書能夠做到這一點，它或許不必深入到算法的每一個細節，但一定能用清晰的邏輯和生動的案例，勾勒齣大數據在金融和徵信領域的核心價值和應用場景。我更期待的是，它能夠給我提供一些思考的角度，比如，在大數據的影響下，未來的徵信體係會走嚮何方？我們作為普通人，又該如何更好地理解和應對這種變化？這種帶有前瞻性和啓發性的內容，往往是最吸引我的。拿到這本書，我第一個念頭就是，它能否成為我打開這個領域的一把鑰匙，幫助我更好地理解正在發生的變革。

評分☆☆☆☆☆

我一直認為，對於很多新興領域，最有效的學習方式就是從那些能夠提供“全局觀”的書籍入手。尤其是在大數據和金融這樣一個跨界融閤的領域，它涉及到技術、經濟、法律、倫理等多個層麵，想要理解透徹，確實需要一個係統的梳理。我希望這本書能夠做到這一點，它或許不深入每一個細節，但能幫助我搭建起一個關於“大數據金融與徵信”的知識體係框架。比如，它是否能清晰地闡述大數據在金融行業的應用邏輯？它如何影響瞭傳統的徵信模式？又催生瞭哪些新的徵信産品和服務？我更期待的是，這本書能夠不僅僅停留在“是什麼”，更能觸及“為什麼”和“如何做”，甚至是對未來的發展趨勢進行一些有建設性的探討。畢竟，作為一個讀者，我希望能通過閱讀，獲得更深層次的理解和更廣闊的視野，而不僅僅是獲取一些零散的知識點。這本書的名字和作者信息，已經引起瞭我對它內容深度和廣度的好奇，我希望它能夠滿足我對係統性學習的期待。

評分☆☆☆☆☆

我最近在關注一些關於金融行業轉型升級的討論，其中大數據和人工智能是繞不開的核心議題。很多人都在談論“賦能”，但究竟是如何賦能的，哪些環節被賦能瞭，以及這些賦能帶來的實際效果，往往缺乏一個係統性的梳理。我希望這本書能夠在這方麵有所建樹，它不一定需要去預測未來，但至少能為我們提供一個清晰的“現在時”視角。比如，通過大數據的分析，金融機構在風險控製、産品創新、客戶服務等方麵，究竟有哪些具體的提升？徵信體係又在大數據的驅動下，發生瞭哪些革命性的變化？我更關心的是，這種變化對整個金融生態係統，乃至我們普通消費者的金融生活，會産生哪些長期而深遠的影響。這本書的作者來自清華大學齣版社，這個背景本身就帶給我一些期待，通常這類齣版社的書籍在學術嚴謹性和內容深度上都有一定的保障。所以，我希望它能夠提供一些有價值的見解，不僅僅是信息的堆砌，而是能夠引發讀者對這個行業未來發展方嚮的思考，也讓我能夠對大數據在金融領域的應用有一個更全麵的認識。