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金融科技(信息技術前沿與領域應用)

  • 作者：編者:王崇駿|責編:高櫻
  • 出版社：西安電子科大
  • ISBN：9787560666389
  • 出版日期：2023/01/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：303
人民幣：RMB 89 元      售價：元
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內容大鋼
    本書以金融為研究對象，圍繞「基本概念與場景研判→關鍵技術與應用路徑→應用場景與技術選型」這一主線，順序介紹和研判大數據價值實現路徑涉及的關鍵技術、選型思路和典型應用案例。全書共11章，具體包括金融概述、從數字化到數智化、大數據匯聚、大數據分析、大數據處理、大數據管理、數據賦能技術路徑、獲客問題、風控問題、徵信問題和金融大數據應用場景。
    本書能夠給「大數據與金融科技」相關工作者(比如政府部門主管、處於數字化轉型期的傳統企業領導或信息主管、大數據尤其是金融大數據項目研發工程技術人員)、普通院校數據與金融科技相關專業的研究生和本科生以及對大數據與金融科技感興趣的讀者等提供一些借鑒。
作者介紹
編者:王崇駿|責編:高櫻
    王崇駿：     博士、教授、博導，任職于南京大學電腦科學與技術系及軟體新技術國家重點實驗室，研究興趣是自主Agent及多Agent系統、複雜網路理論及應用、大數據分析及智能系統。截至本書出版，主持和參與包括973、科技部重點專項、發改委專項、工信部產業化基金、國家自然科學基金、國家社會科學基金、省自然科學基金及支撐計劃在內的國家及省部級基金與企事業資助項目50余項。在教育醫療類惠民行業、優政興業類政府領域、互聯網新經濟領域有30余項科研成果獲得產品化和商品化推廣。
目錄
第1章  金融概述
  1.1  引言
  1.2  從互聯網到「互聯網+」
    1.2.1  互聯網
    1.2.2  互聯網進階
    1.2.3  從消費互聯網到產業互聯網
  1.3  互聯網金融
    1.3.1  概述
    1.3.2  眾籌模式
    1.3.3  第三方支付模式
    1.3.4  其他類型的互聯網金融
  1.4  金融科技
    1.4.1  概述
    1.4.2  關鍵技術
    1.4.3  監管科技
  1.5  小結
第2章  從數字化到數智化
  2.1  引言
  2.2  從智能到智能+
    2.2.1  智能
    2.2.2  人工智慧
    2.2.3  人工智慧2.0
    2.2.4  智能+
    2.2.5  智能+金融示例
  2.3  從數據到大數據+
    2.3.1  數據
    2.3.2  大數據
    2.3.3  大數據難題
    2.3.4  大數據智能
    2.3.5  大數據+金融示例
  2.4  法律與倫理問題
    2.4.1  人工智慧倫理
    2.4.2  人工智慧監管
    2.4.3  數據歧視與演算法偏見
    2.4.4  數據隱私保護與立法
  2.5  小結
第3章  大數據匯聚
  3.1  引言
  3.2  數據匯聚梳理
  3.3  資料庫數據採集
    3.3.1  ETL
    3.3.2  常用ETL工具
    3.3.3  應用提示
  3.4  表面網數據採集
    3.4.1  網路爬蟲
    3.4.2  分散式爬蟲
    3.4.3  網頁信息提取方法
    3.4.4  典型開源工具
    3.4.5  應用提示
  3.5  深網數據採集

    3.5.1  概述
    3.5.2  深網信息的特點
    3.5.3  深網數據獲取方法
  3.6  基於群智的數據感知
    3.6.1  群智
    3.6.2  群智大數據
    3.6.3  群智大數據系統架構
  3.7  小結
第4章  大數據分析
  4.1  引言
  4.2  數據建模
    4.2.1  數據與特徵
    4.2.2  特徵工程
    4.2.3  表示學習
  4.3  機器學習
    4.3.1  概述
    4.3.2  基本分類
    4.3.3  經典機器學習
    4.3.4  高級機器學習
    4.3.5  開源工具
  4.4  大數據可視化
    4.4.1  概述
    4.4.2  可視化過程
    4.4.3  開發工具
  4.5  金融大數據分析問題
    4.5.1  銀行業應用
    4.5.2  保險業應用
    4.5.3  證券業應用
  4.6  小結
第5章  大數據處理
  5.1  引言
  5.2  分散式處理
    5.2.1  概述
    5.2.2  基本結構
    5.2.3  主要功能模塊
  5.3  並行計算
    5.3.1  概述
    5.3.2  GPU簡介
    5.3.3  CUDA編程模型
  5.4  超融合系統
    5.4.1  概述
    5.4.2  超融合架構
    5.4.3  超融合產品
  5.5  小結
第6章  大數據管理
  6.1  引言
  6.2  大數據組織與管理
    6.2.1  概述
    6.2.2  批處理與流處理
    6.2.3  集中與分佈

    6.2.4  SQL與NoSQL
  6.3  數據質量與數據治理
    6.3.1  概述
    6.3.2  數據治理準則
    6.3.3  數據治理體系
    6.3.4  數據治理參考流程
  6.4  數據安全與安全治理
    6.4.1  概述
    6.4.2  一般思路
    6.4.3  數據脫敏
    6.4.4  數據隱私保護
  6.5  大數據開放與共享
    6.5.1  大數據開放與共享
    6.5.2  政府大數據開放與共享
    6.5.3  大數據流通與交易
  6.6  小結
第7章  數據賦能技術路徑
  7.1  引言
  7.2  數據分析的一般流程
    7.2.1  無標籤數據分析
    7.2.2  標籤化
    7.2.3  有標籤數據分析
  7.3  數據驅動方法進階
    7.3.1  演繹、歸納和溯因
    7.3.2  從邏輯驅動到數據驅動
    7.3.3  數據驅動+邏輯驅動
  7.4  模型部署與更新
    7.4.1  模型部署方式
    7.4.2  模型更新方式
    7.4.3  模型部署流程
  7.5  知識圖譜
    7.5.1  概述
    7.5.2  構建技術
    7.5.3  開源工具
    7.5.4  應用場景
  7.6  智慧+
    7.6.1  智慧城市的提出
    7.6.2  智慧城市IT架構
    7.6.3  智慧+
  7.7  小結
第8章  獲客問題
  8.1  引言
  8.2  獲客問題
    8.2.1  概述
    8.2.2  獲客路徑
    8.2.3  獲客框架
    8.2.4  典型應用
  8.3  用戶畫像
    8.3.1  概述
    8.3.2  基本流程

    8.3.3  典型應用
  8.4  客戶關係管理
    8.4.1  概述
    8.4.2  CRM系統
    8.4.3  應用場景
  8.5  自動推薦
    8.5.1  概述
    8.5.2  基本方法
    8.5.3  典型應用
  8.6  小結
第9章  風控問題
  9.1  引言
  9.2  巴塞爾協議
  9.3  風險控制
    9.3.1  風險管理體系
    9.3.2  內控與合規
    9.3.3  反欺詐
    9.3.4  央行風控措施
  9.4  大數據風控
    9.4.1  概述
    9.4.2  一般流程
    9.4.3  典型產品
  9.5  應用場景
    9.5.1  基於大數據的反洗錢
    9.5.2  基於大數據的第三方支付欺詐檢測
    9.5.3  基於大數據的企業貸后風險評估
    9.5.4  基於大數據的催收管理
    9.5.5  基於大數據的保險欺詐檢測
    9.5.6  基於大數據的金融期貨市場風險監控
    9.5.7  基於大數據的地方金融風險預警
  9.6  小結
第10章  徵信問題
  10.1  引言
  10.2  徵信
    10.2.1  概述
    10.2.2  互聯網徵信
    10.2.3  大數據徵信
    10.2.4  問題和困難
  10.3  個人徵信
    10.3.1  概述
    10.3.2  我國個人徵信的發展歷程
    10.3.3  國外案例
    10.3.4  國內案例
  10.4  企業徵信
    10.4.1  概述
    10.4.2  我國企業徵信的發展歷程
    10.4.3  國外案例
    10.4.4  國內案例
  10.5  小結
第11章  金融大數據應用場景

  11.1  引言
  11.2  支付
    11.2.1  支付驅動的應用場景
    11.2.2  第三方支付驅動的應用場景
    11.2.3  第三方支付引發的洗錢與反洗錢
  11.3  投資顧問
    11.3.1  概述
    11.3.2  發展歷程
    11.3.3  應用模式
  11.4  投資研究
    11.4.1  概述
    11.4.2  發展歷程
    11.4.3  應用案例
  11.5  保險
    11.5.1  概述
    11.5.2  基本流程
    11.5.3  應用案例
  11.6  監管科技
    11.6.1  概述
    11.6.2  發展歷程
    11.6.3  應用場景
  11.7  小結
參考文獻
跋

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