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內容簡介
前言
第1章 大數據金融概述
1.1 大數據概述
1.1.1 大數據的內涵與特徵
1．大數據與小數據
2．大數據的內涵
3．大數據的特徵
4．大數據與傳統數據的區別
5．大數據的產生背景：電腦技術與互聯網的發展
1.1.2 大數據的分類
1．按照大數據結構特徵分類
2．按照大數據獲取處理方式分類
3．按照其他方式分類
1.1.3 大數據的價值
1．銷售機會增多
2．客戶服務改善
3．客戶流失預警
4．金融產品創新
5．營運效率提升
6．商業模式創新
7．風險管控加強
1.2 大數據應用領域
1.2.1 商業
1．客戶
2．市場
3．商品
4．供應鏈
1.2.2 通信
1．網路管理和優化
2．市場與精準行銷
3．客戶關係管理
4．企業營運管理
5．數據商業化
1.2.3 醫療
1．臨床操作
2．付款／定價
3．研發
4．新的商業模式
5．公共健康
1.2.4 金融
1．行銷
2．服務
3．營運
4．風控（風險控制）
1.3 大數據金融的內涵、特點與優勢
1.3.1 大數據金融的內涵
1.3.2 大數據金融的特點
1．呈現方式網路化
2．風險管理有所調整
3．訊息不對稱性降低
4．金融業務效率提高
5．金融企業服務邊界擴大
6．產品是可控的、可接受的
7．普惠金融
1.3.3 大數據金融相對於傳統金融的優勢
1．放貸快捷，精準行銷個性化服務
2．客戶群體大，營運成本低
3．科學決策，有效風控
1.4 大數據帶來金融業大變革
1.4.1 大數據帶來銀行業大變革
1．電子商務平台和電子銀行
2．客戶個性行銷
3．銀行風險管理
1.4.2 大數據帶來保險業大變革
1．承保定價
2．精準行銷
3．欺詐識別
1.4.3 大數據帶來證券業大變革
1．個性化服務
2．量化投資
3．股價預測
1.4.4 大數據帶來徵信行業大變革
1．徵信數據
2．徵信服務
3．數據採集
4．徵信產品
1.4.5 互聯網金融中的大數據應用
1．精準行銷
2．風險管理
3．信用評價
1.5 大數據金融模式
1.5.1 平台金融模式
1.5.2 供應鏈金融模式
1.6 大數據金融訊息安全
1.7 大數據應用案例
1.7.1 案例之一：滴滴出行
1．滴滴大數據與平台營運管理
2．滴滴大數據與城市智慧交通建設
1.7.2 案例之二：大數據與美團外賣的精細化營運
1．大數據在美團外賣畫像技術中的應用
2．大數據在美團外賣客戶挖掘和預測中的應用
3．大數據在美團外賣用戶補貼中的應用
4．大數據在美團外賣供應鏈中的應用
5．大數據在扼制惡意刷單套現中的應用
本章總結
本章作業
第2章 大數據相關技術
2.1 大數據處理流程
2.1.1 數據採集
1．系統日誌採集方法
2．網路數據採集方法
3．其他數據採集方法
2.1.2 數據預處理
1．資料淨化
2．資料整合
3．數據變換
4．數據歸約
2.1.3 數據存儲
1．分布式文件系統
2．分布式資料庫
3．雲存儲
2.1.4 資料探勘
2.1.5 數據解釋
1．數據視覺化技術
2．人機互動技術
2.2 數據來源
2.2.1 核心數據
1．現狀
2．問題
3．解決方法
2.2.2 外圍數據
1．外圍數據的基本準則
2．外圍數據來源
3．常見問題
2.2.3 常規管道數據
1．政府數據開放存在內驅動力
2．政府公開數據的步驟
3．金融行業積極參與政府數據開放的過程
2.3 大數據架構
1．主要模組
2．數據管道
3．數據分析
4．任務調度
5．管理
2.3.1 HDFS系統
1．HDFS系統的概念和特性
2．HDFS的結構
3．HDFS文件寫入與讀取
2.3.2 MapReduce
1．Map端
2．Reduce端
3．Shuffle
2.3.3 HBase
2.4 資料探勘方法
2.4.1 分類分析
1．決策樹
2．貝葉斯分類
3．k-近鄰分類法
2.4.2 迴歸分析
1．線性迴歸
2．Logistic迴歸分析
2.4.3 其他方法
1．聚類分析
2．關聯規則
3．因子分析
4．主成分分析
5．神經網路方法
6．Web資料探勘
7．序列分析
8．偏差分析
9．預測
本章總結
本章作業
第3章 大數據在商業銀行中的應用
3.1 客戶關係管理
3.1.1 客戶細分
1．利用大數據進行客戶細分的優勢
2．客戶細分的類型
3.1.2 預見客戶流失
1．捕捉流失客戶的行為特徵
2．對客戶流失進行預測
3.1.3 高效管道管理
1．整合現有客戶關係管道
2．提高管道管理的即時性
3.1.4 推出增值服務，提升客戶忠誠度
1．發現客戶尚未被滿足的服務需求
2．提供恰當的增值服務
3.1.5 案例——大數據幫助商業銀行改善與客戶的關係
1．西太平洋銀行集團
2．法國興業銀行
3.2 精準行銷
3.2.1 客戶生命週期管理
1．什麼是客戶生命週期管理
2．大數據技術在客戶生命週期管理中的應用
3.2.2 即時行銷
1．即時行銷的特徵
2．大數據技術與即時行銷過程
3.2.3 交叉行銷
1．銀行業中的交叉行銷
2．大數據技術在交叉行銷中的作用
3.2.4 社交化行銷
1．商業銀行進行社交化行銷的動因
2．大數據技術在社交化行銷中的運用
3.2.5 個性化推薦
3.3 信貸管理
3.3.1 貸款風險評估
1．傳統貸款風險評估所面臨的挑戰
2．大數據應用下的貸款風險評估
3．客戶風險評估模型
3.3.2 信用卡自動授信
1．初始額度模型
2．行為風險模型
3．業務收益模型
3.3.3 案例——大數據為商業銀行信貸管理提供更多可能
1．商業銀行開始意識到大數據的重要作用
2．商業銀行紛紛推出小微企業大數據產品系列貸款
3．大數據時代的機遇和挑戰
3.4 風險管理
3.4.1 大數據風險控制與傳統風險控制的區別
1．大數據風險控制與傳統風險控制間的差異
2．大數據風險控制的優勢
3.4.2 基於大數據的銀行風險管理模式
1．基於大數據的銀行風險管理模式所具有的特點
2．信貸審批
3．風險預警
4．逾期管理
3.4.3 反欺詐
1．商業銀行所面臨的欺詐行為
2．申請欺詐的防範
3．交易欺詐的防範
4．欺詐行為識別模型
5．大數據下的反欺詐
3.4.4 反洗錢
1．大數據在反洗錢工作中的優勢
2．商業銀行基於大數據的反洗錢工作系統
3.5 營運優化
3.5.1 市場和管道分析優化
1．商業銀行的市場管道
2．市場管道的營運質量
3．市場管道營運優化
3.5.2 產品和服務優化
1．產品策略的優化
2．價格策略的優化
3．客戶服務的效率優化
3.5.3 網路輿情分析
1．商業銀行網路輿情的類型
2．商業銀行網路輿情的監控系統
3．大數據技術在商業銀行網路輿情分析中的作用
3.5.4 案例——大數據分析助力手機銀行優化創新
1．性能跟蹤
2．業務流程優化
3．功能優化創新
本章總結
本章作業
第4章 大數據在證券行業中的應用
4.1 大數據在股票分析中的應用
4.1.1 基於基本面分析的資料探勘方法
1．決策樹
2．關聯分析
3．聚類分析
4．人工神經網路
5．邏輯迴歸
4.1.2 基於技術分析的資料探勘方法
1．決策樹
2．人工神經網路
3．時間序列分析
4．關聯分析
4.1.3 決策樹法的應用
1．基本面分析的變量選取
2．技術分析的變量選取
4.1.4 聚類分析法的應用
4.1.5 人工神經網路算法的應用
1．基於人工神經網路算法的股票基本面分析
2．基於人工神經網路算法的股票技術分析
4.2 客戶關係管理
4.2.1 客戶細分
1．證券客戶細分的作用
2．客戶細分模型
4.2.2 客戶滿意度
1．客戶滿意度關係模型假設
2．證券客戶滿意度關係模型的建立
3．客戶滿意度衡量與分析
4.2.3 流失客戶預測
1．證券公司客戶流失的原因
2．客戶流失建模的原則
3．客戶流失預測模型的建立
4．客戶流失的Logit模型
4.3 投資情緒分析
4.3.1 投資者情緒的測量
1．主觀投資者情緒指標
2．客觀情緒測量指標
4.3.2 基於網路輿情的投資者情緒分析
1．網路輿情與投資者情緒
2．獲取投資者情緒分析的方法
4.4 大數據與量化投資
4.4.1 量化投資概述
4.4.2 證券量化投資中的主要分析工具
4.4.3 大數據在證券量化投資中的應用
1．結構化數據的應用
2．非結構化數據的應用
本章總結
本章作業
第5章 大數據在保險業中的應用
5.1 大數據保險
5.1.1 大數據保險的概念和特徵
1．大數據保險的概念
2．大數據保險的特徵
5.1.2 保險業大數據應用的階段
1．世界保險業的數據應用發展階段
2．保險業大數據應用的階段
5.1.3 大數據在保險行業中的作用
5.1.4 大數據下的數據服務架構
1．調整前後的數據服務架構對比
2．調整後的數據服務架構
5.1.5 保險業大數據應用現狀
1．總體特點
2．中國保險業大數據應用的特點
3．保險業大資料探勘所面臨的主要問題
4．保險業大數據應用的潛在突破口
5．案例：大數據與保險業務模式創新
5.2 承保定價
5.2.1 大數據與傳統保險定價理論
1．大數據與大數法則
2．大數據與傳統保險精算理論
5.2.2 大數據對承保定價的革新
1．豐富風險特徵的描述
2．改變風險定價的模式
3．大數據助力保險費率的市場化改革
5.2.3 大數據在車險定價中的應用
1．車險費率釐定的基本模式
2．OBD和UBI車險
3．基於OBD+UBI的車險費率釐定
5.2.4 大數據在健康險定價中的應用
1．醫療大數據
2．大數據與健康險的產品設計
5.3 精準行銷
5.3.1 保險精準行銷
1．保險精準行銷的概念和步驟
2．傳統保險行銷的不足
3．大數據與保險行銷環節的契合
5.3.2 大數據與保險精準行銷
1．大數據下的新保險行銷方式
2．大數據下精準行銷的實現路徑
5.3.3 組建垂直平台生態圈
1．平台生態圈的概念
2．構建垂直平台生態圈的動因
3．平台生態圈的構建
5.3.4 大數據精準行銷在保險業中的應用
1．大數據與車險精準行銷
2．大數據與健康險行銷
5.4 欺詐識別
5.4.1 保險欺詐
1．保險欺詐的主要表現形式
2．保險業反欺詐工作中的問題
5.4.2 大數據與保險反欺詐
1．大數據與欺詐識別
2．大數據反欺詐工作的重點
5.4.3 大數據與車險反欺詐
1．中國車險反欺詐工作現狀
2．車險欺詐的風險識別因子
3．車險欺詐識別的理論模型
4．車險反欺詐防範對策
5.4.4 大數據與健康險的理賠風險
1．健康險中的理賠風險
2．大數據與健康險的理賠風險控制
本章總結
本章作業
第6章 互聯網金融中的大數據應用
6.1 基於大數據的第三方支付欺詐風險管理
6.1.1 第三方支付中的欺詐風險
6.1.2 大數據應用與欺詐風險防範
1．註冊場景
2．登錄場景
3．綁卡場景
4．支付場景
6.2 大數據在網路借貸中的應用
6.2.1 推薦系統簡述
1．輸入模組
2．推薦引擎模組
3．輸出模組
6.2.2 P2P網站中的個性化推薦
6.2.3 基於VITA系統的信貸產品匹配機制
6.3 大數據在互聯網供應鏈金融中的應用
6.3.1 基於大數據的互聯網企業信用評估
1．供應鏈中的企業信用問題
2．基於人工智慧的信用評分模型
3．基於PSO-BP整合的企業信用分
6.3.2 案例：京東供應鏈金融模式
6.4 大數據在互聯網消費金融中的應用
6.4.1 互聯網消費金融的大數據徵信與風控
6.4.2 案例：芝麻信用
本章總結
本章作業
第7章 大數據徵信
7.1 傳統徵信
7.1.1 徵信概述
1．徵信的含義
2．徵信的原則
3．徵信的分類
4．徵信的特徵
5．徵信的作用
7.1.2 徵信的基本流程
1．制訂數據採集計劃
2．採集數據
3．數據分析
4．形成信用報告
7.1.3 徵信行業產業鏈
7.1.4 徵信產品
1．企業徵信產品
2．個人徵信產品
7.1.5 徵信機構
1．個人徵信機構
2．信貸登記系統
3．企業徵信機構
7.1.6 徵信體系
1．國外徵信體系模式
2．中國徵信體系模式
7.2 大數據徵信
7.2.1 大數據徵信概述
1．大數據徵信的含義
2．大數據徵信的特徵與優勢
3．大數據徵信的難題
7.2.2 大數據徵信的理論基礎
1．大數據徵信的經濟學原理
2．大數據徵信的管理學理論
3．大數據徵信的社會科學理論
7.2.3 大數據徵信流程
7.3 大數據徵信典型企業
7.3.1 國外大數據徵信典型企業
1．環聯（Trans Union）
2．ZestFinance
7.3.2 中國大數據徵信典型企業
1．芝麻信用：側重電商
2．騰訊徵信：側重電商
3．考拉徵信：針對小微
4．閃銀：基於微信
5．51信用卡：側重信用卡
本章總結
本章作業
第8章 大數據與中國金融訊息安全
8.1 金融訊息安全的重要性
8.1.1 金融訊息安全的含義
1．訊息安全
2．金融訊息安全
8.1.2 金融訊息安全的屬性特徵
8.1.3 金融訊息安全的重要性
1．金融安全是國家安全中重要而根本的內容之一
2．金融訊息安全是國家發展策略的重要基石
8.2 大數據給中國金融訊息安全帶來的機遇和挑戰
8.2.1 大數據給金融訊息安全帶來的機遇
1．對大數據的挖掘和應用將創造更多的價值
2．大數據的安全愈發重要，為金融訊息安全帶來了發展機遇
3．在大數據時代下，加快了訊息安全的發展速度，雲技術擁有巨大潛力
8.2.2 大數據給中國金融訊息安全帶來的挑戰
1．數據應用侵犯客戶個人隱私
2．數據監聽威脅國家金融安全
3．虛假數據導致金融市場異常敏感
4．法律監管缺失存在風險
5．層出不窮的互聯技術應用是當前金融訊息安全面臨的最大挑戰
6．網路安全防控是互聯網金融訊息安全防範的難點
8.2.3 案例：美國「稜鏡門」事件
1．「稜鏡門」事件回顧
2．稜鏡門事件所折射出的美國的全球網路空間霸權策略
3．「稜鏡門」事件折射出的美國訊息策略
4．美國IT公司對中國各行業的壟斷控制
8.3 大數據金融訊息安全風險
8.3.1 大數據金融訊息安全風險的類型
1．法律風險
2．物理環境風險
3．技術風險
4．訊息泄露風險
8.3.2 大數據金融訊息安全風險的特徵
1．擴散性強
2．影響面廣
3．風險評估難
8.3.3 國內外金融訊息安全事件及事故
1．訊息安全事件
2．訊息安全事故
3．國內外金融訊息安全案例
1．十大知名連鎖酒店泄露大量房客開房訊息
2．匯豐發生史上最大規模銀行泄密
3．多省社保訊息遭泄露，數千萬個人隱私泄密
4．工行快捷支付存漏洞，用戶存款消失
5．Hacking Team被黑，「互聯網軍火」泄露
6．婚外情網站Ashley Madison遭攻擊3700萬名用戶資料泄露
7．英國240萬網路用戶遭駭客侵襲：加密信用卡數據外泄
8．大麥網600多萬用戶帳號密碼泄露，數據已被售賣
9．國家旅遊局漏洞致6套系統淪陷，涉及全國6000萬客戶
10．支付寶實名認證漏洞
8.4 中國金融訊息安全現狀及制約因素
8.4.1 中國金融訊息安全現狀
1．國家對金融行業訊息安全的重視程度不斷提高
2．初步建立以「一行三會」為主的訊息安全組織保障機制
3．以密碼技術和身分認證為主的安全技術保障能力不斷加強
4．已形成移動支付、訊息安全等級保護等方面的系列標準
5．訊息安全等級保護工作穩步推進
8.4.2 中國金融訊息安全的制約因素
1．金融資訊科技對外依賴程度較高
2．金融訊息安全保護的法律環境缺失
3．金融業訊息安全聯動機制有待加強
4．來自外部的風險威脅增多
8.5 美國金融訊息安全保障機制
8.5.1 美國金融訊息安全保障機制的特點
1．頂級的訊息安全技術基礎
2．完善的金融訊息系統
3．實現了動態和持續化管理
8.5.2 美國金融訊息安全保障機制的主要做法
1．完善金融訊息安全政策立法
2．推行訊息安全產品評估策略
3．立體和層次化的金融訊息安全管理體系
4．統籌相關職能部門並明確職責
8.6 中國金融訊息安全建設
8.6.1 完善頂層設計，儘快構建適應中國金融發展需要的金融訊息安全保障體系
8.6.2 儘快制定中國金融行業國產資訊科技產品和服務替代策略
8.6.3 儘快制定金融行業自主可控策略實施步驟，推進自主可控國家策略
8.6.4 應用大數據進行訊息安全分析
本章總結
本章作業
參考文獻