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第一章 大数据在经济与金融中的应用&董纪昌1

一、大数据在经济与金融中的应用模式与案例1

二、大数据在经济与金融应用的相关研究7

三、大数据在经济与金融中应用的未来前景20

第二章 金融科技应用和风险管理&申志华 钱聪21

一、金融科技应用领域21

二、大数据风险管理22

三、金融科技应用案例介绍32

第三章 释能金融大数据：从微观、中观到宏观风险分析&刘新海36

一、微观角度：基于大数据和人工智能的信用评分36

二、中观：基于复杂网络分析的担保圈风险评估41

三、宏观：基于信贷大数据的产业经济分析48

四、结论56

第四章 大数据在地方金融监管中的应用&刘世平57

一、地方金融面临的问题58

二、地方金融监管中的困难分析58

三、大数据在地方金融监管中的作用59

四、大数据在地方金融监管中的应用60

第五章 客户关联风险传导模型在银行中应用实践——基于大数据风险模型理论&芮万林 王青 陈龙64

一、背景及基本释义64

二、关联风险传导现状分析66

三、关联风险传导应用建设方法68

四、关联风险传导应用场景90

五、结论及展望91

第六章 如何推动传统商业银行向数字化银行转型发展&陈道斌93

一、金融业大数据管理与应用发展趋势93

二、传统商业银行如何应对科技公司和互联网巨头的挑战97

三、如何夯实商业银行数字化转型发展基础101

四、如何建立商业银行数字化应用能力102

第七章 大数据助力银行业务转型发展&周衡昌105

一、银行业务转型发展方向105

二、大数据与FinTech107

三、机遇与挑战108

四、大数据应用的探索与实践109

五、我们的思考与举措117

第八章 数据仓库的敏捷之路&王星120

一、传统型方法121

二、新型方法124

三、具体技术实现126

四、主题领域127

五、适应系统变化的主要体现130

六、统一维度建模的局限性130

七、相关补充说明131

第九章 安全合法开放政府大数据，化解中小企业贷款难&刘世平134

一、中小企业融资难是一个世界难题134

二、大数据是解决贷款难的利器135

三、政府大数据的作用和需要解决的问题137

四、安全和合法使用的问题139

第十章 关于证券行业开展金融科技的思考与探索&郑刚141

一、证券行业始终是金融科技的重要应用领域141

二、认识金融科技及其在证券行业的应用路径144

三、东吴金融科技的愿景与探索146

四、证券行业发展金融科技的展望149

第十一章 证券公司大数据架构及最佳应用实践&石宏飞151

一、大数据建设的背景151

二、行业大数据应用现状152

三、大数据建设的目标152

四、大数据建设的预期效益153

五、大数据平台总体规划153

六、大数据应用规划159

七、大数据人才建设162

第十二章 精细化流动性风险管理在证券行业实践应用&芮万林 王鑫 刘中华164

一、背景介绍及现状分析164

二、流动性风险管理存在问题168

三、流动性风险信息系统建设思路169

四、结论及展望181

第十三章 证券行业大数据平台建设分享&姜维兴 王雪峰 段健183

一、证券行业大数据发展183

二、行业内建设情况185

三、建设高质量的“大数据”平台187

四、四个方面打造高质量的大数据平台188

五、需要防范的风险核心三要素192

六、证券公司应用大数据的方向193

七、证券公司基于大数据平台的数据治理范围及内容196

第十四章 保险行业大数据应用及思考&翟国峰 刘海宁 张晓辉 张亚娜199

一、大数据时代的行业新趋势199

二、行业大数据应用领域及场景200

三、大数据深度建设的难点分析212

第十五章 区块链可替AI对抗数据寡头&白硕215

一、时间不可逆：无法撤销、无法篡改、无法仿冒、无法乱序215

二、价值守恒：区块链的价值转移216

三、让价值“飞一会儿”217

四、自带商业模式：自带激励和自带营销219

五、每一项技术的“砖”并不新鲜，但它搭的“楼”却有真正的创新和创意220

六、区块链＋人工智能：数据寡头大敌221

第十六章 允执厥中：如何为被妖魔化的比特币技术套上鞍辔，为“一带一路”融资风险服务&谢平223

一、比特币篇223

二、比特币2009～2017年重大事件回顾226

三、区块链篇229

四、“一带一路”的信用风险篇232

五、结语236

第十七章 农户信用风险评价模型构建案例分析&王鸿238

一、信用评分卡模型简介238

二、农户评分卡模型案例分析比较240

三、总结251

第十八章 当贷款遇上大数据与AI&陈烨252

一、当前背景252

二、依托平安30年经验，结合最新金融科技为传统金融机构赋能254

三、为传统银行设计的一整套信贷解决方案258

四、未来展望263

第十九章 搭建基于大数据、征信生态圈的风控体系的机遇与挑战&安光勇264

一、目前征信、大数据、互联网金融行业的现况264

二、大数据征信生态圈的核心因素265

三、征信行业的贡献266

四、未来国内大数据生态圈的前景267

五、国外案例分析：某跨国金融基础设施集团的生态体系268

六、国内外大数据环境的比较269

七、对未来国内大数据、征信生态圈的建议270

八、国外案例分析——韩国的征信体系271

第二十章 金融市场预测的理论模型与技术体系&潘和平277

一、引言277

二、金融市场预测的目的、目标与基本概念278

三、预测模型范式与科学依据：金融市场为什么是概率可预测的281

四、预测模型的输入：数据、特征、信号分析与降维283

五、金融市场预测的人工智能计算模型294

六、金融市场预测的具体模型与实证结果297

七、大数据与区块链时代金融市场预测的可能性303

第二十一章 金融的维度&初壮307

一、互联网的三个版本307

二、互联网的三种基础技术308

三、关于维度309

四、互联网是一次人类社会的升维310

五、互联网企业竞争是维度的竞争313

六、三次产业入口维度的转换315

七、互联网与现代企业制度316

第二十二章 论“国家网络空间安全战略”对社会治理的促进作用——美国特朗普政府将导致全球网络空间博弈进一步加剧&赵睿斌319

一、特朗普政府会进一步推动“网络空间国际战略”快速发展319

二、网络空间将会成为社会治理的重要空间及平台322

三、中国在网络空间治理上应该采取的应对措施324