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大数据金融
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大数据金融

作者：刘晓星
出版社：清华大学出版社出版时间：2018-11-01
开本： 其他 页数： 376
本类榜单：经济销量榜
中 图 价:¥38.7(4.9折) 定价  ¥79.0 登录后可看到会员价
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大数据金融 版权信息

大数据金融 本书特色

本书着眼于大数据与金融业的深度融合，从大数据金融的商业模式创新、大数据金融机构与产品创新、大数据金融服务平台创新、大数据金融生态环境建设和大数据金融案例分析等角度深刻阐释了国内外大数据金融的发展现状以及未来发展前景，是一本富有理论性和实用性的大数据金融类参考书。

大数据金融 内容简介

本书基于作者近几年来在大数据金融领域的独特观点和系列研究成果，着重介绍了大数 据的提出与演化及大数据思维，并从大数据与金融融合、大数据金融的商业模式、大数据金融 机构与产品创新、大数据金融服务平台创新、大数据金融算法、大数据金融生态环境建设、 Fintech与大数据金融等多个方面对大数据金融进行了深入研究和展望。 本书适合从事金融科技、数据挖掘、大数据金融等领域的研究人员以及金融机构和政府相 关管理决策部门的从业人员阅读使用，同时也适合高等院校经济、金融、统计、管理等专业领 域的教师、研究生阅读参考。

大数据金融 目录

**章 大数据的提出与演化
**节 大数据概念提出的背景 / 2
第二节 大数据的历史演变过程 / 7
第三节 大数据概念的界定 / 14
第四节 大数据带来的变革 / 26
本章小结 / 38
第二章 大数据思维
**节 大数据思维的内涵与构成 / 42
第二节 大数据思维对传统思维的影响 / 50
第三节 大数据思维对传统产业的影响 / 56
本章小结 / 69
第三章 大数据与金融的融合
**节 现代金融的大数据特征 / 72
目 录
VI 大数据金融
第二节 大数据金融的内涵 / 77
第三节 大数据金融的发展状况与趋势 / 80
第四节 大数据与互联网金融的关系 / 89
本章小结 / 92
第四章 大数据金融的商业模式
**节 大数据金融商业模式的选择 / 96
第二节 大数据金融商业模式的维度分析 / 98
第三节 大数据金融的企业商业模式创新 / 101
第四节 大数据金融的产业商业模式创新 / 114
第五节 大数据金融的行业商业模式创新 / 122
第六节 大数据金融商业模式的未来趋势 / 124
本章小结 / 128
第五章 大数据金融机构与产品创新
**节 金融业大数据应用现状 / 132
第二节 银行业大数据金融 / 136
第三节 证券业大数据金融 / 147
第四节 保险业大数据金融 / 152
第五节 信托业大数据金融 / 155
第六节 融资租赁业大数据金融 / 160
第七节 中央银行大数据应用 / 162
第八节 基于大数据金融的征信产品 / 164
第九节 基于大数据金融的指数化产品 / 174
本章小结 / 181
目 录 VII
第六章 大数据与供应链金融
**节 供应链金融的发展现状 / 184
第二节 大数据对供应链金融的影响 / 192
第三节 大数据时代下供应链金融发展趋势 / 203
本章小结 / 209
第七章 大数据金融服务平台
**节 大数据金融服务平台的界定 / 212
第二节 大数据金融服务平台的分类 / 213
第三节 大数据金融服务平台带来的革新 / 226
第四节 大数据金融服务平台面临的风险与挑战 / 230
本章小结 / 234
第八章 大数据金融算法
**节 大数据体系构建 / 236
第二节 数据挖掘经典算法 / 238
第三节 大数据算法面临的困境与解决之道 / 253
本章小结 / 257
第九章 大数据金融生态环境建设
**节 大数据市场环境建设 / 260
第二节 大数据监管体系建设 / 265
第三节 大数据征信体系建设 / 270
VIII 大数据金融
第四节 大数据生态系统建设 / 285
本章小结 / 288
第十章 Fintech与大数据金融
**节 Fintech 行业概述 / 290
第二节 Fintech 投资热度与发展比较分析 / 298
第三节 Fintech 的创新 / 302
第四节 Fintech+ 区块链 / 309
第五节 Fintech+ 智能投顾 / 321
第六节 Fintech 的未来发展路径 / 330
本章小结 / 338
案例分析
**节 蚂蚁金服：以互联网金融为平台、以大数据金融
为元素 / 340
第二节 智能投顾——Wealthfront / 347
第三节 数字货币 / 352
本章小结 / 368
参考文献 / 369
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大数据金融 节选

二、大数据在国外的发展历程 19世纪80年代，“大数据”概念开始萌芽。1887—1890年，美国统计学 家赫尔曼·霍尔瑞斯为了统计1890年的人口普查数据，发明了一台电动器将原 本耗时8年的人口普查活动缩短为1年，由此在全球范围内引发了数据处理的 新纪元。1944年，卫斯理大学图书馆员弗莱蒙特·雷德预见了大数据时代的到来， 他估计美国高校图书馆的规模每16年就会翻一番。1961年德里克·普赖斯通过 观察科学期刊和论文的增长规律来研究科学知识的增长，得出“指数增长规律”， 即新期刊数量的增长方式为指数型而非线性型，每15年翻一番，每50年以10 为指数倍增长。这些规律发现都表明数据知识未来将呈爆炸式的增长，大数据 时代即将来临。 在信息通信领域，数据的大规模增长与存储首先引发关注。1980年4月 I.A.特詹姆斯兰德在第四届美国电气和电子工程师协会（Institute of Electrical and Electronics Engineers，IEEE）“大规模存储系统专题研讨会”上发表了一个 题为《我们该何去何从？》的报告，其中指出所有数据都正在被无选择地保存 下来以避免丢失有价值的信息。1986年7月哈尔·B.贝克尔在《数据通信》上 发表了《用户真的能够以今天或者明天的速度吸收数据吗？》一文，预计数据 记录密度将大幅增长。1997年10月，迈克尔·考克斯和大卫·埃尔斯沃思在 文章《为外存模型可视化而应用控制程序请求页面调度》中较早使用了“大数 据”这一术语。2001年，美国一家在信息技术研究领域具有权威地位的咨询公 司Gartner首次开发了大数据模型。同年2月，梅塔集团分析师道格·莱尼发布 了题为《3D数据管理：控制数据容量、处理速度及数据种类》的研究报告，文 a 数据来源：Statista，36氪研究院。 规范、公正地使用大数据也成为各相关主体议论的焦点。2014年5月，美国白 宫发表的2014年全球“大数据”白皮书研究报告《大数据：抓住机遇、守护价值》 指出，应当鼓励利用数据来促进社会进步，同时，还需要制定相应框架结构来 保护个人隐私、反歧视或保证公平。 （二）法国 2011年7月，法国启动“Open Data Proxima Mobile”项目，挖掘公共数 据价值。该项目旨在通过实现公共数据在移动终端的使用，*大限度地发掘公 共数据的应用价值。该项目涉及文化、旅游、环境、交通等多个领域。待结项后， 所有的公共数据都可以免费使用，法国公民及在法国旅游的欧洲公民都将能使 用个人移动终端获得法国的公共数据。应用程序操作简单，不仅方便公民使用， 而且也为私人企业提供了巨大商机。2011年12月，法国政府推出公开信息 线上共享平台data.gov，该网站的所有数据都是经过政府部门专员统计和收 集的，后期会不断实时更新。这个平台大大方便了公民自由查询和下载公共 数据。 2013年2月，法国政府发布《数字化路线图》，明确了未来将大力支持大 数据这一战略性高新技术。法国政府将以工程师、信息系统设计师、新兴企业、 软件制造商为主体，进行一系列投资计划。2013年4月，法国投入专项资金促 进大数据技术发展。法国经济、财政和工业部预计投入1 150万欧元投资7个项 目，目的在于通过创新性解决方案来确保法国在大数据领域的领先地位。 （三）德国 德国在大数据发展早期重点关注的是数据保护，通过立法为大数据的发展 提供安全保障。1977年，德国《联邦数据保护法》生效。德国凭借自身较高 的信息化水平，通过大型基础数据库和地方数据库的建设，逐渐在政府管理 中运用数据资源服务公众和服务决策。对政府管理而言，大数据的价值在于 提供尽可能多的详尽信息并对信息进行有效分析，实现科学化决策和精细化 管理。 2000年德国发布了《2005年联邦政府在线计划》，该计划要求联邦政府到 2005年向公众提供所有可用的在线服务。2003年6月，德国启动了整合电子政 务的“德国在线”计划，加强基础数据库及地方数据库的建设力度，整合大量 分散的信息资源，以公众需求为导向，为公众提供更方便的数据服务。 分析、挖掘等数据加工处理服务，可见政府高度重视大数据的应用，将其与国 家发展规划联系在一起。2015年6月24日，国务院办公厅发布了《关于运用大 数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》，将大数据技术应用于市场主体 的服务和监管，推进简政放权和政府职能转变，提高政府治理能力。 2012年7月，阿里巴巴集团率先设立了“首席数据官”一职来挖掘大数据 的商业价值，负责全面推进“数据分享平台”战略，并推出大型的数据分享平台“聚 石塔”，为淘宝、天猫平台上的电商和电商服务商等提供数据云服务。其后， 马云在2012年网商大会上发表演讲时称自2013年1月1日起阿里巴巴将转型 重塑数据、金融和平台三大业务，因此其成为**家提出利用数据进行企业数 据化运营的企业。 国内学术界也紧跟国际前沿，广泛开展大数据技术的研究和开发。2012年 中国计算机学会（China Computer Federation，CCF）发起并组织了CCF 大数据 专家委员会，还特别成立了一个“大数据技术发展战略报告”撰写组，并于2013年、 2014年相继发布了《中国大数据技术与产业发展白皮书》。2012 年10 月，第 十七次全国统计科学讨论会开幕，其主题就是大数据背景下的统计。自2013年 以来，国家自然科学基金、973计划、核高基、863等重大研究计划都已经把大 数据研究列为重大的研究课题。2014年2月在北京召开了以“科研大数据与数 据科学”为主题的“科学数据大会”，研讨了大数据时代下数据的分析和应用， 以及科研数据带来的挑战和机遇。2014年3月，国家社科基金也将“大数据国 家战略研究”列为国家社科重大研究项目指南。清华信息学院、国家实验室也 相继成立了数据科学院，并于2014年12月22日举办了“大数据论坛——数据 科学与技术”，对大数据发展战略和各大数据专项进行了探讨。 与此同时，“大数据”也逐步走进公众的视野。2013年4月14日和21日， 央视著名节目“对话”邀请了美国大数据存储技术公司LSI 总裁阿比和《大数 据时代——生活、工作与思维的大变革》一书的作者维克托·迈尔·舍恩伯格 分别做客“对话”节目，做了两期大数据专题谈话节目“谁在引爆大数据”与“谁 在掘金大数据”。官方媒体对大数据的关注和宣传充分体现了大数据技术已经 成为国家与社会普遍关注的焦点。 2015年8月31日，国务院发布《促进大数据发展行动纲要》，提出要系统 部署大数据发展工作，重点推进大数据在多个领域的应用，利用大数据等新技 术打造服务贸易新型网络平台。同时，要强化数据安全保障，提高管理水平， 促进大数据产业的健康发展。

大数据金融 作者简介

刘晓星，博士（1970～），东南大学金融学教授，金融学专业博士生导师，金融系主任，全国高等学校金融学类专业教学指导委员会委员，江苏省“青蓝工程”中青年学术带头人，中国金融学年会理事，中国金融工程学年会理事。

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