《大數據技術與套用：金融大數據》是2015年1月上海科學技術出版社出版的圖書，作者是陳雲。
基本介紹
- 中文名：大數據技術與套用：金融大數據
- 作者：陳雲
- 出版社：上海科學技術出版社
- 出版時間：2015年1月
- 頁數：216 頁
- 定價：60 元
- 開本：16 開
- 裝幀：平裝
- ISBN：9787547823460
內容簡介,圖書目錄,
內容簡介
《大數據技術與套用：金融大數據》闡述了大數據技術在國內外金融領域的發展和套用現狀，從大數據視角加以思考和探索，為金融創新、金融大數據研究和套用提供有益支持。
《大數據技術與套用：金融大數據》共15章。第1、2章介紹金融大數據的套用現狀、資源和技術等。第3至14章是《大數據技術與套用：金融大數據》重點，分別介紹了大數據技術在證券期貨、銀行、保險和網際網路金融中的套用。第3至5章為證券期貨套用，典型套用包括自動化交易策略設計、金融期貨風險監管、證券期貨輿情分析等。第6至8章為銀行業套用，典型套用包括銀行客戶關係管理、銀行風險管理、小微企業信貸等。第9至11章為保險業套用，典型套用包括保險精準行銷、醫療保險業務最佳化、保險欺詐識別等。第12至14章為網際網路金融套用，典型套用包括第三方支付、網路融資、網路基金等。第15章對金融業在大數據時代的應對戰略、金融信息複合型人才培養提出了建議。
《大數據技術與套用：金融大數據》可供金融信息專業、計算機類數據科學等專業的高校師生使用，也可供金融行業從業人員、數據科學研究人員及政府決策和管理人員參考。
圖書目錄
第1章 緒論
1.1 大數據帶來的變革
1.2 大數據在金融中的套用現狀
1.2.1 證券期貨業套用現狀
1.2 銀行業套用現狀
1.2.3 保險業套用現狀
1.2.4 跨行業網際網路金融套用現狀
1.3 大數據時代金融業的機遇和挑戰
參考文獻
第2章 金融大數據資源
2.1 國內的大數據資源
2.2 大數據處理流程
2.3 金融大數據資源及處理技術
2.3.1 金融大數據資源
2.3.2 金融大數據處理關鍵技術
參考文獻
第3章 大數據與自動化交易
3.1 自動化交易在國內外的發展
3.1.1 自動化交易的類型
3.1.2 自動化交易的國內外發展現狀
3.2 典型自動化交易策略
3.2.1 期現套利策略
3.2.2 價差套利策略
3.2.3 流動性策略
3.3 基於數據挖掘的自動化交易策略
3.3.1 基於模式識別的策略研究
3.3.2 基於遺傳算法的交易策略
參考文獻
第4章 大數據與金融期貨市場風險監管
4.1 金融期貨及其特徵
4.1.1 金融期貨及其發展歷程
4.1.2 金融期貨種類和特點
4.1.3 金融期貨在我國的發展
4.1.4 金融期貨的風險
4.2 金融市場風險監管面臨的挑戰
4.3 基於大數據的金融期貨市場風險監控
4.3.1 金融期貨市場風險監控系統
4.3.2 大數據技術的套用
4.3.3 風險監控系統建設的意義
參孝文獻
第5章 大數據與證券網路輿情
5.1 網路輿情及其特徵
5.2 網路輿情與資本市場
5.2.1 資本市場輿情管理
5.2.2 基於網路輿情的股票市場行情預測
5.3 基於大數據的投資者情緒分析
5.3.1 網頁抓取技術
5.3.2 信息預處理技術
5.3.3 特徵挖掘技術
5.3.4 情感極性分類技術
參考文獻
第6章 大數據與銀行客戶關係管理
6.1 銀行客戶關係管理
6.2 數據挖掘在客戶關係管理中的套用
6.3 基於決策樹方法的客戶貸款風險預測
6.4 大數據在銀行客戶關係管理領域的套用案例
6.4.1 中信銀行信用卡業務創新
6.4.2 交通銀行呼叫中心精準行銷案例
參考文獻
第7章 大數據與銀行風險管理
7.1 銀行風險管理體系
7.2 基於大數據的銀行風險管理模式
7.3 基於大數據的銀行風險管理案例
7.3.1 基於大數據處理的交易欺詐偵測
7.3.2 基於數據倉庫的銀行風險監管系統
7.3.3 銀行開展全面風險管理的對策建議
參考文獻
第8章 大數據與小微企業信貸
8.1 小微企業信貸及其風險
8.2 基於大數據的小微企業信貸模式創新
8.3 基於數據挖掘的小微企業信用風險評估
8.3.1 算法設計
8.3.2 實驗
8.4 基於大數據的小微企業貸款案例
8.4.1 網際網路金融公司zestFinance基於大數據的信用評估體系
8.4.2 民生銀行小微企業貸款實踐
8.4.3 銀行開展小微企業信貸的建議
參考文獻
第9章 大數據與保險精準行銷
9.1 基於大數據的保險精準行銷
9.1.1 大數據在保險行銷中的套用
9.1.2 保險精準行銷整體流程及系統架構
9.2 保險精準行銷核心技術
9.3 基於大數據的保險精準行銷套用拓展
9.3.1 集成企業內部結構化數據
9.3.2 集成企業內部非結構化數據
參考文獻
第10章 大數據與醫療保險業務最佳化
10.1 醫療保險及其理賠流程
10.2 基於大數據的醫療保險產品定價最佳化
10.2.1 保險產品定價存在的問題
10.2.2 數據準備
10.2.3 聚類模型構建與評估
10.3 基於大數據的醫療保險核保最佳化
10.3.1 醫療保險核保存在的問題
10.3.2 數據準備
10.3.3 客戶風險級別判別模型的建立
參孝文獻
第11章 大數據與保險欺詐識別
11.1 保險欺詐識別概述
11.2 行業車險信息平台及其反欺詐套用
11.2.1 車載數據的採集與共享
11.2.2 我國行業車險信息集中平台
l1.2.3 行業車險信息平台在反欺詐中的套用
11.3 基於大數據的保險欺詐偵測方法
參考文獻
第12章 大數據與第三方支付
12.1 第三方支付概述
12.1.1 第三方支付模式
12.1.2 第三方支付運營特點
12.2 第三方支付中的風險
12.2.1 業務風險分析
12.2.2 系統風險分析
12.3 基於大數據的第三方支付欺詐發現
12.3.1 第三方支付與網路欺詐
12.3.2 數據挖掘與欺詐發現
參考文獻
第13章 大數據與網路融資
13.1 網路融資概述
13.2 網路借貸
13.2.1 P2P模式
13.2.2 眾籌模式
13.3 網路基金
13.4 基於大數據的P2P個性化推薦
13.4.1 P2P網站中的個性化推薦
13.4.2 推薦系統
13.4.3 基於VITA系統的信貸產品匹配機制
參考文獻
第14章 大數據與供應鏈融資
14.1 供應鏈融資概述
14.1.1 供應鏈融資及其特徵
14.1.2 供應鏈融資的意義
14.1.3 國內外供應鏈融資的發展
14.1.4 供應鏈融資中的風險
14.2 供應鏈融資產品與模式
14.3 基於大數據的企業信用評估
14.3.1 供應鏈中的企業信用問題
14.3.2 基於人工智慧的信用評分模型
14.3.3 基於PSO-BP集成的企業信用評分
參考文獻
第15章 展望
15.1 大數據時代金融機構的戰略
15.2 大數據時代的金融人才培養
