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征信與大數據-移動互聯時代如何重塑信用體系 版權信息
- ISBN：9787508662121
- 條形碼：9787508662121 ; 978-7-5086-6212-1
- 裝幀：暫無
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
征信與大數據-移動互聯時代如何重塑信用體系 本書特色
關鍵詞：大數據，征信系統，數據挖掘，數據架構，信用風險管理
本書的主要內容分為征信商業模式和大數據在征信領域的應用兩大部分。
隨著近年來國內征信相關法規的出臺，國內市場化的征信業開始起步，建設熱情高漲，社會需求旺盛，資本市場熱捧、大量互聯網公司涌入。但是由于起步晚，國內金融、經濟和法制環境配套并不完善，所以國內征信業發展過程雖然遇到空前的機會，但是目前還存在短時間內難以解決的瓶頸。相比而言，在歐美發達國家，征信有一百多年的歷史，隨著信息技術的發展，已經到了一定的專業高度。因此針對國內目前剛起步的市場化征信機構所面臨的問題和挑戰，本書剖析國外成熟的知名征信機構的發展歷程，商業模式和未來趨勢，提取對中國征信業建設的啟示和有益的經驗，希望能夠給混亂而有蓬勃發展的中國市場化征信提供借鑒。
關鍵詞：大數據，征信系統，數據挖掘，數據架構，信用風險管理
本書的主要內容分為征信商業模式和大數據在征信領域的應用兩大部分。
隨著近年來國內征信相關法規的出臺，國內市場化的征信業開始起步，建設熱情高漲，社會需求旺盛，資本市場熱捧、大量互聯網公司涌入。但是由于起步晚，國內金融、經濟和法制環境配套并不完善，所以國內征信業發展過程雖然遇到空前的機會，但是目前還存在短時間內難以解決的瓶頸。相比而言，在歐美發達國家，征信有一百多年的歷史，隨著信息技術的發展，已經到了一定的專業高度。因此針對國內目前剛起步的市場化征信機構所面臨的問題和挑戰，本書剖析國外成熟的知名征信機構的發展歷程，商業模式和未來趨勢，提取對中國征信業建設的啟示和有益的經驗，希望能夠給混亂而有蓬勃發展的中國市場化征信提供借鑒。
大數據目前也是國內外的熱點話題，政府、廠商、金融機構、互聯網等多方面非常關注和投入，國家層面更是發布了大數據行動綱領。但是大數據熱的背后卻缺少有切實落地的生動案例。征信業作為數據為核心資產的金融服務子行業，是金融大數據應用的很好的場景。每一次數據技術的進步都會帶來征信業務的飛躍，從數據自動處理技術、數據庫技術到數據挖掘技術等。大數據技術作為*先進的信息技術的集成者，未來對征信的提升也不可限量。從傳統的征信機構到新興的高科技大數據公司都從不同角度、不同的環節，紛紛嘗試利用大數據技術解決征信領域的問題，提升產品和服務。同時大數據技術在征信領域的應用不僅可以處理微觀信用風險，而且還可以支持宏觀的金融系統性風險管理、消費市場預測和重大金融決策等。本書將介紹國內外大數據技術在征信領域*新的應用，深入分析具體而又豐富的實用案例，希望給未來中國征信建設提供技術參考。
本文*后還將介紹全球征信業的新趨勢。本書還將對在復雜而生動的中國社會場景下開展征信業務，提出一些建議和未來展望。例如，一方面國內市場經濟環境和法制相對落后，另外一方面現代信息技術又普遍應用，如何利用技術的后發優勢來建設征信；又如，我們雖然有著良好的“君子之言，信而有征”的文化傳統，但又面臨改革開放之后商業領域的信用普遍缺失而帶來的的巨大經濟損失，如何來重塑“守信激勵、失信懲戒”的信用體系。信息
征信與大數據-移動互聯時代如何重塑信用體系 內容簡介
本書的主要內容分為征信商業模式和大數據在征信領域的應用兩大部分。 隨著近年來國內征信相關法規的出臺，國內市場化的征信業開始起步，建設熱情高漲，社會需求旺盛，資本市場熱捧、大量互聯網公司涌入。但是由于起步晚，國內金融、經濟和法制環境還不是非常配套，所以國內征信業發展過程雖然遇到空前的機會，但是目前還存在短時間內難以解決的瓶頸。相比而言，在歐美發達國家，征信有一百多年的歷史，隨著信息技術的發展與時俱進，發展到了一定的專業高度。因此針對國內目前剛起步的市場化征信機構所面臨的問題和挑戰，本書剖析國外成熟的知名征信機構的發展歷程，商業模式和未來趨勢，提取對中國征信業建設的啟示和有益的經驗，希望能夠給混亂而有蓬勃發展的中國市場化征信提供借鑒。 大數據目前也是國內外的熱點話題，政府、廠商、金融機構、互聯網等多方面非常關注和投入，國家層面更是發布了大數據行動綱領。但是大數據熱的背后卻缺少有切實落地的生動案例。征信業作為數據為核心資產的金融服務子行業，是金融大數據應用的很好的場景。每一次數據技術的進步都會帶來征信業務的飛躍，從數據自動處理技術、數據庫技術到數據挖掘技術等。大數據技術作為*先進的信息技術的集成者，未來對征信的提升也不可限量。從傳統的征信機構到新興的高科技大數據公司都從不同角度、不同的環節，紛紛嘗試利用大數據技術解決征信領域的問題，提升產品和服務。同時大數據技術在征信領域的應用不僅可以處理微觀信用風險，而且還可以支持宏觀的金融系統性風險管理、消費市場預測和重大金融決策等。本書將介紹國內外大數據技術在征信領域*新的應用，深入分析具體而又豐富的實用案例，希望給未來中國征信建設提供技術參考。 本文*后還將介紹全球征信業的新趨勢。本書還將對在復雜而生動的中國社會場景下開展征信業務，提出一些建議和未來展望。例如，一方面國內市場經濟環境和法制相對落后，另外一方面現代信息技術又普遍應用，如何利用技術的后發優勢來建設征信；又如，我們雖然有著良好的“君子之言，信而有征”的文化傳統，但又面臨改革開放之后商業領域的信用普遍缺失而帶來的的巨大經濟損失，如何來重塑“守信激勵、失信懲戒”的信用體系。
征信與大數據-移動互聯時代如何重塑信用體系 目錄
前言 // IX
緒論 // XI
**篇
征信機構：市場經濟的風險信息服務商
01 美國征信業的前世今生
美國征信業概述 // 005
美國個人征信發展史 // 006
美國個人征信體系的框架 // 010
征信的法律和監管 // 013
個人信用報告 // 015
發展中的美國征信業 // 019
02 益博睿：橫跨歐美，全球*大
益博睿的發展歷史 // 023
益博睿的商業模式 // 029前 言 // IX 緒 論 // XI **篇 征信機構：市場經濟的風險信息服務商 01 美國征信業的前世今生 美國征信業概述 // 005 美國個人征信發展史 // 006 美國個人征信體系的框架 // 010 征信的法律和監管 // 013 個人信用報告 // 015 發展中的美國征信業 // 019 02 益博睿：橫跨歐美，全球*大 益博睿的發展歷史 // 023 益博睿的商業模式 // 029 數據資源和分析能力 // 035 03 艾克飛：百年老店，技術領先 艾克飛的基本概況 // 039 艾克飛的歷史 // 041 艾克飛商業模式分析 // 042 04 環聯：家族企業，姍姍上市 環聯概況與歷史 // 053 環聯的商業模式 // 058 環聯的未來之路 // 066 05 服務垂直領域的專業性征信機構 專業征信機構概述 // 075 服務于不同的消費生活場景 // 078 代表性的專業征信機構 // 079 傳統征信機構和專業征信機構交互 // 087 06 蓬勃發展的新興征信服務公司 Credit karma 的互聯網征信服務 // 095 Credit Karma 的商業模式分析 // 099 Credit Karma 的競爭對手 // 102 對中國個人征信業的啟示 // 104 07 企業征信巨頭鄧白氏：誕生了四位美國總統 企業/ 商業征信 // 109 鄧白氏基本概況 // 111 鄧白氏發展歷程 // 112 鄧白氏的商業模式 // 116 鄧白氏公司的業務保障——DUNSRight 數據質量管理流程 // 123 鄧白氏在國內關于侵犯個人隱私的事件回顧 // 124 第二篇 信用評估：大數據技術的應用場景 08 全球個人征信機構的大數據征信技術 數據處理：匹配連接和下一代技術 // 135 數據挖掘和分析：釋放大數據價值 // 137 數據服務：多元化產品與個性化良好體驗的服務 // 139 09 信用評分60 年 信用評分：信用報告的數字化解讀 // 146 信用評分的歷史 // 147 信用評分的應用 // 151 信用評分的類型 // 154 信用評分模型的原理 // 157 信用評分的缺陷 // 159 10 國外信用評分新進展 信用評分*新趨勢 // 167 可替代信用評分 // 169 11 一切數據皆信用的ZestFinance 背景知識 // 179 ZestFinance 簡介 // 180 傳統信用評估方法的缺陷 // 181 ZestFinance 的基本商業理念 // 185 ZestFinance 大數據信用評估的技術分析 // 188 ZestFinance 的*新動態 // 194 對中國征信業的啟示 // 195 12 運用大數據做P2P 信用風險評估的Upstart 面向大學畢業生消費者服務的P2P // 201 商業模式：基于未來潛力的大數據信用評估 // 202 智能數據管理和分析技術 // 204 在線信貸的激烈競爭 // 206 對互聯網金融的啟示 // 207 13 扎根于新興市場的EFL：看人品，放貸款 利用人品測試放貸款的故事 // 214 來自哈佛的高科技創業公司EFL // 215 EFL 進行信用評估的原理 // 217 對EFL 應用的討論 // 220 類似的信用評估公司VisualDNA // 221 14 征信大數據對宏觀金融決策的支持 宏觀經濟應用概述 // 227 擔保圈風險簡介 // 228 引入復雜網絡技術分析我國擔保圈問題 // 230 擔保圈復雜網絡技術分析的初步發現 // 233 擔保圈風險管理的建議 // 242 征信大數據的進一步應用 // 243 15 電信大數據在征信領域中的應用研究 背景介紹 // 247 電信運營業務中的征信問題 // 248 電信大數據在金融征信中的應用 // 253 國內情況分析和政策建議 // 257 16 生物識別技術在征信領域的應用 基于生物特征的身份驗證 // 261 指紋識別：烏干達的征信應用 // 263 聲紋驗證技術 // 264 聲紋驗證在征信領域的應用 // 266 聲紋驗證的機遇和挑戰 // 268 第三編 征信模式：互聯網時代的信息共享機制 17 全球個人征信業所面臨的市場機遇 全球個人征信業的機遇 // 275 國內個人征信業的機遇 // 281 18 全球個人征信機構的挑戰 信息安全和數據源 // 287 宏觀經濟形勢和市場競爭 // 293 法律和監管的合規性 // 296 19 互聯網時代的征信 征信應用豈止互聯網金融 // 305 互聯網經濟下的征信 // 307 物聯網中的征信問題 // 310 征信模式：互聯網時代的信息共享機制 // 311 參考文獻 // 313信息
緒論 // XI
**篇
征信機構：市場經濟的風險信息服務商
01 美國征信業的前世今生
美國征信業概述 // 005
美國個人征信發展史 // 006
美國個人征信體系的框架 // 010
征信的法律和監管 // 013
個人信用報告 // 015
發展中的美國征信業 // 019
02 益博睿：橫跨歐美，全球*大
益博睿的發展歷史 // 023
益博睿的商業模式 // 029前 言 // IX 緒 論 // XI **篇 征信機構：市場經濟的風險信息服務商 01 美國征信業的前世今生 美國征信業概述 // 005 美國個人征信發展史 // 006 美國個人征信體系的框架 // 010 征信的法律和監管 // 013 個人信用報告 // 015 發展中的美國征信業 // 019 02 益博睿：橫跨歐美，全球*大 益博睿的發展歷史 // 023 益博睿的商業模式 // 029 數據資源和分析能力 // 035 03 艾克飛：百年老店，技術領先 艾克飛的基本概況 // 039 艾克飛的歷史 // 041 艾克飛商業模式分析 // 042 04 環聯：家族企業，姍姍上市 環聯概況與歷史 // 053 環聯的商業模式 // 058 環聯的未來之路 // 066 05 服務垂直領域的專業性征信機構 專業征信機構概述 // 075 服務于不同的消費生活場景 // 078 代表性的專業征信機構 // 079 傳統征信機構和專業征信機構交互 // 087 06 蓬勃發展的新興征信服務公司 Credit karma 的互聯網征信服務 // 095 Credit Karma 的商業模式分析 // 099 Credit Karma 的競爭對手 // 102 對中國個人征信業的啟示 // 104 07 企業征信巨頭鄧白氏：誕生了四位美國總統 企業/ 商業征信 // 109 鄧白氏基本概況 // 111 鄧白氏發展歷程 // 112 鄧白氏的商業模式 // 116 鄧白氏公司的業務保障——DUNSRight 數據質量管理流程 // 123 鄧白氏在國內關于侵犯個人隱私的事件回顧 // 124 第二篇 信用評估：大數據技術的應用場景 08 全球個人征信機構的大數據征信技術 數據處理：匹配連接和下一代技術 // 135 數據挖掘和分析：釋放大數據價值 // 137 數據服務：多元化產品與個性化良好體驗的服務 // 139 09 信用評分60 年 信用評分：信用報告的數字化解讀 // 146 信用評分的歷史 // 147 信用評分的應用 // 151 信用評分的類型 // 154 信用評分模型的原理 // 157 信用評分的缺陷 // 159 10 國外信用評分新進展 信用評分*新趨勢 // 167 可替代信用評分 // 169 11 一切數據皆信用的ZestFinance 背景知識 // 179 ZestFinance 簡介 // 180 傳統信用評估方法的缺陷 // 181 ZestFinance 的基本商業理念 // 185 ZestFinance 大數據信用評估的技術分析 // 188 ZestFinance 的*新動態 // 194 對中國征信業的啟示 // 195 12 運用大數據做P2P 信用風險評估的Upstart 面向大學畢業生消費者服務的P2P // 201 商業模式：基于未來潛力的大數據信用評估 // 202 智能數據管理和分析技術 // 204 在線信貸的激烈競爭 // 206 對互聯網金融的啟示 // 207 13 扎根于新興市場的EFL：看人品，放貸款 利用人品測試放貸款的故事 // 214 來自哈佛的高科技創業公司EFL // 215 EFL 進行信用評估的原理 // 217 對EFL 應用的討論 // 220 類似的信用評估公司VisualDNA // 221 14 征信大數據對宏觀金融決策的支持 宏觀經濟應用概述 // 227 擔保圈風險簡介 // 228 引入復雜網絡技術分析我國擔保圈問題 // 230 擔保圈復雜網絡技術分析的初步發現 // 233 擔保圈風險管理的建議 // 242 征信大數據的進一步應用 // 243 15 電信大數據在征信領域中的應用研究 背景介紹 // 247 電信運營業務中的征信問題 // 248 電信大數據在金融征信中的應用 // 253 國內情況分析和政策建議 // 257 16 生物識別技術在征信領域的應用 基于生物特征的身份驗證 // 261 指紋識別：烏干達的征信應用 // 263 聲紋驗證技術 // 264 聲紋驗證在征信領域的應用 // 266 聲紋驗證的機遇和挑戰 // 268 第三編 征信模式：互聯網時代的信息共享機制 17 全球個人征信業所面臨的市場機遇 全球個人征信業的機遇 // 275 國內個人征信業的機遇 // 281 18 全球個人征信機構的挑戰 信息安全和數據源 // 287 宏觀經濟形勢和市場競爭 // 293 法律和監管的合規性 // 296 19 互聯網時代的征信 征信應用豈止互聯網金融 // 305 互聯網經濟下的征信 // 307 物聯網中的征信問題 // 310 征信模式：互聯網時代的信息共享機制 // 311 參考文獻 // 313信息
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征信與大數據-移動互聯時代如何重塑信用體系 相關資料
征信的重要性和價值在大數據環境下愈加彰顯。《征信與大數據》一書對相關問題、方法、實踐做了很有見地的闡釋，既有國際視野，又有中國情境，在描述理念和案例的，同時又不失思考和解讀，讀者會從中受益，得到寶貴的領域知識和專業性啟發。
陳國青清華大學經濟管理學院學術委員會主任、博士生導師， EMC講席教授（EMC Chair Professor），2005年度教育部長江學者特聘教授
征信發展、大數據、征信趨勢，這些大主題，劉新海娓娓道來，鋪陳展開，不僅對于一般讀者提供了極好的參考，對于任何有志于中國金融科技，面向全球最大的、未被傳統信貸服務覆蓋的市場的從業者，也提供了獨特的視角！
王征宇 信而富創始人、CEO，美國芝加哥伊州大學博士
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陳國青
清華大學經濟管理學院學術委員會主任、博士生導師， EMC講席教授
（EMC Chair Professor），2005年度教育部長江學者特聘教授
征信發展、大數據、征信趨勢，這些大主題，劉新海娓娓道來，鋪陳展開，不僅對于一般讀者提供了極好的參考，對于任何有志于中國金融科技，面向全球最大的、未被傳統信貸服務覆蓋的市場的從業者，也提供了獨特的視角！
王征宇 信而富創始人、CEO，美國芝加哥伊州大學博士
人類正邁向信用時代，數據在經濟中的作用日益凸顯，如何從大數據中挖掘出有用信息，包括信用信息，并以有效方式在合適的時機傳遞給恰當的人群，成為當下重要的課題。劉新海在征信和大數據方面做了大量工作，我也曾與他一起嘗試挖掘擔保圈數據后面的宏觀含義，取得了積極效果。本書是劉新海系統闡述其理論思想和現實運用的又一努力，值得期待。
陳道富 國務院發展研究中心金融研究所副所長、研究員
劉新海這本書我期待許久了，是中國征信行業非常及時的一本著作！我作為美國FICO信用局評分的早期開發者，深深被這本書的深度和專業所折服。本書從理論和實踐方面對征信行業進行了探討，而且非常難得地從大數據角度進行了闡述。本書的多個案例分析代表了國際上最新的思路和模式，對中國征信行業的監管者和實踐者都具有非常實際的價值。
涂志云 國家千人計劃專家，我愛卡/信用寶創始人，曾任美國費埃哲和環聯征信專家
我國征信體系建設已取得巨大成就。未來，征信將在經濟發展和社會治理中發揮更大的作用，學習與運用征信知識正當時。讀這本書有利于快速了解國際征信業。悅意推薦，開卷有益。
吳晶妹——中國人民大學財政金融學院教授，中國市場信用學術委員會副主任信息
征信與大數據-移動互聯時代如何重塑信用體系 作者簡介
劉新海：現任某國有大型金融機構副研究員，同時也是北京大學智能金融研究中心兼職研究員。比利時魯汶大學獲得電子工程博士。中國人民銀行金融研究所博士后。主要的研究方向：征信、信用風險管理、數據挖掘和金融大數據。劉新海博士曾在布魯塞爾的互聯網公司Attentio和金融分析公司Vadis從事過咨詢和數據分析工作。曾經在數據挖掘國際頂級期刊IEEE TKDE和人工智能國際頂級期刊IEEE PAMI發表學術文章。在國內工作期間參與征信和金融數據挖掘多個應用項目，其中主持國家自然科學基金等國家級研究項目三項。劉新海博士還是財新網專欄作家。研究交流的微信號：credit2bigdata
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