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大數據征信與信用科技:服務模式探索與平臺建設 版權信息
- ISBN：9787115597113
- 條形碼：9787115597113 ; 978-7-115-59711-3
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
大數據征信與信用科技:服務模式探索與平臺建設 本書特色
1.重點研發項目。本書依托國家重點研發計劃項目“大數據征信及智能評估技術”。2.專業作者團隊。作者團隊有深厚的知識積累，具有學術價值、指導作用。4.培訓教材。大數據征信相關平臺架構、應用場景闡述詳盡，為項目實施人員提供參考，并且可以作為相關培訓教材。5.行業指導性。大數據征信的行業發展和服務模式闡述和分析較為深入，具有專業性和指導性。
大數據征信與信用科技:服務模式探索與平臺建設 內容簡介
本書從大數據征信的起源、歷程、發展環境、標準體系、關鍵技術和平臺建設等方面詳細分析了大數據征信的必要性和可行性，并結合征信業的特點給出了大數據征信的模式探索和前景規劃。本書對大數據征信業的發展具有探索和指導意義，且運用大數據提升國家治理現代化水平，依托大數據技術實現征信業的轉型升級是發展的必然趨勢。
大數據征信與信用科技:服務模式探索與平臺建設 目錄
目錄
第 一篇 大數據征信與信用科技
第 1章 大數據征信與信用科技概述 3
1．1 大數據征信 4
1．1．1 大數據技術 4
1．1．2 征信內涵 6
1．1．3 大數據征信 7
1．2 信用科技 7
1．2．1 信用科技關鍵技術問題 8
1．2．2 信用科技服務新模式 9
1．3 小結 10
第 2章 大數據征信行業發展歷程 11
2．1 征信行業發展歷程 12
2．1．1 歐洲征信模式 12
2．1．2 美國征信模式 13
2．1．3 日本征信模式 13
2．1．4 我國征信體系發展歷程 14
2．2 大數據征信業發展現狀 15
2．2．1 國際大數據征信業 16
2．2．2 我國大數據征信業 16
2．3 大數據征信業發展環境與標準體系 18
2．3．1 中國大數據征信業發展環境 18
2．3．2 大數據征信相關政策及影響 19
2．3．3 征信標準與大數據征信標準現狀 19
2．3．4 大數據征信標準體系研究 21
2．4 大數據征信的機遇與挑戰 23
2．4．1 我國大數據征信發展的重要機遇 23
2．4．2 我國大數據征信面臨的挑戰 23
2．5 小結 25
第二篇 大數據征信關鍵支撐技術
第3章 數據治理 29
3．1 數據治理概述 30
3．1．1 數據模型 30
3．1．2 元數據 31
3．1．3 數據質量管理 31
3．1．4 數據生命周期管理 32
3．1．5 數據安全 33
3．2 大數據征信與數據治理 33
3．3 小結 36
第4章 大數據征信元數據管理 37
4．1 元數據管理 38
4．2 元數據標準化 39
4．2．1 CWM 39
4．2．2 CWM的特點 40
4．2．3 CWM IDL 41
4．3 大數據征信元數據模型建設 41
4．4 大數據征信稽核機制 42
4．5 大數據征信血緣分析 44
4．6 小結 47
第5章 面向大數據征信的分布式計算引擎 49
5．1 背景概述 50
5．2 征信數據處理解決方案 51
5．2．1 架構演進與發展 51
5．2．2 大數據征信分布式計算引擎 54
5．2．3 關鍵技術 57
5．3 小結 59
第6章 征信大數據資源管理 61
6．1 大數據資源一體化管理 62
6．1．1 核心架構 62
6．1．2 執行流程 63
6．1．3 調度策略 64
6．2 大數據資源動態管理 67
6．2．1 動態調整容器 67
6．2．2 資源分配預測及動態調整 68
6．3 面向征信大數據的資源管理系統 68
6．4 小結 70
第7章 征信大數據安全與隱私保護機制 71
7．1 征信大數據安全機制 72
7．1．1 征信大數據安全存儲技術 72
7．1．2 征信大數據責任認定與溯源技術 72
7．2 征信大數據隱私保護技術研究 74
7．2．1 隱私計算技術 74
7．2．2 區塊鏈技術 77
7．2．3 面向征信大數據的隱私保護新技術方案 78
7．3 小結 80
第三篇 大數據征信智能評估與開放服務平臺
第8章 征信大數據中臺 85
8．1 征信業務中臺化轉型 86
8．1．1 傳統數據平臺的劣勢 86
8．1．2 征信大數據中臺的優勢 88
8．2 征信大數據中臺架構 90
8．2．1 征信大數據中臺架構 91
8．2．2 征信大數據中臺子系統 92
8．2．3 征信大數據中臺與云原生架構 94
8．3 小結 95
第9章 智能評估模型引擎 97
9．1 智能評估模型引擎的發展歷程 98
9．1．1 現有機器學習智能評估引擎 98
9．1．2 隱私計算機器學習智能評估引擎 101
9．2 基于隱私計算的大數據征信智能評估模型引擎架構 105
9．2．1 模型引擎架構 105
9．2．2 模型引擎建模流程 113
9．2．3 大數據征信智能評估模型案例 115
9．3 小結 119
第 10章 大數據征信開放服務平臺 121
10．1 開放服務平臺 122
10．1．1 從無到有的平臺 122
10．1．2 平臺的開放化 123
10．1．3 開放服務平臺與大數據征信 124
10．2 開放服務平臺典型架構 124
10．2．1 架構原則 125
10．2．2 面向大數據征信的微服務架構 128
10．3 面向大數據征信的開放服務平臺 131
10．3．1 用戶子系統 131
10．3．2 服務管理子系統 132
10．3．3 訂單子系統 133
10．3．4 使用記錄子系統 133
10．3．5 運營子系統 133
10．4 信用科技服務商店 134
10．4．1 信用科技服務商店簡介 135
10．4．2 信用科技服務商店的核心作用 135
10．4．3 面向多種場景的信用科技服務商店 137
10．4．4 面向多種角色的信用科技服務商店 140
10．4．5 面向多種服務的信用科技服務商店 141
10．5 小結 142
展望 143
參考文獻 145
第 一篇 大數據征信與信用科技
第 1章 大數據征信與信用科技概述 3
1．1 大數據征信 4
1．1．1 大數據技術 4
1．1．2 征信內涵 6
1．1．3 大數據征信 7
1．2 信用科技 7
1．2．1 信用科技關鍵技術問題 8
1．2．2 信用科技服務新模式 9
1．3 小結 10
第 2章 大數據征信行業發展歷程 11
2．1 征信行業發展歷程 12
2．1．1 歐洲征信模式 12
2．1．2 美國征信模式 13
2．1．3 日本征信模式 13
2．1．4 我國征信體系發展歷程 14
2．2 大數據征信業發展現狀 15
2．2．1 國際大數據征信業 16
2．2．2 我國大數據征信業 16
2．3 大數據征信業發展環境與標準體系 18
2．3．1 中國大數據征信業發展環境 18
2．3．2 大數據征信相關政策及影響 19
2．3．3 征信標準與大數據征信標準現狀 19
2．3．4 大數據征信標準體系研究 21
2．4 大數據征信的機遇與挑戰 23
2．4．1 我國大數據征信發展的重要機遇 23
2．4．2 我國大數據征信面臨的挑戰 23
2．5 小結 25
第二篇 大數據征信關鍵支撐技術
第3章 數據治理 29
3．1 數據治理概述 30
3．1．1 數據模型 30
3．1．2 元數據 31
3．1．3 數據質量管理 31
3．1．4 數據生命周期管理 32
3．1．5 數據安全 33
3．2 大數據征信與數據治理 33
3．3 小結 36
第4章 大數據征信元數據管理 37
4．1 元數據管理 38
4．2 元數據標準化 39
4．2．1 CWM 39
4．2．2 CWM的特點 40
4．2．3 CWM IDL 41
4．3 大數據征信元數據模型建設 41
4．4 大數據征信稽核機制 42
4．5 大數據征信血緣分析 44
4．6 小結 47
第5章 面向大數據征信的分布式計算引擎 49
5．1 背景概述 50
5．2 征信數據處理解決方案 51
5．2．1 架構演進與發展 51
5．2．2 大數據征信分布式計算引擎 54
5．2．3 關鍵技術 57
5．3 小結 59
第6章 征信大數據資源管理 61
6．1 大數據資源一體化管理 62
6．1．1 核心架構 62
6．1．2 執行流程 63
6．1．3 調度策略 64
6．2 大數據資源動態管理 67
6．2．1 動態調整容器 67
6．2．2 資源分配預測及動態調整 68
6．3 面向征信大數據的資源管理系統 68
6．4 小結 70
第7章 征信大數據安全與隱私保護機制 71
7．1 征信大數據安全機制 72
7．1．1 征信大數據安全存儲技術 72
7．1．2 征信大數據責任認定與溯源技術 72
7．2 征信大數據隱私保護技術研究 74
7．2．1 隱私計算技術 74
7．2．2 區塊鏈技術 77
7．2．3 面向征信大數據的隱私保護新技術方案 78
7．3 小結 80
第三篇 大數據征信智能評估與開放服務平臺
第8章 征信大數據中臺 85
8．1 征信業務中臺化轉型 86
8．1．1 傳統數據平臺的劣勢 86
8．1．2 征信大數據中臺的優勢 88
8．2 征信大數據中臺架構 90
8．2．1 征信大數據中臺架構 91
8．2．2 征信大數據中臺子系統 92
8．2．3 征信大數據中臺與云原生架構 94
8．3 小結 95
第9章 智能評估模型引擎 97
9．1 智能評估模型引擎的發展歷程 98
9．1．1 現有機器學習智能評估引擎 98
9．1．2 隱私計算機器學習智能評估引擎 101
9．2 基于隱私計算的大數據征信智能評估模型引擎架構 105
9．2．1 模型引擎架構 105
9．2．2 模型引擎建模流程 113
9．2．3 大數據征信智能評估模型案例 115
9．3 小結 119
第 10章 大數據征信開放服務平臺 121
10．1 開放服務平臺 122
10．1．1 從無到有的平臺 122
10．1．2 平臺的開放化 123
10．1．3 開放服務平臺與大數據征信 124
10．2 開放服務平臺典型架構 124
10．2．1 架構原則 125
10．2．2 面向大數據征信的微服務架構 128
10．3 面向大數據征信的開放服務平臺 131
10．3．1 用戶子系統 131
10．3．2 服務管理子系統 132
10．3．3 訂單子系統 133
10．3．4 使用記錄子系統 133
10．3．5 運營子系統 133
10．4 信用科技服務商店 134
10．4．1 信用科技服務商店簡介 135
10．4．2 信用科技服務商店的核心作用 135
10．4．3 面向多種場景的信用科技服務商店 137
10．4．4 面向多種角色的信用科技服務商店 140
10．4．5 面向多種服務的信用科技服務商店 141
10．5 小結 142
展望 143
參考文獻 145
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大數據征信與信用科技:服務模式探索與平臺建設 作者簡介
歐中洪北京郵電大學計算機學院（國家示范性軟件學院）副院長，北京郵電大學1551人才，國家重點研發計劃項目負責人，主持多項國家重點研發計劃、國家自然科學基金項目，發表高水平學術論文80余篇，研究成果曾被等20余家國際媒體報道。任教育部基礎學科拔尖學生培養計劃2.0基地主任，虛擬仿真實驗教學創新聯盟計算機類專委會主任，中國通信標準化協會TC11 VR/AR子工作組副組長，CCF教育專委會、大數據專委會、計算機視覺專委會委員，中國人工智能學會智能服務專委會常務委員。牽頭獲得教材建設獎全國教材建設先進集體、北京高校優質本科課程（重點），獲得北京市教學成果獎二等獎2項。 羅霄翔計算機專業博士，中移系統集成有限公司數字政府事業部副總經理。現任教育部信息網絡工程研究中心特聘行業專家，中關村四方現代服務產業技術創新戰略聯盟標準委員會副主任委員，并兼任金融科技工作組組長。2011年入職中國移動，長期從事業務規劃、技術研究和產品研發工作，榮獲國家科技進步獎二等獎。主持國撥研發項目2項，中國移動重大研發項目5項。甘肅省蘭州市數字政府項目負責人，完成甘肅數字政府政務系統規劃、大數據架構設計、業務平臺研發及建設運營。宋美娜北京郵電大學計算機學院（國家示范性軟件學院）教授、博士生導師，現任教育部信息網絡工程研究中心主任、中關村四方現代服務產業技術創新戰略聯盟常務副理事長、中國通信標準化協會TC11副主席，國家重點研發計劃“大數據征信及智能評估技術”項目負責人，主要研究方向為大數據、人工智能及其在數字經濟、健康醫療領域的深度應用。張光衛北京郵電大學計算機學院（國家示范性軟件學院）講師，工學博士,研究方向為大數據、機器學習、物聯網技術，承擔多項科研項目，發表論文20余篇, 有豐富的系統架構研發經驗。鄂海紅北京郵電大學計算機學院（國家示范性軟件學院）教授，北京市青年英才，研究方向數聯網互操作、數據治理、大數據及AI中臺技術等方面，研究成果已在科技服務、智慧醫療等現代服務業領域得到創新應用。王昀中移系統集成有限公司副總經理。榮獲企業管理現代化創新成果二等獎及多個行業級獎項，參與制定多項中國通信標準化協會行業標準。具有10余年豐富的電信運營商從業經驗，長期專注于數字政府、智慧城市及移動通信領域的研究，主導中國移動各省市數字政府的技術規劃和建設運營。
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