金融大数据技术及应用

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本书立足应用型本科人才培养目标，以“理论筑基、实践导向”为核心编写原则，凸显以下三大鲜明特色：

一是行业贴合度高。本书紧密结合金融行业数字化转型实际，精准对接银行、证券、保险等细分领域的岗位需求，吸纳行业最新技术与应用成果，兼顾前沿性与实用性。

二是内容体系科学。本书按照“基础—技术—应用—监管”的逻辑架构，系统梳理金融大数据全流程知识，始终坚持“理论够用、实践为重”的原则，一方面，系统梳理金融大数据的核心技术原理，涵盖数据采集、分布式存储、批处理与实时计算、人工智能算法等关键环节，夯实读者的理论基础；另一方面，立足银行、证券、保险、基金及互联网金融等真实业务场景，深入解析技术落地路径与应用逻辑，形成“技术原理+应用场景+案例分析”的一体化内容模式。

三是育人导向明确。本书兼顾理论传授与实践能力培养，既帮助学生厘清核心概念、掌握技术原理，更引导学生学会运用技术解决金融实际问题，让学生不仅理解“是什么”“为什么”，更能掌握“怎么用”，助力其夯实基础、学以致用，切实提升其在数字金融环境中的交叉知识应用能力与实践创新能力，同时强化合规安全理念，契合应用型本科“知行合一”的育人要求，更好地适应金融行业数字化转型需求。

第一章　金融大数据导论／1
学习目标／1
知识图谱／2
案例导入／2
第一节　金融大数据的定义与范畴／3
第二节　金融大数据的核心特点／6
第三节　金融大数据对金融行业的变革意义／9
第四节　金融大数据典型应用场景与实践边界／13
实践操作／17
本章小结／17
本章训练／18
第二章　探秘金融大数据分析方法／21
学习目标／21
知识图谱／22
案例导入／22
第一节　数据挖掘技术在金融行业中的应用／23
第二节　机器学习在金融大数据中的应用／27
第三节　深度学习在金融数据分析中的核心
应用／33
第四节　文本分析技术在金融文本数据处理中的应用／37
实践操作／43
本章小结／45
本章训练／45
第三章　金融大数据核心技术／48
学习目标／48
知识图谱／49
案例导入／49
第一节　金融大数据的技术特征／50
第二节　数据采集与预处理／53
第三节　数据湖与分布式存储／55
第四节　大数据计算与分析／58
第五节　下游金融业务应用／60
实践操作／63
本章小结／64
本章训练／65
第四章　金融大数据在银行业的应用／68
学习目标／68
知识图谱／69
案例导入／69
第一节　智能风控／70
第二节　精准营销与客户服务／73
第三节　运营效率优化／77
第四节　银行业大数据应用的合规与风险防控／82
实践操作／85
本章小结／86
本章训练／86
第五章　金融大数据在证券业的应用／89
学习目标／89
知识图谱／90
案例导入／90
第一节　智能投研／91
第二节　量化交易与算法交易／94
第三节　客户服务与精准营销／97
第四节　证券业大数据应用的合规与风险防控／100
实践操作／104
本章小结／105
本章训练／106
第六章　金融大数据在保险业的应用／109
学习目标／109
知识图谱／110
案例导入／110
第一节　保险业大数据应用核心场景（一）：差异化定价／111
第二节　保险业大数据应用核心场景（二）：智能理赔／118
第三节　保险业大数据应用核心场景（三）：风险防控与欺诈识别／124
第四节　保险业大数据应用核心场景（四）：客户服务与精准营销／131
实践操作／136
本章小结／137
本章训练／137
第七章　金融大数据在基金业的应用／140
学习目标／140
知识图谱／141
案例导入／141
第一节　基金业大数据应用核心场景（一）：智能投研／142
第二节　基金业大数据应用核心场景（二）：智能投顾／147
第三节　基金业大数据应用核心场景（三）：精准营销与客户留存／152
第四节　基金业大数据应用核心场景（四）：风险监控与合规管理／159
实践操作／166
本章小结／167
本章训练／168
第八章　金融大数据与监管科技／170
学习目标／170
知识图谱／171
案例导入／171
第一节　监管科技的内涵与发展现状／172
第二节　非现场监管／177
第三节　风险预警与系统性风险识别／181
第四节　违规行为识别与合规审计／187
第五节　金融消费者权益保护／189
实践操作／191
本章小结／192
本章训练／193
主要参考文献／196
附表／198