大數據技術的普及和應用能夠揭示傳統(tǒng)技術方式難以展現的關聯關系，正日益對全球生產、流通、分配、消費活動以及經濟運行機制、社會生活方式和國家治理能力產生重要影響。在大數據時代，從技術上來說，任何擁有大數據的機構都有可能開展金融業(yè)務。傳統(tǒng)金融機構沉淀了大量數據，但是由于各部門業(yè)務的分割，金融業(yè)累積的大數據尚未得到有效挖掘利用。目前，互聯網企業(yè)基于其掌握的技術和客戶資源，成為開展大數據金融業(yè)務的領頭羊。在互聯網企業(yè)的沖擊下，傳統(tǒng)金融機構也正在加大對內部數據的整合力度，以期在大數據金融領域中占據的一席之地。
本書從介紹數據要素時代大背景入手，厘清與大數據相關的理論基礎和技術手段，并在銀行業(yè)、保險業(yè)、證券投資行業(yè)、第三方支付、風險監(jiān)管等領域，分析大數據技術在具體應用，最后梳理大數據技術世界各國金融領域的應用情況并歸納總結有益經驗。希望通過本書，可以為后續(xù)關于大數據技術在金融領域的研究與應用有所助力。
林夢瑤 經濟學博士，現供職于中國人民銀行金融研究所。曾獲中國人民銀行重點課題一等獎（2020)。長期關注宏觀經濟、數量經濟、金融科技、綠色金融等領域，在《中國工業(yè)經濟》等中文頂級期刊發(fā)表學術論文多篇。
舒蕾 助理研究員，先后從清華大學、比利時魯汶大學、荷蘭蒂爾堡大學獲經濟學學士、碩士、博士學位，現供職于中國人民銀行金融研究所，研究方向為應用微觀計量、金融與經濟、勞動力經濟學、養(yǎng)老金和老齡化。
目 錄
第一章 數據要素時代 1
數據是生產要素 1
我國數據要素市場的發(fā)展狀況 9
數據要素發(fā)展展望價值挖掘與信息安全并重 18
第二章 大數據金融的相關理論 20
大數據是什么? 20
金融大數據是什么? 27
大數據金融是什么? 32
第三章 大數據金融中的數據挖掘 35
數據挖掘的一般原理 36
數據挖掘對于金融業(yè)的重要作用及相關技術 42
第四章 大數據技術在銀行業(yè)的應用 51
數據要素、 大數據金融和銀行業(yè) 51
金融科技對銀行盈利能力影響的實證分析 68
第五章 大數據技術在保險業(yè)的應用 77
大數據技術在保險業(yè)中的應用現狀 77
大數據技術給保險業(yè)帶來的挑戰(zhàn)和機遇 82
大數據時代下未來保險業(yè)發(fā)展的主流方向 86
第六章 大數據技術在證券業(yè)的應用 90
傳統(tǒng)證券業(yè)加快網絡布局 90
大數據技術在證券業(yè)的應用方向 94
大數據技術與量化投資 102
第七章 大數據技術在第三方支付行業(yè)的應用 111
我國第三方支付行業(yè)發(fā)展簡介 111
大數據技術的應用為第三方支付行業(yè)發(fā)展注入了新動力 127
第八章 大數據金融的風險與監(jiān)管 133
大數據金融存在的風險 133
大數據金融監(jiān)管的美國實踐與經驗 139
如何監(jiān)管大數據金融? 143
第九章 大數據金融發(fā)展的國際經驗 149
大數據技術在歐美金融領域的應用概況 150
大數據技術在銀行業(yè)應用的國際經驗 151
大數據技術在保險業(yè)應用的國際經驗 156
大數據技術在其他金融領域應用的國際經驗 158
大數據技術在金融監(jiān)管中應用的國際經驗 163
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