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内容简介:
一本金融科技百科全书,为细分领域从业者提供查询工具,为大众普及金融科技知识。
近年来,金融科技的发展给传统金融业带了了冲击、挑战和机遇。由大数据、区块链、云计算、人工智能等新兴前沿技术带动出现的新兴业务模式、新技术应用、新产品服务等,对金融市场以及金融服务业务供给产生了重大影响。金融科技的发展,在促进数字经济发展的同时,在全球范围引发巨大争议,从消费者隐私保护、网络安全、平台与数据垄断到算法歧视。
《金融科技知识图谱》通过金融科技领域词汇的定义、描述、关联词条、实例等,构建金融科技领域知识图谱。书中结合国内外发展实践,借鉴知识图谱理念对金融科技相关理论知识进行系统性梳理、总结与解读,运用可视化技术实现“一图览全貌”的展示效果,为读者提供更多更具参考价值的专业知识与实例,帮助金融公众和用户了解全球前沿金融科技热点,认知金融科技未来趋势。这本书不仅有助于创新,也有助于拨开云雾,正确界定金融科技的地位并发挥其价值。
《金融科技知识图谱》一书致力对金融科技进行跨领域的知识普及,旨在帮助跨领域人士快速入门,了解金融科技的全貌,提升公众金融科技素养;同时帮助具有某一领域专业知识的人士快速把握整个金融科技领域概况,以及金融科技各子领域之间的关系,以更好地拥抱和适应数字金融与数字经济的发展。
这本书面向金融科技领域科技从业者、投资者、金融科技知识爱好者。为业务人士掌握金融与科技融合发展规律、创新产品服务提供宝贵经验,为科技工作者洞悉前沿技术发展动态、开展技术选型设计提供实践借鉴,为管理团队把握数字经济时代脉搏、做好企业发展与经营战略提供有益参考,为消费者提升金融素养、增强风险意识提供有力帮助。这本书既可以作为商业科普读物,也可以作为一个基本的研发和学习的知识工具(金融科技词典)。
书籍目录:
序丨李伟(中国人民银行科技司司长)
1 数字经济和数字金融 /001
数字经济 Digital Economy /005
小微企业金融 Small and Medium Enterprises(SME)Finance /008
普惠金融 Inclusive Finance /010
行为经济学 Behavioral Economics, BE /012
众筹 Crowdfunding /014
共享经济 Sharing Economy /016
虚拟银行 Virtual Bank, VB /016
开放银行 Open Banking /018
金融风险管理 Financial Risk Management /020
2 人工智能相关支持技术 /025
人工智能 Artificial Intelligence, AI /030
机器学习 Machine Learning, ML /033
数据挖掘 Data Mining,DM /036
大数据 Big Data /038
知识图谱 Knowledge Graph /041
复杂网络分析 Complex Network Analysis, CNA /043
社交网络分析 Social Network Analysis, SNA /045
可视化 Visualization /047
深度学习 Deep Learning, DL /049
联邦学习 Federated Learning /051
云计算 Cloud Computing /053
非关系型数据库 NoSQL Database /056
生物识别 Biometrics /059
物联网 Internet of Things, IoT /061
3 信用科技/065
信用 Credit /069
信用度 Creditworthiness /072
信用风险 Credit Risk /076
信用风险管理 Credit Risk Management /077
消费金融 Consumer Finance /080
金融科技信贷 Fintech Credit /082
大科技公司 Big Tech /084
征信 Credit Reporting /086
征信体系 Credit Reporting System /087
征信机构 Credit Bureau /089
消费者征信局 Consumer Credit Bureau /090
消费者信用报告 Consumer Credit Report /091
消费者信用评分 Consumer Credit Scoring /093
企业征信 Commercial(Business) Credit Reporting /098
邓白氏编码 D-U-N-S number /101
供应链 Supply Chain /102
供应链金融 Supply Chain Finance, SCF /105
供应链管理 Supply Chain Management,SCM /108
信用评级 Credit Rating /111
信用评级机构 Credit Rating Agency,CRA /113
信用衍生品 Credit Derivative /115
4. 数字货币与区块链 /119
比特币 Bitcoin /122
区块链 Blockchain /125
挖矿 Mining /129
加密货币 Cryptocurrency /132
分布式账本 Distributed Ledger /136
以太坊 Ethereum /137
去中心化金融 Decentralized Finance,DeFi /139
首次代币发行 Initial Coin Offering,ICO /142
非对称加密 Asymmetric Cryptography /144
5.支付科技 /147
支付 Payment /150
票据 Bill /152
银行卡 Bank Card /154
第三方支付 Third-Party Payment /157
电子支付 Electronic Payment /159
互联网支付 Internet Payment /162
移动支付 Mobile Payment /165
跨境支付 Cross-border Payment /169
银行卡清算组织 Bank Card Clearing Agency /172
支付网络 Payment Network /174
支付清算行业协会 Payment & Clearing Association /176
中央银行数字货币 Central Bank Digital Currency,CBDC /177
《支付服务指令》第二版 The Second Payment Services Directive,PSD2 /180
金融数据聚合 Financial Data Aggregation, FDA /181
生物支付 Biometric Payment /182
6. 监管科技与网络分析 /185
监管科技 Regulatory Technology,RegTech /189
监管沙盒 Regulatory Sandbox /192
压力测试 Stress Testing /194
系统性风险 Systematic Risk /197
金融网络 Financial Network /199
金融关联 Financial Link /202
企业担保圈 Guarantee Chain of Firms /204
金融网络分析 Financial Network Analysis,FNA /205
7.反洗钱 /209
反洗钱 Anti-Money Laundering, AML /212
反洗钱金融行动特别工作组 Financial Action Task Force on Money Laundering, FATF /214
金融情报中心 Financial Intelligence Unit, FIU /216
了解你的客户 Know Your Customer, KYC /218
可疑交易报告 Suspicious Transaction Report,STR /220
受益所有人 Beneficial Owner, BO /222
资金情报网络 Financial Intelligence Network /224
情报可视化 Intelligence Visualization /226
8. 信息与网络安全 /229
信息安全 Information Security /232
网络安全 Cyber Security /233
网络攻击 Cyber Attack /237
数据泄露 Data Leakage /241
社会工程学 Social Engineering /243
勒索病毒 Ransomware /244
暗网 Dark Web /245
业务连续性管理 Business Continuity Management,BCM /248
身份验证 Identity Verification /250
欺诈检测 Fraud Detection /251
黑名单 Blacklist /253
沙盒 Sandbox /255
威胁情报 Threat Intelligence /256
态势感知 Situation Awareness,SA /258
9. 个人信息保护与应用 /261
个人信息 Personal Information /265
个人金融信息 Personal Financial Information /268
个人信用信息 Personal Credit Information /269
替代数据 Alternative Data /270
数据代理商 Data Broker /273
个人信息保护 Personal Information Protection /276
个人隐私保护 Personal Privacy Protection /278
《通用数据保护条例》 General Data Protection Regulation,GDPR /279
数据保护官 Data Protection Officer,DPO /282
跨境数据流动 Cross-Border Data Flow /284
个人数据画像 Personal Data Profiling /285
身份盗窃 Identity Theft /286
差分隐私 Differential Privacy /287
10. 量化投资 /291
算法交易 Algorithm Trading /294
量化分析 Quantitative Analysis, QA /296
量化投资 Quantitative Investment, Quant /296
智能投顾 Robo-Advisor /300
11. 保险科技 /303
保险科技 Insurance Technology /306
网络保险 Cyber-Insurance /307
P2P保险 Peer-to-Peer Insurance /310
物联网保险 IoT Insurance /312
基于使用量的保险 Usage-Based Insurance,UBI /314
互联网保险 Internet Insurance /316
参考文献 /319
后记/331
致谢/333
作者介绍:
金融科技理论与应用研究小组
依托北京大学金融智能研究中心,由活跃在金融科技第一线的监管机构和业界十余位具有理论和实践经验的年轻专家组成,其主要成员为刘新海、贾红宇、杨望、张楠等。
研究小组于2018年启动金融科技知识图谱公益研究项目,致力对金融科技进行跨领域的知识普及,旨在提供系统性和逻辑性的专业视角,来理解金融科技的现状和未来趋势。
出版社信息:
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其它内容:
书籍介绍
一本金融科技百科全书,为细分领域从业者提供查询工具,为大众普及金融科技知识。
近年来,金融科技的发展给传统金融业带了了冲击、挑战和机遇。由大数据、区块链、云计算、人工智能等新兴前沿技术带动出现的新兴业务模式、新技术应用、新产品服务等,对金融市场以及金融服务业务供给产生了重大影响。金融科技的发展,在促进数字经济发展的同时,在全球范围引发巨大争议,从消费者隐私保护、网络安全、平台与数据垄断到算法歧视。
《金融科技知识图谱》通过金融科技领域词汇的定义、描述、关联词条、实例等,构建金融科技领域知识图谱。书中结合国内外发展实践,借鉴知识图谱理念对金融科技相关理论知识进行系统性梳理、总结与解读,运用可视化技术实现“一图览全貌”的展示效果,为读者提供更多更具参考价值的专业知识与实例,帮助金融公众和用户了解全球前沿金融科技热点,认知金融科技未来趋势。这本书不仅有助于创新,也有助于拨开云雾,正确界定金融科技的地位并发挥其价值。
《金融科技知识图谱》一书致力对金融科技进行跨领域的知识普及,旨在帮助跨领域人士快速入门,了解金融科技的全貌,提升公众金融科技素养;同时帮助具有某一领域专业知识的人士快速把握整个金融科技领域概况,以及金融科技各子领域之间的关系,以更好地拥抱和适应数字金融与数字经济的发展。
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网站评分
书籍多样性:8分
书籍信息完全性:7分
网站更新速度:4分
使用便利性:6分
书籍清晰度:6分
书籍格式兼容性:7分
是否包含广告:4分
加载速度:8分
安全性:4分
稳定性:6分
搜索功能:5分
下载便捷性:3分
下载点评
- 赞(571+)
- 值得购买(498+)
- 简单(408+)
- 无缺页(345+)
- 格式多(224+)
- 排版满分(280+)
- 强烈推荐(152+)
- 藏书馆(284+)
- 好评(651+)
- 超值(385+)
下载评价
- 网友 步***青:
。。。。。好
- 网友 扈***洁:
还不错啊,挺好
- 网友 曾***文:
五星好评哦
- 网友 石***致:
挺实用的,给个赞!希望越来越好,一直支持。
- 网友 冷***洁:
不错,用着很方便
- 网友 仰***兰:
喜欢!很棒!!超级推荐!
- 网友 索***宸:
书的质量很好。资源多
- 网友 印***文:
我很喜欢这种风格样式。
- 网友 沈***松:
挺好的,不错
- 网友 曹***雯:
为什么许多书都找不到?
- 网友 菱***兰:
特好。有好多书
- 网友 訾***雰:
下载速度很快,我选择的是epub格式
- 网友 龚***湄:
差评,居然要收费!!!
- 网友 汪***豪:
太棒了,我想要azw3的都有呀!!!
- 网友 融***华:
下载速度还可以
- 网友 通***蕊:
五颗星、五颗星,大赞还觉得不错!~~
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书籍真实打分
故事情节:7分
人物塑造:7分
主题深度:6分
文字风格:5分
语言运用:4分
文笔流畅:4分
思想传递:5分
知识深度:7分
知识广度:3分
实用性:4分
章节划分:7分
结构布局:5分
新颖与独特:3分
情感共鸣:6分
引人入胜:6分
现实相关:3分
沉浸感:5分
事实准确性:5分
文化贡献:8分