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李勇，许荣编著 著

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出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121276262

商品编码：10114910405

出版时间：2016-01-01

作  者:李勇,许荣 编著 著作 定  价:58 出 版 社:电子工业出版社 出版日期:2016年01月01日 页  数:168 装  帧:平装 ISBN:9787121276262 ●第1章 绪论
●1.1 迈入大数据时代
●1.1.1 大数据是什么
●1.1.2 大数据的产生：计算机与互联网技术的发展
●1.1.3 大数据与社会变革
●1.1.4 大数据与思维变革
●1.2 大数据金融
●1.2.1 大数据金融的理论基础
●1.2.2 大数据金融模式
●1.2.3 大数据对金融业态的影响
●1.3 大数据，大挑战
●第2章 大数据与银行
●2.1 大数据金融与商业银行的特征对比
●2.1.1 业务来源
●2.1.2 经营风格
●2.1.3 成本
●2.1.4 门槛
●2.1.5 大数据的使用
●2.2 目前几种大数据金融模式对商业银行业务的影响
●2.2.1 以支付宝为代表的互联网第三方支付对银行的影响
●部分目录

内容简介

大数据金融是利用大数据技术突破、革新并发展传统金融理论、金融技术和金融模式的一种**性趋势。这一趋势既是现有技术进步的必然结果，又是未来金融发展的强劲动力。广度上，大数据金融重塑了银行业、保险业、证券投资业等金融行业的核心领域。深度上，大数据金融不仅推动了金融实务的持续创新，更催生了金融模式的深刻变革。
李勇、许荣编著的《大数据金融》构建出一个系统性的分析框架，从多个角度对**大数据金融的实践进行了全面的归纳与研究。沿着本书的分析框架，读者可以清楚地了解大数据金融在银行、保险、量化投资、资产管理、金融监管和国家金融安全这六大领域的机遇和挑战。同时，本书详细分析了靠前外大数据金融应用的大量真实案例。这些案例生动鲜活、时效性强，既便于读者加深对理论内容的理解，又使得本书具备了一定的现实指导作用。
在保证专业性的前提下，本书兼顾了表述的通俗化。因此，本书既为金融业界、学界的深入研等
李勇,许荣 编著 著作 李勇，中国人民大学汉青经济与金融不错研究院金融系教授，博士生导师，院长助理，量化投资研究中心主任，金融专硕项目主任，中国人民大学国家战略发展研究院宏观预测中心主任，教育部新世纪人才，北京市青年很好人才。 受聘盘古智库学术委员会委员。研究方向是金融计量经济学、量化投资、资产管理。 他在《Journal of Econometrics》,《Quantitative Finance》，《Journal of Future Market》等靠前外很好刊物上发表了近30篇学术论文，其SSCI/SCI收录20篇，主持多项靠前自等

远方的歌谣：古老智慧在现代回响 序章：时空的低语 当第一缕晨曦穿透古老森林的浓密枝叶，洒落斑驳的光影，仿佛是远古的低语，穿越漫长的岁月，唤醒沉睡在大地深处的记忆。我们的故事，并非始于冰冷的机器与庞大的数据洪流，而是源于人类内心最深处对未知的好奇，对生命意义的探寻，以及对和谐共存的渴望。 想象一下，在那个尚无文字记录的时代，我们的祖先是如何认识世界的？他们仰观天文，俯察地理，通过观察日月星辰的运行规律，预测季节更迭，从而播种、收获，与自然和谐相处。他们通过倾听风的呼啸，分辨雷的震怒，理解雨的滋润，与自然界建立起一种深邃而朴素的联系。他们观察动物的迁徙，学习它们的生存之道，如何在险峻的环境中寻找庇护，如何辨别危险，如何在集体中协同合作。这一切，都是对生命和环境信息的朴素捕捉与解读。 这些信息，并非以如今我们熟悉的“数据”形式存在，它们融入了氏族部落的神话传说、祖先的口头传承、以及一代代人在实践中积累的经验与智慧。一首古老的歌谣，可能就蕴含着识别可食用植物的秘诀；一个神秘的图腾，可能记录着部落的迁徙路线和重要事件；一个精巧的工具，则凝聚了对物质属性和物理规律的深刻理解。这些“歌谣”和“图腾”，便是早期人类对自身所处环境和生命奥秘的“信息记录”与“分析解读”。 第一章：失落的音符与文明的脉络 随着人类文明的演进，这些古老的智慧并未完全消散，而是以不同的方式渗透到后世的文化之中。它们化身为哲学的思辨，艺术的灵感，以及早期科学的萌芽。 在中国，道家的“道法自然”思想，强调顺应事物发展的规律，正是对自然界运行模式的深刻洞察。老子在《道德经》中以简洁而深刻的语言，描绘了世界的“无为而无不为”，这背后是对复杂系统运作机制的朴素认识。他观察到，水“利万物而不争”，体现了对能量流动与转化的理解；他看到“大器晚成”，揭示了成长过程中的内在节奏。这些，都是在没有现代统计学和计算工具的情况下，对“大数据”背后规律的直觉性把握。 在古希腊，亚里士多德的逻辑学，试图为人类思维建立一套严谨的框架，指导我们如何从零散的观察中推演出普遍的真理。他通过对自然界的细致观察，分类生物，研究运动，将世界置于一种有条理的秩序之下。他的思想，虽然未直接涉及量化分析，却为后世科学研究奠定了方法论的基础，即如何系统地收集、整理和分析信息。 在古代的商业活动中，商人们积累了丰富的市场经验。他们通过对物价、供需、季节性变化、以及同行竞争者的观察，形成了一种“直觉式”的市场分析。一个经验丰富的商人，能够凭借多年的积累，大致判断出某一商品的未来走向，这背后是对大量市场“信息点”的隐性整合与推理。他们会记录下交易的细节，评估风险，寻找最优的贸易路线，这些都是早期形式的“数据收集”与“决策支持”。 然而，随着时代的变迁，特别是当知识的传播方式发生变化，一些古老的智慧，如同被遗忘的歌谣，逐渐淡出了人们的视野。信息载体从口头、图腾、羊皮卷、竹简，到印刷品，每一次载体的革新，都伴随着信息存储、传播和处理方式的改变。但核心的问题依然存在：我们如何才能更好地理解我们所处的世界，如何才能做出更明智的决策，如何才能在不确定性中找到确定性？ 第二章：织锦与罗盘：信息的内在价值 信息，并非孤立的词语或符号，它们如同织锦的丝线，或罗盘上的刻度，本身就蕴含着连接、指示和解读的内在价值。 想象一下，一张古老的藏宝图。这张图本身，就是信息的集合。它可能用模糊的符号标记着地形，用简短的文字描述着 Landmarks，用特定的颜色代表着植被或水源。解读这张图，需要对这些符号、文字、颜色进行“解析”和“关联”。藏宝者的意图，通过这些信息传递给寻宝者。如果寻宝者能够准确地“读取”和“理解”这些信息，便能找到宝藏。反之，则可能迷失方向。 再比如，一幅描绘古代战役的画卷。画中人物的服饰、兵器的样式、阵型的排列、战场的地形，以及画面中动态的描绘，都在传递着关于那场战役的信息。一位历史学家，通过对这些“视觉信息”的解读，可以推断出当时的军事策略、兵力对比、甚至战场上的关键转折点。 在社会生活中，一首情诗，传递的是作者的情感和对心仪对象的认知。一则寓言故事，传递的是作者的人生哲理和对某种行为的评判。这些看似“软性”的信息，同样承载着重要的价值，它们影响着我们的情感、道德观和价值观。 古代的历法，则是对天文信息长期观察、记录、分析的结晶。人们通过对星象、月相、日照时间等数据的精密测量和统计，构建出预测季节、指导农事的历法。这不仅仅是简单的时间记录，更是对宇宙运行规律的深刻理解，是对未来趋势的预判，是对“如何利用时间”这一核心问题的解答。 这些古代的“信息载体”与“信息解读方式”，虽然没有现代计算机的强大算力，但它们都体现了人类对信息本质的深刻认知：信息不是孤立的，它们之间存在关联；信息不是静态的，它们可以被加工、转化和应用；信息具有“指向性”，它们可以帮助我们理解过去，把握现在，预见未来。 第三章：风语者与歌者的传承 当现代社会越来越依赖于精确的数字和算法时，我们是否会忽略了那些古老智慧中关于“整体性”、“情境性”和“人本性”的洞察？ “风语者”并非指能够与风直接对话的人，而是那些能够通过风的声音、形态、气味，感知天气变化、预示风雨来临的经验丰富者。他们不是在进行复杂的数学模型运算，而是通过长年累月的细致观察和经验积累，建立起一种高度的“情境感知”能力。他们能从细微之处捕捉到被忽略的信号，并将这些信号与整体环境的变化联系起来。 “歌者”同样如此。古代的歌者，不仅仅是传递旋律，他们通过歌声，将氏族的起源、英雄的传说、祖先的教诲，以及人与自然和谐相处的哲学，一代代传承下去。歌谣本身，就是一种包含丰富信息的“压缩文件”，它用生动形象的语言，传递着社会、历史、文化、甚至生存的智慧。聆听歌谣的人，并非简单地接受信息，而是通过旋律、节奏、情感的共鸣，将信息内化为自身的理解。 这种“整体性”的理解，是指不将信息孤立看待，而是将其置于一个更广阔的背景下去分析。风语者不会只关注风的某一个方面，他会同时感知空气的湿度、云层的形状、植物的反应，并将这一切综合起来判断。歌者在讲述一个英雄故事时，会描绘他所处的时代背景、他所面对的挑战，以及他所代表的价值。 这种“情境性”的洞察，是指信息与具体场景的紧密结合。在特定情境下，同样的信息可能有着不同的解读。风语者知道，在某个季节、某个地域，风的某种形态预示着什么，而在另一个情境下，则可能意味着别的事情。 这种“人本性”的传承，是指信息最终服务于人，服务于人类的生存、发展和精神追求。无论是对农事的指导，还是对道德的教化，信息的最终目的是为了让生活更美好，让社会更和谐。 终章：跨越时空的对话 我们并非要回到过去，也并非要否定现代科技的伟大成就。恰恰相反，我们深信，当我们将远方的歌谣——那些古老的智慧，与现代的罗盘——那些精密的工具，结合起来时，将会产生更深刻的洞察和更强大的力量。 那些古老的歌谣，教会我们如何去“感知”和“理解”世界的整体性与复杂性。它们提醒我们，数据之外，还有温度；算法之外，还有情感；模式之外，还有人性。它们让我们看到，信息不仅仅是冰冷的数字，更是连接过去、现在与未来的桥梁。 而现代的罗盘，则为我们提供了前所未有的工具，去捕捉、分析和应用那些曾经难以企及的信息。它们让我们能够以前所未有的精度，识别模式，预测趋势，优化决策。 “大数据金融”这个概念，若仅停留在数据的堆砌和算法的运算，则可能只是一个空泛的口号。但如果我们将它视为一种“现代的歌谣”，一种承载着如何从海量信息中提炼智慧、如何用技术赋能决策、如何让金融服务于更广泛人群的“远方之歌”，那么，它将具有无限的可能性。 这，是一个关于理解、关于连接、关于传承的故事。一个关于我们如何穿越历史的长河，在远方的歌谣与现代的罗盘之间，找到那条通往更明智、更和谐未来的道路的故事。

评分☆☆☆☆☆

初读此书，我被它对“数据资产化”的论述深深吸引。作者对数据作为新型生产要素的定义和价值评估模型提出了一些非常新颖的观点，特别是关于数据定价和知识产权保护的探讨，非常具有前瞻性。我曾设想，书中会紧接着分析如何利用如蒙特卡洛模拟或更复杂的博弈论模型，来量化一组特定数据集在不同应用场景下的边际效用。然而，接下来的内容转向了对数据孤岛和组织架构变革的描述，这虽然是实施层面的挑战，但对于偏爱纯理论模型的我来说，显得有些乏味和偏重管理学。我期待看到的是，在数据确权和合规的大前提下，金融机构如何设计出既能最大化数据共享收益，又能最小化泄露风险的内部数据管道。这种技术与法律的交叉地带，是当前业界最烧脑的部分。这本书在这里描绘的蓝图略显模糊，没有给出任何可供借鉴的数学或计算模型作为支撑，让理论探讨显得有些“悬浮”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构安排颇具匠心，开篇对金融业数字化转型的历史脉络梳理得非常到位，那种史诗般的叙述感，让人联想到大航海时代的技术革新。然而，随着章节的深入，我越来越感觉到，作者似乎过于迷恋于“变革”这个大主题，而忽略了“变革背后的工具箱”。举个例子，书中花了大量篇幅讨论了区块链技术在支付清算中的潜力，这部分写得很有激情，充满了对效率提升的憧憬。但令人遗憾的是，书中完全没有涉及分布式账本技术在实际落地中遇到的性能瓶颈、共识机制的选择难题，或者智能合约的安全性审计标准。我更关心的是，在实际的银行间系统中部署这样一个复杂的分布式系统，其运维成本和延迟如何控制？如果这本书能用一章的篇幅，哪怕是假设性的，来模拟一次跨国清算失败的场景，并分析数据流动的各个断点，那会是极好的技术补充。目前来看，它更像是一部关于“未来金融的愿景宣言”，而非深入“实现未来金融的技术蓝图”。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和印刷质量无可挑剔，纸张触感极佳，很适合长时间的案头阅读。作者的文字风格非常冷静克制，尤其在论述数据隐私保护，例如差分隐私（Differential Privacy）的应用前景时，显得尤为专业和审慎。我非常欣赏这种严谨的态度。但坦白说，这种过度审慎，使得书中的很多“爆点”被稀释了。我本来希望看到的是，当一个大型金融机构在处理数以亿计的用户交易记录时，他们会如何实际部署并优化这些复杂的隐私保护技术栈，而不是仅仅停留在概念的介绍上。比如，在实际运行中，引入差分隐私带来的信息损失（Utility Loss）的阈值是如何确定的？在监管机构和业务需求之间，是否存在一套标准的权衡公式？这本书的遗憾之处在于，它似乎刻意回避了技术实现层面的“脏活累活”，更像是在为一个行业大会准备一份面向全体听众的欢迎致辞，而非为技术专家准备一份详细的技术规格说明书。对于渴望了解如何在合规红线上跳出最优化舞步的实践者而言，这本书提供的指引稍显保守。

评分☆☆☆☆☆

我花了整整一个周末来消化这本书的理论框架，坦白说，阅读体验有些断裂。作者的文笔在阐述金融科技的监管困境时，显得非常老练和沉稳，充满了法律条文的严谨性。然而，一旦话题转向到“数据驱动的决策”这一核心板块，文字的力度和精确度就明显下降了。我原以为会看到一些关于如何处理非结构化数据——比如新闻文本、社交媒体情绪——并将其有效整合进传统定量模型中的具体流程。书中提到了自然语言处理（NLP）的重要性，但描述停留在概念介绍层面，缺乏具体的技术栈选择和实施中的陷阱分析。这就像一位优秀的律师在讲解合同条款，但当他被要求设计一个软件界面时，就显得捉襟见肘了。我想了解的是，当数据源的质量参差不齐时，金融机构是如何权衡模型复杂度和可解释性之间的矛盾的。这本书更像是一份优秀的政策白皮书，而非一本能指导工程师或分析师进行实际项目落地的操作手册。对于希望从零开始搭建一个数据驱动风控系统的同行来说，这本书提供的“灯塔”太远了，看不清它具体的位置坐标。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计非常吸引人，那种深邃的蓝色调配上流动的光影效果，让人立刻联想到信息洪流和复杂的数据结构。我原本期待能在这本书中找到一些关于现代金融市场微观结构和高频交易背后的算法逻辑的深入剖析，特别是那些利用机器学习模型预测市场波动的具体案例。我希望看到的是，如何将复杂的统计学原理，比如时间序列分析或者奇异值分解，应用到实际的股票、债券或衍生品定价中去。书中似乎更多地聚焦于宏观的叙事，关于数据采集的伦理问题以及监管层面的挑战，这虽然重要，但对我这个更偏爱技术细节的读者来说，略显“高屋建瓴”。比如，如果能详细阐述一个真实的信用评分模型是如何构建的，包括特征工程的步骤、不同正则化方法的取舍，那将会更有价值。现在读完，感觉像是站在数据海洋的岸边，听着瞭望者讲述风暴的宏大景象，却没能亲手操作一次船舵，感受一下巨浪拍打船身的真实触感。我希望未来的再版能加入更多的技术附录，哪怕只是伪代码的层级，也会让这本书的实用性提升一个台阶。