大數(shù)據(jù)在金融行業(yè)實(shí)用案例剖析

第一章 《國(guó)際財(cái)務(wù)報(bào)告準(zhǔn)則第9號(hào)》（IFRS9）對(duì)銀行業(yè)的影響及應(yīng)對(duì)策略
一、IFRS 9準(zhǔn)則發(fā)布背景簡(jiǎn)述
二、IFRS 9規(guī)則概述
三、IFRS 9對(duì)銀行業(yè)的影響
四、IFRS 9實(shí)施的難點(diǎn)和挑戰(zhàn)
五、IFRS 9實(shí)施應(yīng)對(duì)策略
六、IFRS 9成功案例
第二章 流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)管理對(duì)銀行業(yè)的影響及應(yīng)對(duì)策略
一、流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)管理背景簡(jiǎn)述
二、流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)管理要求
三、現(xiàn)階段我國(guó)LCR考核現(xiàn)狀及原因
四、流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)管理對(duì)銀行業(yè)的影響
五、流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)管理應(yīng)對(duì)策略
六、流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)管理系統(tǒng)
七、成功案例
第三章 量化模型和大數(shù)據(jù)在商業(yè)銀行的應(yīng)用
一、現(xiàn)代商業(yè)銀行大數(shù)據(jù)量化模型體系及實(shí)例
二、量化模型和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)簡(jiǎn)介
三、結(jié)語(yǔ)
第四章 大數(shù)據(jù)風(fēng)控技術(shù)創(chuàng)新——吉貝克的探索與實(shí)踐
一、吉貝克對(duì)大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的理解
二、吉貝克大數(shù)據(jù)實(shí)踐案例——某征信中心大數(shù)據(jù)征信平臺(tái)
三、綠金信貸風(fēng)控模式創(chuàng)新
四、某銀行大數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)
五、基于大數(shù)據(jù)的信用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警管理體系
第五章 數(shù)據(jù)挖掘在不良資產(chǎn)處置中的應(yīng)用
一、前言
二、LGD數(shù)據(jù)庫(kù)建設(shè)
三、數(shù)據(jù)挖掘在不良貸款處置中的應(yīng)用
四、結(jié)論
第六章 基于大數(shù)據(jù)技術(shù)的企業(yè)融資空間預(yù)測(cè)研究與應(yīng)用
一、研究目標(biāo)
二、融資空間預(yù)測(cè)的方法論對(duì)比分析
三、研究思路
四、研究成果與意義
第七章 融e聯(lián)開(kāi)創(chuàng)銀行業(yè)移動(dòng)社交金融服務(wù)新領(lǐng)域
一、融e聯(lián)的起源
二、融e聯(lián)的發(fā)展
三、融e聯(lián)典型應(yīng)用案例
四、融e聯(lián)的未來(lái)
第八章 運(yùn)用大數(shù)據(jù)建設(shè)精準(zhǔn)營(yíng)銷推薦與智能投顧
一、基本觀點(diǎn)：去中心化大數(shù)據(jù)征信，沒(méi)數(shù)據(jù)一樣可以做大數(shù)據(jù)
……
第九章 銀行業(yè)大數(shù)據(jù)精準(zhǔn)營(yíng)銷應(yīng)用案例
第十章 基于金融系統(tǒng)大數(shù)據(jù)的中美股市動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)分析
第十一章 深度智能投資
第十二章 證券公司客戶分析應(yīng)用分享
第十三章 從財(cái)務(wù)替代到解決方案替代：以產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)思維重新構(gòu)建保險(xiǎn)生產(chǎn)服務(wù)體系
第十四章 大數(shù)據(jù)在保險(xiǎn)行業(yè)的實(shí)踐
第十五章 非現(xiàn)場(chǎng)審計(jì)分析系統(tǒng)：險(xiǎn)企風(fēng)控防火墻
第十六章 互聯(lián)網(wǎng)金融時(shí)代下的大數(shù)據(jù)與風(fēng)控
第十七章 智能銷售助手，讓銷售插上大數(shù)據(jù)的翅膀
第十八章 面向價(jià)值實(shí)現(xiàn)的數(shù)據(jù)融合平臺(tái)建設(shè)
第十九章 論《網(wǎng)絡(luò)安全法》對(duì)信息經(jīng)濟(jì)的保障支撐作用
第二十章 鏈接未來(lái)