征信与大数据:移动互联时代如何重塑“信用体系”–推荐图书

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名人推荐

征信的重要性和价值在大数据环境下愈加彰显。《征信与大数据》一书对相关问题、方法、实践做了很有见地的阐释,既有国际视野,又有中国情境,在描述理念和案例的,同时又不失思考和解读,读者会从中受益,得到宝贵的领域知识和专业性启发。
陈国青 清华大学经济管理学院学术委员会主任、博士生导师, EMC讲席教授 (EMC Chair Professor),2005年度教育部长江学者特聘教授

征信发展、大数据、征信趋势,这些大主题,刘新海娓娓道来,铺陈展开,不仅对于一般读者提供了极好的参考,对于任何有志于中国金融科技,面向全球最 大的、未被传统信贷服务覆盖的市场的从业者,也提供了独特的视角!
王征宇 信而富创始人、CEO,美国芝加哥伊州大学博士

人类正迈向信用时代,数据在经济中的作用日益凸显,如何从大数据中挖掘出有用信息,包括信用信息,并以有效方式在合适的时机传递给恰当的人群,成为当下重要的课题。刘新海在征信和大数据方面做了大量工作,我也曾与他一起尝试挖掘担保圈数据后面的宏观含义,取得了积极效果。本书是刘新海系统阐述其理论思想和现实运用的又一努力,值得期待。
陈道富 国务院发展研究中心金融研究所副所长、研究员

刘新海这本书我期待许久了,是中国征信行业非常及时的一本著作!我作为美国FICO信用局评分的早期开发者,深深被这本书的深度和专业所折服。本书从理论和实践方面对征信行业进行了探讨,而且非常难得地从大数据角度进行了阐述。本书的多个案例分析代表了国际上最新的思路和模式,对中国征信行业的监管者和实践者都具有非常实际的价值。
涂志云 国家千人计划专家,我爱卡/信用宝创始人,曾任美国费埃哲和环联征信专家

我国征信体系建设已取得巨大成就。未来,征信将在经济发展和社会治理中发挥更大的作用,学习与运用征信知识正当时。读这本书有利于快速了解国际征信业。悦意推荐,开卷有益。
吴晶妹——中国人民大学财政金融学院教授,中国市场信用学术委员会副主任

作者简介

刘新海:现任某国有大型金融机构副研究员,同时也是北京大学智能金融研究中心兼职研究员。比利时鲁汶大学获得电子工程博士。中国人民银行金融研究所博士后。主要的研究方向:征信、信用风险管理、数据挖掘和金融大数据。刘新海博士曾在布鲁塞尔的互联网公司Attentio和金融分析公司Vadis从事过咨询和数据分析工作。曾经在数据挖掘国际…期刊IEEE TKDE和人工智能国际…期刊IEEE PAMI发表学术文章。在国内工作期间参与征信和金融数据挖掘多个应用项目,其中主持国家自然科学基金等国 家级研究项目三项。刘新海博士还是财新网专栏作家。研究交流的微信号:credit2bigdata

目录

前 言 // IX
绪 论 // XI
第1篇
征信机构:市场经济的风险信息服务商
01 美国征信业的前世今生
美国征信业概述 // 005
美国个人征信发展史 // 006
美国个人征信体系的框架 // 010
征信的法律和监管 // 013
个人信用报告 // 015
发展中的美国征信业 // 019
02 益博睿:横跨欧美,全球最 大
益博睿的发展历史 // 023
益博睿的商业模式 // 029
数据资源和分析能力 // 035
03 艾克飞:百年老店,技术领先
艾克飞的基本概况 // 039
艾克飞的历史 // 041
艾克飞商业模式分析 // 042
04 环联:家族企业,姗姗上市
环联概况与历史 // 053
环联的商业模式 // 058
环联的未来之路 // 066
05 服务垂直领域的专业性征信机构
专业征信机构概述 // 075
服务于不同的消费生活场景 // 078
代表性的专业征信机构 // 079
传统征信机构和专业征信机构交互 // 087
06 蓬勃发展的新兴征信服务公司
Credit karma 的互联网征信服务 // 095
Credit Karma 的商业模式分析 // 099
Credit Karma 的竞争对手 // 102
对中国个人征信业的启示 // 104
07 企业征信巨头邓白氏:诞生了四位美国总统
企业/ 商业征信 // 109
邓白氏基本概况 // 111
邓白氏发展历程 // 112
邓白氏的商业模式 // 116
邓白氏公司的业务保障——DUNSRight 数据质量管理流程 // 123
邓白氏在国内关于侵犯个人隐私的事件回顾 // 124
第二篇
信用评估:大数据技术的应用场景
08 全球个人征信机构的大数据征信技术
数据处理:匹配连接和下一代技术 // 135
数据挖掘和分析:释放大数据价值 // 137
数据服务:多元化产品与个性化良好体验的服务 // 139
09 信用评分60 年
信用评分:信用报告的数字化解读 // 146
信用评分的历史 // 147
信用评分的应用 // 151
信用评分的类型 // 154
信用评分模型的原理 // 157
信用评分的缺陷 // 159
10 国外信用评分新进展
信用评分最新趋势 // 167
可替代信用评分 // 169
11 一切数据皆信用的ZestFinance
背景知识 // 179
ZestFinance 简介 // 180
传统信用评估方法的缺陷 // 181
ZestFinance 的基本商业理念 // 185
ZestFinance 大数据信用评估的技术分析 // 188
ZestFinance 的最新动态 // 194
对中国征信业的启示 // 195
12 运用大数据做P2P 信用风险评估的Upstart
面向大学毕业生消费者服务的P2P // 201
商业模式:基于未来潜力的大数据信用评估 // 202
智能数据管理和分析技术 // 204
在线信贷的激烈竞争 // 206
对互联网金融的启示 // 207
13 扎根于新兴市场的EFL:看人品,放贷款
利用人品测试放贷款的故事 // 214
来自哈佛的高科技创业公司EFL // 215
EFL 进行信用评估的原理 // 217
对EFL 应用的讨论 // 220
类似的信用评估公司VisualDNA // 221
14 征信大数据对宏观金融决策的支持
宏观经济应用概述 // 227
担保圈风险简介 // 228
引入复杂网络技术分析我国担保圈问题 // 230
担保圈复杂网络技术分析的初步发现 // 233
担保圈风险管理的建议 // 242
征信大数据的进一步应用 // 243
15 电信大数据在征信领域中的应用研究
背景介绍 // 247
电信运营业务中的征信问题 // 248
电信大数据在金融征信中的应用 // 253
国内情况分析和政策建议 // 257
16 生物识别技术在征信领域的应用
基于生物特征的身份验证 // 261
指纹识别:乌干达的征信应用 // 263
声纹验证技术 // 264
声纹验证在征信领域的应用 // 266
声纹验证的机遇和挑战 // 268
第三编
征信模式:互联网时代的信息共享机制
17 全球个人征信业所面临的市场机遇
全球个人征信业的机遇 // 275
国内个人征信业的机遇 // 281
18 全球个人征信机构的挑战
信息安全和数据源 // 287
宏观经济形势和市场竞争 // 293
法律和监管的合规性 // 296
19 互联网时代的征信
征信应用岂止互联网金融 // 305
互联网经济下的征信 // 307
物联网中的征信问题 // 310
征信模式:互联网时代的信息共享机制 // 311
参考文献 // 313

文摘

征信系统通过对消费者/企业信用活动及时、准确、全面的记录,以及通过信息共享减少了征信活动人力、物力、时间的消耗,不仅可以帮助信贷机构降低成本、管理风险、提高决策效率,还可以使消费者更好地享受金融服务,实现拓宽交易范围和优化商业环境的经济功能。因此,征信系统往往被视为一个国家经济和金融的基础设施之一。
在大数据场景下的信息经济时代,企业和个人消费者利用数据和分析来做更具信息量的决策、更有效的管理风险将是一个长期趋势。根据互联网数据中心2014年9月的报告,全球商业分析服务方面的花销在2014年达到3520亿美元,而且2014—2018年,年平均增长率将达到15%。因此,基于消费者风险和信息的服务将成为一个巨大并飞速发展的市场。
本章从国外和国内两个角度对个人征信业所面临的机遇进行简单分析,试图探究个人征信业的未来。

 



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