第一篇 理论篇
第1章 智慧金融概述
1.1 互联网金融
1.1.1 互联网金融的概念
1.1.2 互联网金融的功能
1.1.3 互联网金融的特征
1.1.4 互联网金融的发展
1.1.5 互联网金融的创新
1.1.6 互联网金融对传统金融的影响
1.2 移动金融
1.2.1 移动金融的定义
1.2.2 移动金融的特点
1.2.3 移动金融在银行业中的应用
1.3 供应链金融
1.3.1 供应链金融的特点
1.3.2 供应链金融与传统金融的区别
1.3.3 供应链金融的参与主体
1.3.4 供应链金融的商业模式
1.4 普惠金融与数字普惠金融
1.4.1 普惠金融
1.4.2 数字金融
1.5 智慧金融
1.5.1 智慧金融的定义
1.5.2 智慧金融的特征
1.5.3 智慧金融与其他金融业态的关系
1.5.4 智慧金融的主要业务形态
1.5.5 智慧金融带来的重大变革
第2章 智慧金融的基础——金融科技
2.1 金融科技概述
2.1.1 金融科技
2.1.2 金融科技的技术核心
2.1.3 金融科技的发展历程
2.1.4 金融科技的业务类型
2.2 科技对金融业务模式的影响
2.3 金融科技在不同金融领域的应用
2.3.1 金融科技在商业银行中的应用
2.3.2 金融科技在普惠金融中的应用
2.3.3 金融科技在保险业中的应用
2.3.4 金融科技在证券业中的应用
第3章 智慧金融的发展现状
3.1 我国智慧金融的发展现状
3.1.1 智慧金融产品与服务创新活跃
3.1.2 智慧金融的研发与合作不断深入
3.1.3 智慧监管受到行业监管部门的关注
3.2 国外智慧金融的发展现状
3.2.1 智能投顾领域起步较早
3.2.2 改善客户体验的智能应用成果多样
3.2.3 智慧保险探索不断深入
3.2.4 智能风控受业界关注
第二篇 路径篇
第4章 通信技术在金融领域的应用
4.1 移动互联网技术
4.1.1 移动互联网技术的定义
4.1.2 移动互联网技术在金融业中的应用
4.2 物联网技术在金融领域的应用
4.2.1 物联网技术
4.2.2 物联网技术在金融行业的应用
4.3 量子通信技术及其在金融领域的应用
4.3.1 量子通信技术的定义
4.3.2 量子通信技术在金融领域的应用
4.4 无线光通信技术在金融领域中的应用
4.4.1 无线光通信技术的定义
4.4.2 无线光通信技术在金融行业中的应用
第5章 大数据技术在金融领域的应用
5.1 大数据技术
5.1.1 大数据的含义
5.1.2 大数据的特点
5.1.3 大数据依托的技术
5.2 金融大数据
5.2.1 企业金融大数据的产生
5.2.2 企业金融大数据的特点
5.2.3 企业金融大数据的创新
5.3 大数据在银行业的应用
5.3.1 客户画像
5.3.2 精准营销
5.3.3 风险管控
5.3.4 运营优化
5.4 大数据技术在保险行业的应用
5.4.1 大数据技术在保险行业的应用范围
5.4.2 大数据分析在保险业的四大切入点
5.4.3 大数据应用下的保险消费特征
5.4.4 保险行业大数据价值变现要领
5.5 大数据在证券行业的应用
5.5.1 大数据在证券经纪业务中的应用
5.5.2 大数据在证券公司投资银行业务中的应用
5.5.3 大数据在证券公司资产管理业务中的应用
5.5.4 大数据在证券公司资金营运业务中的应用
5.5.5 大数据在证券行业客户分析中的应用
5.6 大数据技术在互联网金融中的应用
5.6.1 大数据技术对互联网金融发展的作用
5.6.2 大数据在互联网金融中的应用场景
5.7 大数据技术在供应链金融中的应用
5.7.1 匹配用户需求，设计个性化的金融服务
5.7.2 完善交易征信，降低信息不对称的风险
5.7.3 实现量化授信，精准把控风险
5.7.4 建立授信主体数据库，完善数据交互
5.7.5 提炼多维数据源，辅助参考决策
5.7.6 判断预期交易量，精准渠道分配
5.7.7 优化风控技术，实现高效自动化
5.8 大数据技术在普惠金融中的应用
5.8.1 客户侧：大数据技术精准营销模型提升成功率
5.8.2 机构侧：大数据征信模型提高风控能力
5.9 金融大数据平台
5.9.1 金融大数据平台概述
5.9.2 金融大数据平台建设的指导原则
5.9.3 金融大数据平台的基础数据来源
5.9.4 金融大数据平台应实现的功能
5.9.5 金融大数据平台的架构
第6章 云计算技术在金融领域的应用
6.1 云计算概述
6.1.1 云计算的定义
6.1.2 云计算的服务类型
6.1.3 云计算的体系架构
6.2 云计算技术在金
展开
