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文献来源:
出版时间 :
金融数据风控(数据合规与应用逻辑)
0.00     定价 ¥ 99.00
图书来源: 浙江图书馆(由浙江新华配书)
此书还可采购25本,持证读者免费借回家
  • 配送范围:
    浙江省内
  • ISBN:
    9787111724957
  • 作      者:
    作者:李可顺|责编:陈洁
  • 出 版 社 :
    机械工业出版社
  • 出版日期:
    2023-05-01
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内容介绍
这是一本建设数字中国的实战性著作,讲解了如何从合规数据源获取公共数据、个人数据和企业数据,并将这些数据合规地应用到各种金融风控场景。 本书围绕公共数据、企业数据、个人数据的分类分级授权应用场景要点,通过分享公安、运营商、银联、工商、央行征信、百行征信、司法、航旅、铁路、税务、交通、电力、保险等十几种主流数据资源的开放背景、数据能力及现有的数据产品应用逻辑,帮助大数据行业从业者更好地了解数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权三类数据产权运行机制。 书中凝聚了大量数据流通交易及应用方面的有价值的经验、方法论、规范、解决方案和案例,不仅能让读者即学即用,还能让读者了解大数据行业及数据经济产业的发展趋势。通过本书,你将掌握以下内容: 合规数据源的特点; 金融机构数据采购评估的要点; 各类公共数据、企业数据及个人数据资源的开放背景、产品形态及应用场景; 反欺诈及风险防控等十几种主流数据源的深度剖析; 消费金融反欺诈路径的设计; 车险风险防控的策略; 小微企业金融风险防控的逻辑; 物流金融风险防控的机制; 车联网及工业互联网数据应用情况; 数据交易所对金融机构数据采购及应用的影响及合作思路。
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目录
本书赞誉
前言
第一篇 金融风控数据源合规的重要性
第1章 数据源合规的推动力及效能
1.1 数据源合规的五大推动力
1.2 金融风控的最大红利——权威数据领先效能
第2章 合规数据源的选择与采购要点
2.1 选择合规数据源的三大要点
2.1.1 主体合规
2.1.2 类型匹配
2.1.3 场景丰富
2.2 数据采购价值评估四大要点
2.2.1 匹配度
2.2.2 性能
2.2.3 效果
2.2.4 计费模式
第二篇 权威合规数据来源解密
第3章 四大身份验证数据源
3.1 身份证验证数据源
3.1.1 全国公民身份证号码查询服务中心
3.1.2 中盾安信
3.1.3 公民网络身份识别系统
3.1.4 银行专属身份验证平台
3.1.5 主流身份验证产品
3.1.6 实名制与公安体系数据开放
3.1.7 公安体系风险名单
3.2 银行卡验证数据源
3.2.1 银联
3.2.2 实卡制与银联数据开放
3.2.3 银联数据标签能力
3.3 手机号验证数据源
3.3.1 运营商数据平台
3.3.2 实名制与运营商数据开放
3.3.3 运营商数据服务
3.4 企业验证数据源
3.4.1 全国组织机构统一社会信用代码数据服务中心
3.4.2 国家企业信用信息公示系统
第4章 反欺诈及风险防控相关数据源
4.1 央行征信
4.1.1 成立背景
4.1.2 二代征信的特点
4.1.3 个人征信服务
4.1.4 企业征信服务
4.1.5 服务情况
4.2 持牌征信机构数据(以百行征信为例)
4.2.1 数据维度
4.2.2 个人征信产品服务
4.2.3 小微企业征信产品服务
4.2.4 服务情况
4.3 司法大数据:中国法研
4.3.1 开放背景
4.3.2 数据维度
4.3.3 产品服务
4.4 航旅大数据:中航信
4.4.1 成立背景
4.4.2 数据维度
4.4.3 产品服务
4.5 铁路大数据:12306网站
4.5.1 开放背景
4.5.2 数据维度
4.5.3 产品服务
4.6 税务大数据:航天信息
4.6.1 成立背景
4.6.2 数据维度
4.6.3 产品服务
4.7 交通大数据
4.7.1 数据宝
4.7.2 中交兴路
4.8 电力大数据
4.8.1 国家电网
4.8.2 南方电网
4.8.3 数据维度
4.8.4 产品服务
4.9 保险大数据:中国银保信
4.9.1 成立背景
4.9.2 数据维度
4.9.3 车辆贷款反欺诈产品服务
4.10 人社大数据:金保信
4.10.1 成立背景
4.10.2 数据维度
4.10.3 产品服务
4.11 其他渠道可用数据
第三篇 金融风控数据应用逻辑
第5章 消费金融风险防控
5.1 消费金融欺诈
5.2 金融欺诈图谱
5.2.1 欺诈主体类型
5.2.2 欺诈持续及普遍存在的主要原因
5.2.3 黑产团伙欺诈的主要防控点
5.3 反欺诈路径
5.3.1 设备反欺诈
5.3.2 身份信息验证
5.3.3 信息核验
5.3.4 历史行为核验
5.3.5 反欺诈评分
5.3.6 团伙排查
5.3.7 人工核查
第6章 车险风险防控
6.1 4.5吨以下非营业货车车险防控
6.2 货车车险防控
6.2.1 轨迹欺诈行为分析
6.2.2 挂靠行为分析
6.3 理赔反欺诈策略
6.3.1 七个基本防范策略
6.3.2 六类主要欺诈行为
第7章 物流金融风险防控
7.1 行业需求及发展难点
7.1.1 资金需求及难点
7.1.2 小微物流货车司机画像
7.2 风险防控逻辑
7.2.1 常用数据类型
7.2.2 通用数据应用逻辑
第8章 小微企业金融风险防控
8.1 小微企业定义
8.2 准入风险防控
8.2.1 禁入强规则
8.2.2 准入评分卡六大规则
8.3 反欺诈逻辑
8.3.1 身份识别
8.3.2 黑名单识别
8.3.3 空壳企业防控
8.4 授信逻辑
8.4.1 基本情况
8.4.2 行业情况
8.4.3 财务情况
8.4.4 负债情况
第四篇 金融数据要素发展展望
第9章 新数据
9.1 车联网数据
9.1.1 基础属性类数据
9.1.2 车辆工况类数据
9.1.3 环境感知类数据
9.1.4 车控类数据
9.1.5 应用服务类数据
9.1.6 用户个人信息
9.2 工业互联网数据
9.2.1 工业互联网设备数据
9.2.2 应用系统数据
9.2.3 知识库数据
9.2.4 企业数据
第10章 新逻辑
10.1 合规数据交易流通的市场背景和政策背景
10.2 合规数据交易流通的技术要求
10.3 合规数据交易场所
10.3.1 数据开放、算力与数据交易场所建设
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