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文献来源:
出版时间 :
数据驱动的供应链金融(数据要素赋能供应链金融产品的方法与实践)
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15本,持证读者免费借回家
  • 配送范围:
    浙江省内
  • ISBN:
    9787111768388
  • 作      者:
    作者:冯天驰//姜桂林//唐丽华//李邕|责编:杨福川//李艺
  • 出 版 社 :
    机械工业出版社
  • 出版日期:
    2025-02-01
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内容介绍
这是一本指导供应链金融相关企业做好数据工作,并利用数据驱动供应链金融产品和服务的设计与运营的著作。 在数据要素赋能各行各业的大背景下,传统供应链金融产品和服务过于依赖模式设计和经验判断的问题,通过数据驱动的方法能得到很好的解决。本书将详细指导供应链金融相关企业做好数据实施工作,并将数据成果应用到供应链金融产品和服务的设计与运营工作中,提供科学的方法论和标准的操作流程。 本书共12章,从逻辑上可以分为四个部分。 第一部分:总体概述(第1~3章) 该部分阐述了本书所述的供应链金融的范围、参与方、数据工作的目标与内容、工作团队组成等。 第二部分:数据实施工作(第4~7章) 该部分包括业务调研和信息系统调研、构建数据基础、市场分析测算、风险分析等内容,阐述了确定数据、整合数据、分析数据及最终形成结论的过程,是全书的重点和难点。其中,金融企业了解、整合和运用核心企业供应链数据的过程,需要双方明确分工、密切配合、共同完成工作。 第三部分:数据成果运用(第8~11章) 该部分包括风险规则形成与系统实现、对接核心企业数据、供应链金融产品设计、数据运营等内容。这些工作主要是站在金融企业的角度进行阐述,核心企业处于配合地位。 第四部分:知识沉淀(第12章) 该部分阐述如何更好地实现知识沉淀和标准工具建设。类似项目经验、资料和管理方法这样的知识和工具均具有长期效应,有助于金融企业不断沉淀知识,提升效率,形成竞争优势。
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目录
前言
第1章 供应链金融概述
1.1 供应链金融产品
1.1.1 供应链金融的概念
1.1.2 传统的供应链金融产品
1.1.3 个性化的供应链金融产品
1.2 供应链金融参与方
1.2.1 各参与方
1.2.2 资金提供方:金融企业
1.2.3 场景主导方:核心企业
1.2.4 资金需求方:合作企业
1.3 本书涉及数据情况
1.3.1 数据范围
1.3.2 数据要素形态
第2章 数据工作的目标与挑战
2.1 数据工作的目标
2.1.1 找到真实可用的场景数据
2.1.2 数据驱动形成产品
2.1.3 数据支撑产品运营
2.1.4 各工作内容对应的章节
2.1.5 数据工作的一票否决制度
2.1.6 知识与数据积累
2.2 数据工作的挑战
2.2.1 主观因素挑战及应对方式
2.2.2 客观因素挑战及应对方式
第3章 工作团队组成
3.1 团队构成
3.2 高层领导
3.2.1 核心企业高层的支持
3.2.2 金融企业高层的支持
3.2.3 双方高层的沟通方式
3.3 执行人员
3.3.1 数据人员
3.3.2 非数据人员
3.3.3 执行团队的协作
3.4 支持人员
3.5 人员名单
第4章 业务调研与信息系统调研
4.1 参与人员
4.2 调研的总体规划
4.3 传统风险尽调
4.4 业务调研
4.4.1 明确工作目标
4.4.2 厘清核心企业分类
4.4.3 调研前期沟通
4.4.4 准备调研问题
4.4.5 开展正式调研
4.4.6 整理调研结果
4.4.7 形成业务调研成果
4.5 信息系统调研
4.5.1 明确工作目标
4.5.2 调研前期准备与沟通
4.5.3 业务与管理动作分解
4.5.4 开展信息系统调研
4.5.5 信息系统问题沟通
4.5.6 整理调研结果
4.5.7 形成信息系统调研成果
第5章 构建数据基础
5.1 参与人员
5.2 数据工作的前期准备
5.2.1 根据数据和系统能力对核心企业进行分类
5.2.2 确定数据工作所需的内容
5.2.3 确定数据方面的权利和义务
5.2.4 构建工作环境与工具
5.3 理解核心企业的数据特点
5.3.1 核心企业与金融企业的数据差异
5.3.2 两类核心企业的数据差异与优缺点
5.4 构建所需的数据内容框架
5.4.1 构建数据内容框架的思路
5.4.2 数据内容描述的对象
5.4.3 规划数据内容的获取方式
5.5 完成数据分析基础表
5.5.1 数据分析基础表的定义与要求
5.5.2 数据分析基础表的命名与分层
5.5.3 设计数据表之间的关联方式
5.5.4 确定各数据来源系统
5.5.5 设计各数据分析基础表的内容
5.5.6 设计数据表的数据加工关系
5.5.7 检查来源表的数据质量
5.5.8 完成数据填充
5.6 检查并修正填充后的数据
5.6.1 数据内容唯一性检查及问题处理
5.6.2 数据内容形式校验及问题处理
5.6.3 数据单字段场景准确性检查及问题处理
5.6.4 数据处理版本管理
5.7 数据分析基础表定型
5.8 实际工作中的常见问题
5.8.1 设计资料缺失
5.8.2 各系统之间数据存在差异
5.8.3 构建数据基础失败
第6章 市场分析测算
6.1 参与人员
6.2 分析步骤
6.3 市场调研
6.3.1 前期核心企业调研内容整理
6.3.2 面向合作企业的调研
6.3.3 调研成果整理
6.4 数据二次加工
6.4.1 二次加工的目标
6.4.2 二次加工的工作步骤
6.4.3 二次加工的工作特点
6.4.4 两类企业的工作侧重点
6.5 合作企业现状分析
6.5.1 规划分析特征
6.5.2 设计组合分析
6.5.3 进行数据统计
6.5.4 总结特征规律
6.6 市场测算
6.6.1 合作企业分群
6.6.2 测算指标选择
6.6.3 测算参数设计
6.6.4 测算实施
6.7 分析工作记录整理并形成结论
6.7.1 分析工作记录整理
6.7.2 形成分析结论
第7章 风险分析
7.1 参与人员
7.2 风险分析工作简介
7.2.1 风险分析工作的目标
7.2.2 风险分析考量的对象与内容
7.2.3 风险分析工作的特点
7.2.4 风险工作的主要构成
7.3 风险信息的收集与整理
7.4 核心企业经营风险分析
7.4.1 传统风险分析方法
7.4.2 供应链数据分析方法
7.5 合作企业定性风险分析
7.5.1 反欺诈数据探索
7.5.2 关联企业风险分析
7.5.3 交易量剧变的风险分析
7.6 对合作企业进行量化分析
7.6.1 确定分析目标
7.6.2 确定建模思路并选择算法
7.6.3 构建特征工程
7.6.4 算法建模
7.6.5 输出模型分析结果
7.7 模拟测算与形成场景风险策略
7.7.1 模拟测算
7.7.2 形成场景风险策略
7.8 风险分析需要注意的问题
7.8.1 风险分析与市场分析的差异
7.8.2 个人贷款与供应链产品建
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