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  • 金融數據風控:數據合規與應用邏輯
    該商品所屬分類:計算機/網絡 -> 信息安全
    【市場價】
    489-710
    【優惠價】
    306-444
    【作者】 李可順 
    【所屬類別】 圖書  計算機/網絡  信息安全 
    【出版社】機械工業出版社 
    【ISBN】9787111724957
    【折扣說明】一次購物滿999元台幣免運費+贈品
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    內容介紹



    開本:16開
    紙張:膠版紙
    包裝:平裝-膠訂

    是否套裝:否
    國際標準書號ISBN:9787111724957
    叢書名:金融科技

    作者:李可順
    出版社:機械工業出版社
    出版時間:2023年05月 


        
        
    "

    編輯推薦
    (1)服務數字中國:數據合規是數據要素流通的關鍵,數據要素是數字中國的基礎制度,本書圍繞數據合規及其應用為數字中國建設提供實踐指導。(2)作者背景資深:作者在數據要素和金融數據風控領域有10餘年經驗,是資深的數據要素流通應用專家和金融風控專家。(3)內容極度稀缺:迄今鮮有繫統講解如何從合規的數據源獲取公共數據、個人數據和企業數據的資料。(4)全面指導實踐:本書能為數據使用方提高數據素養、數據所有方提升數據服務能力提供全面的實踐指導。(5)16位專家力薦:16位來自金融和數據領域的專家和企業領導高度評價並推薦。 
    內容簡介
    這是一本建設數字中國的實戰性著作,講解了如何從合規數據源獲取公共數據、個人數據和企業數據,並將這些數據合規地應用到各種金融風控場景。本書圍繞公共數據、企業數據、個人數據的分類分級授權應用場景要點,通過分享公安、運營商、銀聯、工商、央行征信、百行征信、司法、航旅、鐵路、稅務、交通、電力、保險等十幾種主流數據資源的開放背景、數據能力及現有的數據產品應用邏輯,幫助大數據行業從業者更好地了解數據資源持有權、數據加工使用權、數據產品經營權三類數據產權運行機制。書中凝聚了大量數據流通交易及應用方面的有價值的經驗、方法論、規範、解決方案和案例,不僅能讓讀者即學即用,還能讓讀者了解大數據行業及數據經濟產業的發展趨勢。通過本書,你將掌握以下內容:?合規數據源的特點?金融機構數據采購評估的要點?各類公共數據、企業數據及個人數據資源的開放背景、產品形態及應用場景?反欺詐及風險防控等十幾種主流數據源的深度剖析?消費金融反欺詐路徑的設計?車險風險防控的策略?小微企業金融風險防控的邏輯?物流金融風險防控的機制?車聯網及工業互聯網數據應用情況?數據交易所對金融機構數據采購及應用的影響及合作思路
    目錄
    本書贊譽
    前言
    篇金融風控數據源
    合規的重要性
    第1章數據源合規的推動力及效能3
    1.1數據源合規的五大推動力3
    1.2金融風控的紅利—權威
    數據領先效能8
    第2章合規數據源的選擇與
    采購要點9
    2.1選擇合規數據源的三大要點9
    2.1.1主體合規10
    2.1.2類型匹配11
    2.1.3場景豐富12本書贊譽
    前言
    篇金融風控數據源
    合規的重要性
    第1章數據源合規的推動力及效能3
    1.1數據源合規的五大推動力3
    1.2金融風控的紅利—權威
    數據領先效能8
    第2章合規數據源的選擇與
    采購要點9
    2.1選擇合規數據源的三大要點9
    2.1.1主體合規10
    2.1.2類型匹配11
    2.1.3場景豐富12
    2.2數據采購價值評估四大要點13
    2.2.1匹配度14
    2.2.2性能16
    2.2.3效果18
    2.2.4計費模式28
    第二篇權威合規數據來源解密
    第3章四大身份驗證數據源31
    3.1身份證驗證數據源31
    3.1.1全國公民身份證號碼查詢
    服務中心33
    3.1.2中盾安信35
    3.1.3公民網絡身份識別繫統43
    3.1.4銀行專屬身份驗證平臺46
    3.1.5主流身份驗證產品49
    3.1.6實名制與公安體繫數據
    開放55
    3.1.7公安體繫風險名單57
    3.2銀行卡驗證數據源57
    3.2.1銀聯58
    3.2.2實卡制與銀聯數據開放60
    3.2.3銀聯數據標簽能力61
    3.3手機號驗證數據源63
    3.3.1運營商數據平臺64
    3.3.2實名制與運營商數據開放66
    3.3.3運營商數據服務66
    3.4企業驗證數據源71
    3.4.1全國組織機構統一社會
    信用代碼數據服務中心72
    3.4.2國家企業信用信息公示
    繫統74
    第4章反欺詐及風險防控相關
    數據源77
    4.1央行征信77
    4.1.1成立背景77
    4.1.2二代征信的特點80
    4.1.3個人征信服務81
    4.1.4企業征信服務89
    4.1.5服務情況92
    4.2持牌征信機構數據(以百行
    征信為例)92
    4.2.1數據維度93
    4.2.2個人征信產品服務95
    4.2.3小微企業征信產品服務97
    4.2.4服務情況99
    4.3司法大數據:中國法研99
    4.3.1開放背景100
    4.3.2數據維度100
    4.3.3產品服務101
    4.4航旅大數據:中航信103
    4.4.1成立背景104
    4.4.2數據維度105
    4.4.3產品服務106
    4.5鐵路大數據:12306網站107
    4.5.1開放背景107
    4.5.2數據維度108
    4.5.3產品服務110
    4.6稅務大數據:航天信息114
    4.6.1成立背景114
    4.6.2數據維度116
    4.6.3產品服務117
    4.7交通大數據119
    4.7.1數據寶119
    4.7.2中交興路125
    4.8電力大數據128
    4.8.1國家電網128
    4.8.2南方電網129
    4.8.3數據維度130
    4.8.4產品服務130
    4.9保險大數據:中國銀保信135
    4.9.1成立背景135
    4.9.2數據維度136
    4.9.3車輛貸款反欺詐產品
    服務141
    4.10人社大數據:金保信144
    4.10.1成立背景144
    4.10.2數據維度144
    4.10.3產品服務145
    4.11其他渠道可用數據147
    第三篇金融風控數據應用邏輯
    第5章消費金融風險防控151
    5.1消費金融欺詐151
    5.2金融欺詐圖譜152
    5.2.1欺詐主體類型152
    5.2.2欺詐持續及普遍存在的
    主要原因154
    5.2.3黑產團伙欺詐的主要防控點155
    5.3反欺詐路徑162
    5.3.1設備反欺詐162
    5.3.2身份信息驗證164
    5.3.3信息核驗164
    5.3.4歷史行為核驗169
    5.3.5反欺詐評分170
    5.3.6團伙排查171
    5.3.7人工核查172
    第6章車險風險防控173
    6.14.5噸以下非營業貨車車險
    防控174
    6.2貨車車險防控175
    6.2.1軌跡欺詐行為分析175
    6.2.2掛靠行為分析176
    6.3理賠反欺詐策略177
    6.3.1七個基本防範策略177
    6.3.2六類主要欺詐行為178
    第7章物流金融風險防控181
    7.1行業需求及發展難點181
    7.1.1資金需求及難點181
    7.1.2小微物流貨車司機畫像182
    7.2風險防控邏輯186
    7.2.1常用數據類型186
    7.2.2通用數據應用邏輯187
    第8章小微企業金融風險防控192
    8.1小微企業定義192
    8.2準入風險防控193
    8.2.1禁入強規則194
    8.2.2準入評分卡六大規則195
    8.3反欺詐邏輯197
    8.3.1身份識別197
    8.3.2黑名單識別198
    8.3.3空殼企業防控201
    8.4授信邏輯204
    8.4.1基本情況204
    8.4.2行業情況204
    8.4.3財務情況205
    8.4.4負債情況206
    第四篇金融數據要素發展展望
    第9章新數據211
    9.1車聯網數據211
    9.1.1基礎屬性類數據212
    9.1.2車輛工況類數據213
    9.1
    前言
    為什麼要寫這本書
    作為一位資深的金融數據要素應用專家,我深知大部分金融機構從業者至今依然不懂如何在市場上找到有效、合規的數據源,這無疑極大地阻礙了金融行業全業務流程的反欺詐及風險防控體繫的建設。
    即使到了2022年,《中華人民共和國數據安全法》等已落地多時,各地數據交易場所積極成立並開始對外提供服務,數據供需雙方信息不對稱導致的數據信息孤島現像也依然普遍。
    數據信息孤島現像存在的主要原因有:一是金融機構反欺詐及風險防控相關部門(如技術、產品、策略及數據采購部門)人員的金融數據素質,與現今數據要素開放流通的速度不匹配。二是合規數據源方,如政府機構、國企等,因無專門的數據服務綜合團隊,不能充分滿足實體經濟發展的數據需求,導致各機構、企業均采取保守的數據開放策略。僅部分機構、企業在國家政策的引導下,陸續為金融等多行業提供數據產品服務,並不斷挖掘數據要素潛能,研發更有競爭力的數據產品。為什麼要寫這本書
    作為一位資深的金融數據要素應用專家,我深知大部分金融機構從業者至今依然不懂如何在市場上找到有效、合規的數據源,這無疑極大地阻礙了金融行業全業務流程的反欺詐及風險防控體繫的建設。
    即使到了2022年,《中華人民共和國數據安全法》等已落地多時,各地數據交易場所積極成立並開始對外提供服務,數據供需雙方信息不對稱導致的數據信息孤島現像也依然普遍。
    數據信息孤島現像存在的主要原因有:一是金融機構反欺詐及風險防控相關部門(如技術、產品、策略及數據采購部門)人員的金融數據素質,與現今數據要素開放流通的速度不匹配。二是合規數據源方,如政府機構、國企等,因無專門的數據服務綜合團隊,不能充分滿足實體經濟發展的數據需求,導致各機構、企業均采取保守的數據開放策略。僅部分機構、企業在國家政策的引導下,陸續為金融等多行業提供數據產品服務,並不斷挖掘數據要素潛能,研發更有競爭力的數據產品。
    多年來,我通過“大數據獵人”訂閱號陸續發布了數十篇與權威數據源、反欺詐及風險防控相關的原創分析文章,得到了保險、消費金融、互聯網金融、金融科技等行業機構和人員的關注與認可。
    但我之前分享的繫列文章,內容體繫還不夠完善,更多與金融業務需求及數據應用邏輯相關的核心內容並未對外公開。另外,我發現市場上隻有與技術模型相關的智能風控類書籍,缺少以合規數據源視角切入的智能風控類書籍。因此,我結合近幾年的實際數據業務實踐經驗,編寫了本書。我期望本書可以給金融機構供需雙方人員提供一點參考和啟示。
    本書內容
    本書分為四篇:
    篇從政策及行業發展背景角度分享數據合規對於金融機構的意義,以及合規數據源的選擇要點和合規數據采購的要點。
    第二篇主要介紹14類權威數據來源情況,包括機構情況、開放背景及現有產品形態。
    第三篇從業務數據應用實踐角度出發,介紹消費金融、車險、物流金融及小微企業金融四大主流金融場景,目的是讓讀者了解各類合規數據源在不同場景下的反欺詐及風險防控應用邏輯。
    第四篇從新數據和新邏輯兩個方面展開講解。新數據方面主要分享車聯網及工業互聯網兩類新型數據源的情況;新邏輯方面主要圍繞合規數據流通交易,對市場背景、政策背景、技術要求及交易場所進行介紹。
    讀者對像
    本書適用於以下讀者:
    金融行業從業者及與金融行業相關的其他人員
    各級數據管理部門中從事數據產品研發的人員
    關注數據交易應用業務的律師事務所、產學研機構人員
    勘誤和支持
    由於我的水平有限,書中難免會出現一些錯誤或者不準確的地方,懇請各領域專家和廣大讀者批評指正。大家可以通過訂閱號“大數據獵人”或郵箱305673669@qq.com將發現的問題反饋給我,期待得到你們的真摯反饋。
    致謝
    感謝我的領導及同事,感謝湯寒林、張培、譚坤、葉玉婷、朱晨君、盧燁、江翔宇、蘇子芳等數據交易行業中的大咖,是你們在日常交流中給予我指導和支持。感謝公眾號“數據交易網”負責人張瑤對本書的大力支持,感謝各數據源相關方的無私奉獻及支持。
    謹以此書獻給我親愛的家人,以及關注金融行業發展的朋友們!


     
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