大數據在金融行業(yè)實用案例剖析

第一章 《國際財務報告準則第9號》（IFRS9）對銀行業(yè)的影響及應對策略
一、IFRS 9準則發(fā)布背景簡述
二、IFRS 9規(guī)則概述
三、IFRS 9對銀行業(yè)的影響
四、IFRS 9實施的難點和挑戰(zhàn)
五、IFRS 9實施應對策略
六、IFRS 9成功案例
第二章 流動性風險管理對銀行業(yè)的影響及應對策略
一、流動性風險管理背景簡述
二、流動性風險管理要求
三、現階段我國LCR考核現狀及原因
四、流動性風險管理對銀行業(yè)的影響
五、流動性風險管理應對策略
六、流動性風險管理系統(tǒng)
七、成功案例
第三章 量化模型和大數據在商業(yè)銀行的應用
一、現代商業(yè)銀行大數據量化模型體系及實例
二、量化模型和數據挖掘技術簡介
三、結語
第四章 大數據風控技術創(chuàng)新——吉貝克的探索與實踐
一、吉貝克對大數據業(yè)務的理解
二、吉貝克大數據實踐案例——某征信中心大數據征信平臺
三、綠金信貸風控模式創(chuàng)新
四、某銀行大數據風險監(jiān)測
五、基于大數據的信用風險預警管理體系
第五章 數據挖掘在不良資產處置中的應用
一、前言
二、LGD數據庫建設
三、數據挖掘在不良貸款處置中的應用
四、結論
第六章 基于大數據技術的企業(yè)融資空間預測研究與應用
一、研究目標
二、融資空間預測的方法論對比分析
三、研究思路
四、研究成果與意義
第七章 融e聯開創(chuàng)銀行業(yè)移動社交金融服務新領域
一、融e聯的起源
二、融e聯的發(fā)展
三、融e聯典型應用案例
四、融e聯的未來
第八章 運用大數據建設精準營銷推薦與智能投顧
一、基本觀點：去中心化大數據征信，沒數據一樣可以做大數據
……
第九章 銀行業(yè)大數據精準營銷應用案例
第十章 基于金融系統(tǒng)大數據的中美股市動態(tài)關聯分析
第十一章 深度智能投資
第十二章 證券公司客戶分析應用分享
第十三章 從財務替代到解決方案替代：以產業(yè)互聯網思維重新構建保險生產服務體系
第十四章 大數據在保險行業(yè)的實踐
第十五章 非現場審計分析系統(tǒng)：險企風控防火墻
第十六章 互聯網金融時代下的大數據與風控
第十七章 智能銷售助手，讓銷售插上大數據的翅膀
第十八章 面向價值實現的數據融合平臺建設
第十九章 論《網絡安全法》對信息經濟的保障支撐作用
第二十章 鏈接未來