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金融科技背景下互联网金融的发展及风险防控研究
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2.金融监管与金融创新的关系不平衡

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2025-03-25 02:18:51
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  • 封面
  • 前言
  • 第1章 基于金融营销推荐引擎的获客成本研究
  • 1.1 绪论
  • 1.1.1 研究背景
  • 1.金融产品发布资源受限，缺少银行等金融机构的信任
  • 2.平台上客户来源比较单一，用户缺少良好的使用习惯
  • 3.各个平台具有一定的同质性，缺少个性化产品
  • 4.受到传统信息搜索平台掣肘
  • 1.1.2 研究内容
  • 1.搜索平台推荐方式分析
  • 2.金融营销推荐引擎获客成本分析
  • 3.搜索关键词提取分析
  • 4.基于关键词趋势的产品推荐
  • 5.关键词趋势的网络营销策略建议
  • 1.1.3 研究意义
  • 1.充分了解典型服务平台的商业模式
  • 2.增加平台培养客户搜索意识的能力
  • 3.增强平台充分利用大数据技术，增加服务精度的意识
  • 4.提高搜索平台的智能化搜索能力
  • 1.2 金融营销推荐引擎平台商业模式分析
  • 1.2.1 金融营销推荐引擎平台的商业模式概述
  • 1.平台简介
  • 2.商业模式
  • 1.2.2 平台商业模式比较分析
  • 1.用户分析
  • 2.从贷款业务上看
  • 3.从理财等增值业务上看
  • 4.功能对比
  • 5.“融360”和“好贷网”运营数据比较
  • 6.搜索结果对比
  • 7.用户获得成本比较
  • 1.3 金融营销推荐引擎平台获客成本分析
  • 1.3.1 互联网营销方式
  • 1.SEO
  • 2.网站推广营销
  • 3.新闻源营销
  • 4.SEM
  • 5.企业对企业（B2B）、分类信息平台营销
  • 6.社交平台营销与分析
  • 1.3.2 网上消费者行为
  • 1.网上消费者特征
  • 2.网络营销中消费者的购买过程
  • 1.3.3 金融营销推荐引擎平台获客成本分析
  • 1.获客成本概念
  • 2.金融营销推荐引擎平台用户的发展阶段
  • 3.互联网搜索引擎平台获客成本构成
  • 1.4 搜索关键词库构建
  • 1.4.1 关键词库构建方法
  • 1.关键词库
  • 2.构建方法设计
  • 1.4.2 热门搜索主题分析
  • 1.主题构建方法
  • 2.主题构建过程
  • 1.4.3 金融搜索平台关键词获取
  • 1.平台所提供的搜索条件
  • 2.关键词关系分析
  • 1.4.4 金融营销推荐引擎本体构建
  • 1.本体描述
  • 2.本体关系
  • 1.5 基于关键词趋势的产品推荐方法
  • 1.5.1 互联网客户行为分析
  • 1.搜索产品
  • 2.收藏产品
  • 3.产品交易
  • 4.用户评价
  • 5.为买家用户提供个性化产品推荐
  • 1.5.2 基于关键词评分的推荐算法
  • 1.建立用户对关键词的评分模型
  • 2.寻找最近邻居
  • 3.产生推荐项目
  • 4.算法推荐质量的度量方法
  • 1.5.3 基于知识表示的关键词趋势推导
  • 1.网络资源本体结构
  • 2.网络搜索知识本体结构
  • 3.搜索行为知识表示
  • 1.6 结论与建议
  • 1.6.1 网络信息检索的现状
  • 1.6.2 影响网络信息检索的主要因素
  • 1.网络内容供应商的影响
  • 2.网络信息资源内容本身的因素
  • 3.来自用户方面的因素
  • 1.6.3 基于关键词趋势的网络营销的对策
  • 1.搜索内容
  • 2.搜索手段
  • 3.搜索模式
  • 4.搜索工具
  • 第2章 智能信用欺诈侦测技术研究
  • 2.1 绪论
  • 2.1.1 研究背景
  • 1.互联网技术革新推动互联网金融不断创新，新兴金融模式发展迅猛
  • 2.信息不对称阻碍交易市场主体相互了解，风险隐患不容忽视
  • 3.人工智能、大数据技术成为重要手段，助力互联网金融反欺诈控制
  • 2.1.2 研究意义
  • 1.理论意义
  • 2.实践意义
  • 2.1.3 国内外研究综述
  • 1.互联网众筹特点和发展现状
  • 2.网络借贷违约行为影响因素
  • 3.违约风险识别与侦测模型
  • 2.1.4 研究述评
  • 1.大数据技术在借贷领域的分析应用不够深入
  • 2.缺少以文本数据等非结构化信息为重要考查因素的研究
  • 3.违约风险识别或侦测建模技术有待进一步优化
  • 2.1.5 研究框架和理论基础
  • 1.研究框架
  • 2.2 理论基础
  • 2.2.1 Gradient Boosting集成学习
  • 2.2.2 XGBoost算法基础
  • 2.2.3 SMBO方法
  • 2.2.4 特征贡献度
  • 2.3 实验设计
  • 2.3.1 研究数据描述
  • 2.3.2 实验数据描述
  • 1.基本描述
  • 2.LendingClub的风险控制及违约情况
  • 3.关键变量探索性分析
  • 2.3.3 模型构建
  • 1.数据清洗
  • 2.特征选择
  • 3.超参数寻优空间
  • 4.基准模型及评价指标
  • 2.4 模型结果与分析
  • 2.4.1 SMBO参数优化运行结果
  • 2.4.2 模型性能比较
  • 2.4.3 文本特征选择结果
  • 2.4.4 文本特征分析结果
  • 2.4.5 特征贡献度分析
  • 1.影响模型性能的前10个结构化特征贡献度
  • 2.特征贡献有效性分析与优化
  • 2.5 结论与建议
  • 2.5.1 研究结论
  • 1.借贷人结构化特征与其信用违约风险关系
  • 2.借款人自披露文本信息行为特征与其信用违约风险关系
  • 3.借款人关键特征与其信用违约风险关系
  • 2.5.2 管理建议
  • 第3章 机器学习与金融量化风险管理研究
  • 3.1 绪论
  • 3.1.1 研究背景
  • 1.银行业风险内部控制
  • 2.精准扶贫工作
  • 3.小微企业信贷行业
  • 4.风险投资行业
  • 5.线上金融交易行业
  • 6.证券融资行业
  • 3.1.2 研究意义
  • 3.1.3 研究现状及趋势
  • 1.金融风险管理的核心问题
  • 2.去中心化的分布存储模式
  • 3.2 金融风险量化管理的系统设计
  • 3.2.1 研究思路
  • 1.三方合作
  • 3.2.2 创新设计
  • 1.区块链加密原理
  • 2.基于区块链的经营风险分析及审计异常预警
  • 3.实时审计数据可追溯
  • 3.3 金融风险量化管理的系统实现
  • 3.3.1 软件描述
  • 3.3.2 软件功能
  • 3.3.3 软件的设计与实现
  • 3.3.4 软件使用说明
  • 3.4 金融风险量化管理的可行性分析
  • 3.4.1 金融风险计量基本方法
  • 3.4.2 基于大数据的风险管理系统
  • 3.4.3 数据挖掘在金融风险管理中的应用
  • 3.5 金融风险量化管理的社会效益
  • 3.5.1 扶贫的具体操作方法和流程
  • 1.贫困户征信数据的评估方法
  • 2.银行识别贫困户的方法
  • 3.保证贷款有效
  • 3.5.2 机器学习在精准扶贫中的应用
  • 1.聚类算法简介
  • 2.密度聚类、均值聚类算法的组合优化
  • 3.通过PCA降维实现数据可视化
  • 4.通过箱形图实现数据清洗
  • 5.通过T值法格式化原始数据
  • 6.以逻辑回归评出信用分
  • 3.6 结论与建议
  • 3.6.1 金融机构内外部环境审视
  • 3.6.2 金融风险监测与报告的重点
  • 第4章 区块链金融交易流程与核心企业生态系统研究
  • 4.1 绪论
  • 4.1.1 研究背景
  • 4.1.2 研究意义
  • 4.1.3 研究思路
  • 4.2 区块链金融的概念与作用
  • 4.2.1 区块链金融的概念
  • 1.区块链的含义
  • 2.区块链的分类
  • 3.区块链的特征
  • 4.区块链金融的概念
  • 4.2.2 区块链金融的作用
  • 1.区块链金融对清算和清算的方式产生革命性的影响
  • 2.区块链金融可以解决交易者之间的相互信任问题
  • 3.区块链金融促进价值网络的兴起
  • 4.区块链金融降低了金融服务门槛
  • 4.3 区块链金融交易的切入点选择
  • 4.3.1 在投票体系中的应用
  • 1.端对端的电子投票系统介绍
  • 2.中立投票团体示例
  • 3.保护选民
  • 4.3.2 在物流体系中的应用
  • 1.区块链上的包裹溯源
  • 2.案例分析
  • 4.3.3 在零售业中的应用
  • 4.3.4 在医疗行业中的应用
  • 1.保障数据安全和隐私
  • 2.保障数据不被篡改
  • 3.优化流程和提高效率
  • 4.3.5 在供应链体系中的应用
  • 4.4 区块链金融交易流程研究
  • 4.4.1 供应链金融分类
  • 1.文沥供应链金融方法论
  • 2.上游类
  • 3.存货类
  • 4.下游类
  • 4.4.2 区块链适用的相关金融服务及交易流程
  • 1.区块链在供应链金融中的应用阶段
  • 2.区块链在供应链金融中的应用方向
  • 3.“区块链+单证”
  • 4.区块链存证
  • 5.嵌入式存证
  • 6.“区块链+交易”
  • 7.交易真实性证明的应用原理
  • 8.“区块链+应收账款质押”
  • 9.应收账款质押的业务痛点
  • 10.“区块链+供应链金融ABS”
  • 4.5 京东金融ABS的区块链方案
  • 4.5.1 核心企业类别
  • 1.核心企业概述
  • 2.区块链应用在供应链金融系统中的原型设计
  • 4.5.2 核心金融基础设施建设
  • 1.支付结算
  • 2.监管政策
  • 3.科技发展
  • 4.5.3 附属金融基础设施建设
  • 1.信用体系建设
  • 4.5.4 完善建议
  • 1.反洗钱信息建设
  • 2.财务管理体系建设
  • 4.5.5 在新业态下供应链金融的服务模式
  • 1.计算信用
  • 2.无损传递
  • 3.双工交互
  • 4.人工智能
  • 5.其他研究领域
  • 4.6 区块链与金融生态系统
  • 1.信息块
  • 2.交互块
  • 3.创新障碍
  • 4.区块链技术
  • 5.商业生态系统
  • 4.7 结论与建议
  • 第5章 金融科技背景下新特质的金融风险防控研究报告
  • 5.1 绪论
  • 5.1.1 金融科技风险防控的背景
  • 1.研究背景
  • 2.研究意义
  • 5.1.2 金融科技风险国内外研究现状
  • 1.国外金融科技风险研究现状
  • 2.国内金融科技风险研究现状
  • 5.1.3 研究目的及方法
  • 5.1.4 研究内容及框架
  • 1.研究框架
  • 2.研究内容
  • 5.2 金融科技风险理论的发展
  • 5.2.1 金融科技风险理论
  • 1.金融科技
  • 2.金融监管
  • 3.金融风险
  • 5.2.2 金融创新理论
  • 1.金融创新理论
  • 2.普惠金融理论
  • 5.2.3 金融科技的创新发展
  • 5.2.4 新金融风险研究进展
  • 1.国外关于新金融风险的研究进展
  • 2.国内关于新金融风险的研究
  • 5.3 金融科技的发展
  • 5.3.1 金融科技发展历程
  • 1.萌芽阶段
  • 2.互联网金融阶段
  • 3.金融科技阶段
  • 5.3.2 金融科技具有的特性
  • 1.金融科技的普惠性
  • 2.金融科技监管的特殊性
  • 5.3.3 金融科技发展现状
  • 1.国外金融科技发展现状
  • 2.国内金融科技发展现状
  • 5.3.4 金融技术为金融发展带来了新的机遇
  • 1.金融技术背景下的金融服务对象更加多样化
  • 2.金融服务更加个人化
  • 3.金融产品更加规模化、市场化
  • 4.金融科技市场发展空间更大
  • 5.金融技术的应用具有更广阔的空间
  • 5.3.5 金融科技主要应用领域
  • 1.民营中小企业的金融服务
  • 2.人工智能下的金融服务
  • 3.大数据的新空间
  • 4.监管科技
  • 5.4 金融科技下金融新风险类型与管理研究
  • 5.4.1 金融科技发展中面临的问题
  • 1.征信体系尚不健全
  • 2.数字包容性金融信息安全需要改进
  • 3.数字包容性金融监管体系需要改进
  • 4.金融科技背景下的新金融风险类型
  • 5.4.2 科技金融的风险管理分析
  • 1.加强金融科技新风险防范
  • 2.优化科技金融的发展环境
  • 3.完善数字包容性金融风险监管体系
  • 5.5 结论与建议
  • 5.5.1 管控的原则
  • 1.鼓励创新与防范风险相结合
  • 2.市场自律与监管相结合
  • 3.依法监管和监管的一致性相结合
  • 5.5.2 金融科技风险防控手段
  • 1.金融主流机构企业建立自身信息系统
  • 2.完善信息披露机制，建立全国统一的信用信息系统
  • 3.加快金融科技人才培养
  • 4.数据共享——推行“开放银行业”计划
  • 5.5.3 加强数据保护，以保障消费者的合法权益
  • 1.充分发挥大数据在风险控制中的作用
  • 2.加强网络金融中消费者权益的保护
  • 3.加强贷前审查、贷款跟踪和贷后管理
  • 4.加强金融科技监管的技术化
  • 5.构建智能信用风险管理平台
  • 第6章 互联网金融风险防范与专项整治的制度分析
  • 6.1 绪论
  • 6.1.1 研究背景及意义
  • 1.研究背景
  • 2.研究意义
  • 6.1.2 研究方法及研究思路
  • 1.研究方法
  • 2.研究思路
  • 6.1.3 国内外文献综述
  • 1.国外文献综述
  • 2.国内文献综述
  • 3.文献述评
  • 6.1.4 研究内容及技术路线图
  • 1.研究内容
  • 2.技术路线图
  • 6.2 理论基础及相关概念的界定
  • 6.2.1 理论基础
  • 1.金融创新理论
  • 2.金融脆弱性理论
  • 3.长尾理论
  • 6.2.2 相关概念的界定
  • 1.互联网金融的内涵
  • 2.互联网金融的特征
  • 3.互联网金融的业态类型
  • 6.3 互联网金融风险防范的机制研究
  • 6.3.1 互联网金融和传统金融
  • 1.互联网金融和传统金融的比较
  • 2.互联网金融对传统金融的影响
  • 6.3.2 互联网金融风险的识别机制
  • 1.互联网金融风险的识别过程
  • 2.互联网金融风险的种类
  • 6.3.3 互联网金融风险的传导机制
  • 1.整体上的潜在风险的传导机制
  • 2.各模式的潜在风险及传导路径
  • 6.4 互联网金融风险专项整治制度分析
  • 6.4.1 互联网金融风险的相关政策法规梳理
  • 1.国外相关政策法规梳理
  • 2.国内相关政策法规梳理
  • 6.4.2 现有制度存在的问题
  • 1.互联网金融监管的法律法规体系不健全
  • 2.金融监管与金融创新的关系不平衡
  • 3.分业监管体制与混业经营发展趋势不适应
  • 6.4.3 国际经验借鉴
  • 1.监管法律体系的不断完善
  • 2.监管主体的进一步明确
  • 3.监管的内容进一步明确
  • 6.5 结论与建议
  • 6.5.1 构建目标及原则
  • 1.构建目标
  • 2.构建原则
  • 6.5.2 举措及建议
  • 1.健全互联网金融监管的法律体系
  • 2.完善互联网金融监管协调机制
  • 3.构建多层次的互联网金融风险监管体系
  • 4.发挥行业协会自律作用
  • 第7章 “金融科技+应用场景”中创新金融服务体系的构建研究
  • 7.1 绪论
  • 7.1.1 研究背景及意义
  • 1.智能化金融科技改变了金融服务的效率与成本
  • 2.金融科技的概念及其范畴
  • 3.研究意义及创新性
  • 7.1.2 研究现状及趋势
  • 1.金融科技发展的主要动因
  • 2.金融科技正在成为促进普惠金融最有效的路径
  • 3.金融智能化面临的主要挑战
  • 4.金融科技与创新金融服务体系
  • 7.2 金融科技及其应用场景
  • 7.2.1 人工智能和大数据及其应用
  • 1.人工智能和大数据
  • 2.大数据、人工智能和风险防控
  • 3.人工智能与智能投顾、智能理财
  • 4.人工智能与客户关系管理
  • 7.2.2 区块链及其应用
  • 1.区块链
  • 2.区块链和跨境支付
  • 3.区块链和数字货币
  • 4.区块链与证券发行和交易
  • 5.区块链与资产托管
  • 6.区块链与互助保险服务平台
  • 7.2.3 密码学及其应用
  • 1.密码学的创新之一——智能合约
  • 2.密码学的创新之二——生物识别
  • 3.智能合约与预测市场
  • 4.智能合约与黄金交易平台
  • 5.智能合约与众筹
  • 6.智能合约与交易所
  • 7.生物识别的一些应用
  • 7.2.4 移动互联及其应用
  • 1.移动互联和支付业务
  • 2.移动互联和网络借贷
  • 3.大数据和普惠金融
  • 4.移动互联、云计算和商业银行
  • 5.移动互联和商业保险
  • 7.3 金融科技广泛应用下的创新金融体系构成
  • 7.3.1 支付领域
  • 1.金融科技与新兴支付方式
  • 2.数字货币及区块链的颠覆性应用
  • 7.3.2 投融资领域
  • 1.金融科技在投资中的应用
  • 2.金融科技在融资中的应用
  • 7.3.3 风险管理
  • 1.金融科技助力风险管理
  • 2.应用金融科技面临的风险挑战
  • 3.政府监管
  • 7.3.4 咨询服务
  • 1.服务市场细分和定位
  • 2.智能投顾
  • 3.投研管理
  • 4.人工智能动态沟通
  • 7.4 结论与建议
  • 7.4.1 结论
  • 7.4.2 启示及展望
  • 1.建立公平公正竞争有序的制度环境
  • 2.加大金融科技研发投入
  • 3.高效、稳定的创新金融产业协作关系
  • 4.培养创新金融服务人才
  • 5.建设创新金融文化
  • 第8章 长三角金融科技协同发展路径与对策研究
  • 8.1 绪论
  • 8.1.1 研究背景
  • 8.1.2 区域协同理论
  • 1.协同理论的内涵
  • 2.区域产业协同的内涵
  • 8.1.3 金融科技产业的内涵
  • 8.2 长三角地区一体化发展现状
  • 8.2.1 长三角地区概况
  • 1.长三角地区经济发展现状
  • 2.长三角地区产业优势
  • 3.长三角地区各城市现状总结
  • 8.2.2 长三角地区一体化进程
  • 8.2.3 长三角地区当前一体化主要举措
  • 8.3 长三角地区金融科技产业发展现状
  • 8.3.1 上海金融科技及相关产业发展状况
  • 1.上海金融科技发展情况
  • 2.上海金融科技企业情况
  • 3.上海金融科技企业集聚情况
  • 8.3.2 江苏省、浙江省金融科技相关产业发展现状
  • 1.江苏省金融科技相关产业发展现状
  • 2.浙江省金融科技相关产业发展现状
  • 8.3.3 长三角地区主要城市金融科技发展现状
  • 1.南京市金融科技发展现状
  • 2.无锡市金融科技发展现状
  • 3.常州市金融科技发展现状
  • 4.杭州市金融科技发展现状
  • 5.合肥市金融科技发展现状
  • 6.淮南市金融科技发展现状
  • 7.宿州市金融科技发展现状
  • 8.4 长三角地区金融科技协同发展路径选择
  • 8.4.1 长三角地区金融科技产业协同发展目标
  • 1.持续不断的科技创新
  • 2.科技产品和服务引领全球
  • 3.打造全球智能城市区域
  • 8.4.2 长三角地区金融科技产业协同发展路径
  • 1.长三角地区金融科技协同发展的空间路径
  • 2.长三角地区金融科技协同发展的产业与技术路径
  • 3.长三角地区金融科技协同发展的市场路径
  • 8.5 结论与建议
  • 1.加强金融机构与金融科技企业的合作
  • 2.统一长三角地区金融科技企业认定和税收
  • 3.发挥地区比较优势，提升产业布局合理性
  • 4.加快长三角地区产业结构调整
  • 5.构建技术标准化市场
  • 6.人才一体化
  • 7.降低市场准入门槛
  • 主要参考文献
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