大数据在金融领域的应用及风险控制研究.docVIP

大数据在金融领域的应用及风险控制研究

TOC\o1-2\h\u16108第一章引言 2

326861.1研究背景 2

282481.2研究意义 3

110011.3研究方法 3

18664第二章大数据技术概述 4

272862.1大数据定义及特征 4

282302.1.1大量（Volume） 4

223962.1.2多样（Variety） 4

296242.1.3快速（Velocity） 4

146772.1.4价值（Value） 4

296282.2大数据技术体系 4

215682.2.1数据采集 4

120942.2.2数据存储 4

260052.2.3数据处理 5

301572.2.4数据分析 5

204432.2.5可视化 5

297612.3金融领域大数据应用现状 5

141572.3.1风险管理 5

178282.3.2客户关系管理 5

70702.3.3个性化营销 5

164842.3.4交易执行与监控 5

84202.3.5反洗钱与合规 5

2584第三章金融大数据来源及处理方法 5

22573.1金融大数据来源 6

36733.2数据预处理方法 6

98813.3数据挖掘方法 6

6529第四章大数据在金融业务中的应用 7

110714.1信贷业务 7

77624.2资产管理 7

217944.3风险评估 7

9674第五章大数据在金融风险控制中的应用 8

94625.1信用风险控制 8

88885.1.1信用风险评估 8

29635.1.2信用风险预警 8

283605.2市场风险控制 8

243925.2.1市场风险监测 8

95045.2.2市场风险防范 9

72985.3操作风险控制 9

283625.3.1操作风险识别 9

217815.3.2操作风险防范 9

14203第六章大数据金融风险控制模型与方法 9

26656.1监测模型 9

136826.1.1模型概述 9

210696.1.2模型构建 10

178046.1.3模型应用 10

254196.2预警模型 10

257956.2.1模型概述 10

196326.2.2模型构建 10

68166.2.3模型应用 10

326676.3评估模型 11

11466.3.1模型概述 11

148086.3.2模型构建 11

285376.3.3模型应用 11

10329第七章大数据金融风险控制的实证研究 11

80987.1数据来源与处理 11

16587.1.1数据来源 11

52597.1.2数据处理 11

267507.2模型建立与验证 12

246757.2.1模型选择 12

48417.2.2模型建立 12

31797.2.3模型验证 12

34827.3结果分析 12

77077.3.1模型功能评估 12

227477.3.2特征重要性分析 12

108847.3.3模型泛化能力分析 12

71007.3.4风险控制策略优化 12

4528第八章大数据金融风险控制的挑战与问题 13

77928.1数据质量问题 13

25728.2技术问题 13

144828.3法律法规问题 13

9252第九章大数据金融风险控制的发展策略 14

231529.1技术创新 14

289829.2数据治理 14

209459.3政策法规支持 15

2921第十章结论与展望 15

1173210.1研究结论 15

2986510.2研究局限 15

72710.3未来展望 16

第一章引言

1.1研究背景

信息技术的飞速发展，大数据作为一种全新的信息资源，正逐渐渗透到社会生活的各个领域。金融领域作为我国经济发展的核心产业，对大数据的运用日益成熟，其应用范围涵盖了信贷管理、风险管理、投资决策等多个方面。大数据技术在金融领域的应用不仅提高了金融机构的运营效率，还极大地降低了金融风险。但是大数据应用过程中的风险控制问题也日益引起关注。

我国金融行业呈现出高速发展的态势，金融机构的数量和规模不断扩大，金融业务种类日益丰富。在此背景下，大数据技