金融数据风控：数据合规与应用逻辑
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作者李可顺 著
出版社机械工业
ISBN9787111724957
出版时间2023-05
装帧其他
开本其他
定价99元
货号31736694
上书时间2024-06-30
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目录
本书赞誉<br />前言<br />第一篇 金融风控数据源<br />合规的重要性<br />第1章 数据源合规的推动力及效能 3<br />1.1 数据源合规的五大推动力 3<br />1.2 金融风控的最大红利—权威<br />数据领先效能 8<br />第2章 合规数据源的选择与<br />采购要点 9<br />2.1 选择合规数据源的三大要点 9<br />2.1.1 主体合规 10<br />2.1.2 类型匹配 11<br />2.1.3 场景丰富 12<br />2.2 数据采购价值评估四大要点 13<br />2.2.1 匹配度 14<br />2.2.2 性能 16<br />2.2.3 效果 18<br />2.2.4 计费模式 28<br />第二篇 权威合规数据来源解密<br />第3章 四大身份验证数据源 31<br />3.1 身份证验证数据源 31<br />3.1.1 全国公民身份证号码查询<br />服务中心 33<br />3.1.2 中盾安信 35<br />3.1.3 公民网络身份识别系统 43<br />3.1.4 银行专属身份验证平台 46<br />3.1.5 主流身份验证产品 49<br />3.1.6 实名制与公安体系数据<br />开放 55<br />3.1.7 公安体系风险名单 57<br />3.2 银行卡验证数据源 57<br />3.2.1 银联 58<br />3.2.2 实卡制与银联数据开放 60<br />3.2.3 银联数据标签能力 61<br />3.3 手机号验证数据源 63<br />3.3.1 运营商数据平台 64<br />3.3.2 实名制与运营商数据开放 66<br />3.3.3 运营商数据服务 66<br />3.4 企业验证数据源 71<br />3.4.1 全国组织机构统一社会<br />信用代码数据服务中心 72<br />3.4.2 国家企业信用信息公示<br />系统 74<br />第4章 反欺诈及风险防控相关<br />数据源 77<br />4.1 央行征信 77<br />4.1.1 成立背景 77<br />4.1.2 二代征信的特点 80<br />4.1.3 个人征信服务 81<br />4.1.4 企业征信服务 89<br />4.1.5 服务情况 92<br />4.2 持牌征信机构数据（以百行<br />征信为例） 92<br />4.2.1 数据维度 93<br />4.2.2 个人征信产品服务 95<br />4.2.3 小微企业征信产品服务 97<br />4.2.4 服务情况 99<br />4.3 司法大数据：中国法研 99<br />4.3.1 开放背景 100<br />4.3.2 数据维度 100<br />4.3.3 产品服务 101<br />4.4 航旅大数据：中航信 103<br />4.4.1 成立背景 104<br />4.4.2 数据维度 105<br />4.4.3 产品服务 106<br />4.5 铁路大数据：12306网站 107<br />4.5.1 开放背景 107<br />4.5.2 数据维度 108<br />4.5.3 产品服务 110<br />4.6 税务大数据：航天信息 114<br />4.6.1 成立背景 114<br />4.6.2 数据维度 116<br />4.6.3 产品服务 117<br />4.7 交通大数据 119<br />4.7.1 数据宝 119<br />4.7.2 中交兴路 125<br />4.8 电力大数据 128<br />4.8.1 国家电网 128<br />4.8.2 南方电网 129<br />4.8.3 数据维度 130<br />4.8.4 产品服务 130<br />4.9 保险大数据：中国银保信 135<br />4.9.1 成立背景 135<br />4.9.2 数据维度 136<br />4.9.3 车辆贷款反欺诈产品<br />服务 141<br />4.10 人社大数据：金保信 144<br />4.10.1 成立背景 144<br />4.10.2 数据维度 144<br />4.10.3 产品服务 145<br />4.11 其他渠道可用数据 147<br />第三篇 金融风控数据应用逻辑<br />第5章 消费金融风险防控 151<br />5.1 消费金融欺诈 151<br />5.2 金融欺诈图谱 152<br />5.2.1 欺诈主体类型 152<br />5.2.2 欺诈持续及普遍存在的<br />主要原因 154<br />5.2.3 黑产团伙欺诈的主要防控点 155<br />5.3 反欺诈路径 162<br />5.3.1 设备反欺诈 162<br />5.3.2 身份信息验证 164<br />5.3.3 信息核验 164<br />5.3.4 历史行为核验 169<br />5.3.5 反欺诈评分 170<br />5.3.6 团伙排查 171<br />5.3.7 人工核查 172<br />第6章 车险风险防控 173<br />6.1 4.5吨以下非营业货车车险<br />防控 174<br />6.2 货车车险防控 175<br />6.2.1 轨迹欺诈行为分析 175<br />6.2.2 挂靠行为分析 176<br />6.3 理赔反欺诈策略 177<br />6.3.1 七个基本防范策略 177<br />6.3.2 六类主要欺诈行为 178<br />第7章 物流金融风险防控 181<br />7.1 行业需求及发展难点 181<br />7.1.1 资金需求及难点 181<br />7.1.2 小微物流货车司机画像 182<br />7.2 风险防控逻辑 186<br />7.2.1 常用数据类型 186<br />7.2.2 通用数据应用逻辑 187<br />第8章 小微企业金融风险防控 192<br />8.1 小微企业定义 192<br />8.2 准入风险防控 193<br />8.2.1 禁入强规则 194<br />8.2.2 准入评分卡六大规则 195<br />8.3 反欺诈逻辑 197<br />8.3.1 身份识别 197<br />8.3.2 黑名单识别 198<br />8.3.3 空壳企业防控 201<br />8.4 授信逻辑 204<br />8.4.1 基本情况 204<br />8.4.2 行业情况 204<br />8.4.3 财务情况 205<br />8.4.4 负债情况 206<br />第四篇 金融数据要素发展展望<br />第9章 新数据 211<br />9.1 车联网数据 211<br />9.1.1 基础属性类数据 212<br />9.1.2 车辆工况类数据 213<br />9.1.3 环境感知类数据 213<br />9.1.4 车控类数据 214<br />9.1.5 应用服务类数据 214<br />9.1.6 用户个人信息 215<br />9.2 工业互联网数据 217<br />9.2.1 工业互联网设备数据 218<br />9.2.2 应用系统数据 218<br />9.2.3 知识库数据 219<br />9.2.4 企业数据 219<br />第10章 新逻辑 221<br />10.1 合规数据交易流通的市场<br />背景和政策背景 221<br />10.2 合规数据交易流通的技术<br />要求 222<br />10.3 合规数据交易场所 223<br />10.3.1 数据开放、算力与数据<br />交易场所建设 223<br />10.3.2 数据交易场所需要具备的<br />五大要素 225<br />10.3.3 六大数据交易场所介绍 236<br />10.3.4 合规数据交易场所的<br />意义、原则和趋势 244<br /><br />
内容摘要
这是一本建设数字中国的实战性著作，讲解了如何从合规数据源获取公共数据、个人数据和企业数据，并将这些数据合规地应用到各种金融风控场景。本书围绕公共数据、企业数据、个人数据的分类分级授权应用场景要点，通过分享公安、运营商、银联、工商、央行征信、百行征信、司法、航旅、铁路、税务、交通、电力、保险等十几种主流数据资源的开放背景、数据能力及现有的数据产品应用逻辑，帮助大数据行业从业者更好地了解数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权三类数据产权运行机制。书中凝聚了大量数据流通交易及应用方面的有价值的经验、方法论、规范、解决方案和案例，不仅能让读者即学即用，还能让读者了解大数据行业及数据经济产业的发展趋势。通过本书，你将掌握以下内容：?合规数据源的特点?金融机构数据采购评估的要点?各类公共数据、企业数据及个人数据资源的开放背景、产品形态及应用场景?反欺诈及风险防控等十几种主流数据源的深度剖析?消费金融反欺诈路径的设计?车险风险防控的策略?小微企业金融风险防控的逻辑?物流金融风险防控的机制?车联网及工业互联网数据应用情况?数据交易所对金融机构数据采购及应用的影响及合作思路
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