[套装书]商业银行大数据治理研究与实践+中小商业银行科技创新探索与实践（2册）

作者
邵理煜 黄登玺 潘学芳 王鹏举 张宏 韩红梅
丛书名
银行业信息科技风险管理高层指导委员会银行业信息化丛书
出版社
机械工业出版社
ISBN
9782009081103
简要
简介
内容简介书籍经济管理学书籍 ---------------------------商业银行大数据治理研究与实践--------------------------- 本书详细阐述了大数据的基本概念，大数据将成为商业银行核心竞争力，商业银行大数据应用的各类场景等内容，列举了当前商业银行普遍使用的各类大数据相关技术，结合数据治理的方法论及框架，商业银行数据治理成果以及大数据时代的特点，构建大数据治理体系。同时，结合商业银行自身特点，指出商业银行大数据治理能力提升的6个重点方向。最后，结合大数据成熟度模型构建数据治理能力评价方法，探讨数据资产估值的现状及可行性。 本书既有较为全面的理论知识又有丰富的商业银行实践与案例，可以作为商业银行数据管理者和大数据应用及开发人员的入门参考用书，也适合银行业务人员阅读，以帮助了解大数据应用对银行业务发展的意义和大数据治理对数据应用的支撑作用。 ---------------------------中小商业银行科技创新探索与实践--------------------------- 根据厦门国际银行股份有限公司科技创新实践，本书对中小商业银行科技创新探索的普遍性进行了全面深入的研究，并分别从“挑战与机遇”“机制与体系”“流程再造与系统建设”和“新兴技术应用”角度进行阐述，共有14章。本书试图通过分析、研究国内外银行业（含金融科技公司）的科技创新举措和成效，全面系统地论证科技创新对中小商业银行构建科技核心竞争优势的作用，并结合中小商业银行科技创新的案例，翔实地展示中小商业银行在科技机制与体系构建、流程再造与信息科技系统建设、新兴技术应用等方面的探索与实践。
目录



---------------------------商业银行大数据治理研究与实践---------------------------


前言
基础部分
第1章　什么是大数据 / 2
1.1　数据及大数据发展史 / 2
1.2　大数据的概念 / 3
1.2.1　大数据的特征 / 4
1.2.2　大数据类型 / 5
1.2.3　银行业大数据 / 5
第2章　大数据成为银行业核心竞争力 / 7
2.1　银行业IT建设发展历程 / 7
2.1.1　电算化阶段 / 8
2.1.2　信息化阶段 / 8
2.1.3　网络移动化阶段 / 9
2.1.4　数字智能化阶段 / 11
2.2　银行业创新转型的突破口 / 14
2.2.1　大数据给银行业带来服务模式变革 / 15
2.2.2　大数据思维助力银行业从创新中挖掘效益 / 15
2.2.3　大数据推进数字化转型 / 17
2.3　大数据思维 / 20
2.4　数据挖掘能力 / 22
2.5　业界的关键观点 / 24
2.5.1　IBM的观点 / 24
2.5.2　普华永道的观点 / 24
技术部分
第3章　大数据技术概述 / 28
3.1　数据采集相关概念介绍 / 28
3.2　大数据的数据源与数据类型 / 29
3.2.1　大数据的数据源 / 29
3.2.2　传统的数据类型 / 31
3.2.3　大数据时代创新的数据类型 / 32
3.3　大数据的采集方法和工具 / 33
3.3.1　大数据采集方法 / 33
3.3.2　常用的大数据采集工具 / 34
第4章　大数据平台 / 36
4.1　MPP / 37
4.1.1　Teradata数据仓库 / 39
4.1.2　IBM Netezza / 42
4.1.3　Pivotal Greenplum / 43
4.1.4　GBase 8a Cluster / 44
4.2　Hadoop / 45
4.2.1　Hadoop是什么 / 45
4.2.2　Hadoop和大数据 / 46
4.2.3　Hadoop的发展历程 / 47
4.2.4　Hadoop生态圈 / 49
4.2.5　Hadoop核心组件 / 50
4.2.6　Hadoop其他组件 / 54
4.3　NoSQL / 55
4.3.1　概述 / 55
4.3.2　典型NoSQL简介 / 57
4.4　国内银行大数据平台的应用 / 61
4.4.1　概述 / 61
4.4.2　国内银行大数据平台介绍 / 61
4.5　大数据技术的云平台化 / 63
4.6　数据湖的介绍 / 64
4.6.1　数据湖的概念 / 64
4.6.2　数据湖的架构 / 64
4.6.3　数据湖与数据仓库的区别 / 66
第5章　大数据科学技术 / 68
5.1　相关概念介绍 / 68
5.1.1　数据挖掘 / 69
5.1.2　机器学习 / 70
5.2　数据挖掘算法 / 71
5.2.1　朴素贝叶斯分类模型 / 72
5.2.2　决策树模型 / 72
5.2.3　K最近邻分类算法 / 72
5.2.4　神经网络 / 73
5.2.5　支持向量机算法 / 73
5.2.6　集成学习 / 74
5.2.7　聚类分析 / 75
5.2.8　关联分析算法 / 76
5.2.9　最大期望算法 / 76
5.2.10　网页排名算法 / 76
5.2.11　其他常用算法 / 77
5.3　数据科学工具 / 78
5.3.1　SAS / 78
5.3.2　PASW / 78
5.3.3　R语言 / 79
5.3.4　Python / 79
5.3.5　MATLAB / 80
5.3.6　Stata / 80
5.3.7　Splunk / 80
5.3.8　Spark / 81
5.4　数据可视化技术 / 81
5.4.1　Tableau Desktop / 82
5.4.2　QlikView / 83
5.4.3　D3.js / 83
5.5　数据挖掘的应用 / 83
治理与实践部分
第6章　数据治理概述与理论研究 / 88
6.1　银行业数据治理的发展 / 88
6.1.1　数据大集中和数据仓库建设时期的数据治理 / 89
6.1.2　精细化管理和外部监管驱动下的数据治理 / 89
6.1.3　以企业级视角为重要标志的新时期大数据治理 / 89
6.2　监管数据治理体系及要求 / 89
6.2.1　《良好标准》与《指引》的制定 / 90
6.2.2　监管数据治理要求的目的和意义 / 91
6.2.3　《良好标准》的主要内容 / 91
6.2.4　《指引》的主要内容 / 92
6.3　银行业标准体系 / 92
6.3.1　制定背景 / 92
6.3.2　框架简介 / 93
6.3.3　作用 / 94
6.4　大数据时代的数据治理 / 94
6.4.1　大数据的特征 / 94
6.4.2　大数据时代给数据治理提出新的要求 / 95
6.4.3　大数据生命周期 / 97
6.4.4　大数据治理方法概述 / 97
6.5　数据治理理论研究 / 99
6.5.1　国际数据管理协会数据治理 / 100
6.5.2　国际治理协会数据治理 / 103
6.5.3　IBM数据治理 / 105
6.5.4　MIKE2.0数据治理 / 107
6.5.5　普华永道数据治理 / 109
6.5.6　理论总结 / 111
第7章　银行大数据治理实践 / 113
7.1　银行大数据治理体系框架 / 113
7.2　银行大数据治理实施策略与推进模式 / 115
7.2.1　大数据治理实施策略 / 115
7.2.2　大数据治理推进模式 / 118
7.2.3　三位一体的大数据治理能力建设 / 121
7.3　银行提升大数据应用能力的关键举措 / 122
7.4　大数据治理组织机制 / 124
7.4.1　大数据治理组织 / 124
7.4.2　首席数据官 / 125
7.4.3　数据认责机制 / 126
7.5　数据资产管理 / 129
7.5.1　数据资产管理的意义 / 130
7.5.2　数据资产特征与分类 / 130
7.5.3　数据架构与模型管理 / 131
7.5.4　数据质量管理 / 132
7.5.5　外部数据管理 / 135
7.6　数据安全及隐私 / 139
7.6.1　大数据带来的安全挑战 / 139
7.6.2　大数据安全挑战应对方式 / 140
第8章　银行大数据应用实践 / 142
8.1　大数据应用体系构建 / 142
8.1.1　数据正在成为银行的重要战略资产，未来银行必将是数据驱动型的 / 142
8.1.2　大数据应用体系构建能力 / 143
8.2　大数据挖掘 / 146
8.3　大数据运营 / 147
8.3.1　数据产品化 / 147
8.3.2　数据服务社区 / 153
8.3.3　数据服务 / 161
8.4　大数据应用场景 / 165
8.4.1　利用大数据支持客户服务提升 / 166
8.4.2　利用大数据支持客户营销 / 168
8.4.3　利用大数据进行线上客户智能运营 / 172
8.4.4　利用大数据进行智能风险管理 / 174
8.4.5　利用大数据提升运营效率 / 180
8.4.6　利用大数据预防和控制金融犯罪 / 181
第9章　银行大数据评价 / 184
9.1　银行大数据能力评价 / 185
9.1.1　数据管理能力成熟度模型 / 185
9.1.2　大数据成熟度模型 / 186
9.1.3　数据化能力指数：某银行数据能力评价实践 / 188
9.2　大数据应用价值评价 / 193
9.2.1　应用场景评价 / 193
9.2.2　应用结果评价 / 194
9.3　数据资产估值与交易 / 195
9.3.1　数据交易市场 / 195
9.3.2　数据资产估值 / 197
结语　谁将引领未来的潮流 / 199
参考文献 / 203



---------------------------中小商业银行科技创新探索与实践---------------------------


序言
前言
第一篇　挑战与机遇
第1章　中小商业银行的时代契机 / 2
1.1　银行业发展环境的变化 / 2
1.1.1　金融科技发展方兴未艾 / 3
1.1.2　金融科技带来的冲击与挑战 / 4
1.2　中小商业银行科技创新的优劣势分析 / 5
1.2.1　相比金融科技公司的优势 / 5
1.2.2　相比金融科技公司的劣势 / 6
1.2.3　相比大型商业银行的优势 / 6
1.2.4　相比大型商业银行的劣势 / 7
1.3　科技创新是中小商业银行的必然选择 / 7
第二篇　机制与体系
第2章　科技治理与管理 / 10
2.1　中小商业银行科技治理面临的挑战 / 10
2.2　信息科技组织架构 / 11
2.2.1　信息科技组织架构的建立 / 11
2.2.2　银行信息科技三道防线的构成 / 13
2.2.3　在信息科技部门内加强制衡与协调发展 / 15
2.3　信息科技项目管理 / 17
2.4　信息科技外包管理 / 19
2.4.1　外包管理组织架构与外包战略制定 / 19
2.4.2　外包服务生命周期管理 / 20
2.4.3　外包集中度风险管理 / 23
2.4.4　非驻场外包及重点外包服务机构管理 / 24
2.5　信息科技风险管理 / 25
2.6　信息科技审计 / 26
第3章　科技创新机制 / 28
3.1　科技创新机制的必要性 / 28
3.2　科技创新机制建设思路 / 29
3.2.1　构建科技创新组织 / 29
3.2.2　培育科技创新文化 / 30
3.2.3　建立科技创新制度 / 30
3.2.4　保障科技创新持续投入 / 31
3.3　科技创新机制建设实践 / 31
3.3.1　打造可持续科技创新引领机制 / 31
3.3.2　建立科技创新项目孵化组织 / 32
3.3.3　设立科技创新项目基金 / 33
3.3.4　构建科技创新项目孵化流程 / 33
第4章　科技规划 / 35
4.1　科技规划的重要性 / 35
4.2　科技规划的方法论 / 36
4.2.1　科技规划的策略 / 36
4.2.2　科技规划的过程 / 37
4.3　科技规划的准备 / 38
4.3.1　组建团队 / 38
4.3.2　调研分析 / 38
4.3.3　确立目标 / 40
4.4　科技规划的制定 / 41
4.4.1　设计科技体系架构 / 41
4.4.2　制定实施路线图 / 42
4.5　科技规划的实施 / 43
4.5.1　科技规划实施面临的挑战 / 43
4.5.2　推进科技规划的落地和完善 / 43
4.6　中小商业银行科技规划实践 / 44
4.6.1　科技规划的组织 / 44
4.6.2　发展时期的科技规划 / 44
4.6.3　转型时期的科技规划 / 47
4.6.4　科技规划的落地实施 / 50
第5章　智慧运维与业务连续性 / 51
5.1　科技运维的新挑战与新机遇 / 51
5.2　信息安全体系 / 53
5.2.1　全面的信息安全体系 / 53
5.2.2　安全管理体系建设 / 54
5.2.3　安全技术体系建设 / 56
5.2.4　安全运行体系建设 / 58
5.3　科技智慧运维 / 59
5.3.1　科技智慧运维体系 / 59
5.3.2　运维自动化实践 / 61
5.3.3　运维智能化探索 / 64
5.4　业务连续性管理 / 68
5.4.1　完整的管理体系及预案 / 68
5.4.2　可靠的应急切换技术 / 69
5.4.3　业务连续性管理的创新实践 / 70
第三篇　流程再造与系统建设
第6章　组织流程再造 / 74
6.1　组织流程再造与科技创新相辅相成 / 74
6.1.1　科技和业务发展驱动组织流程再造 / 74
6.1.2　科技创新为组织流程再造奠定基础 / 75
6.1.3　组织流程再造促活科技创新 / 75
6.1.4　组织流程再造与科技创新应用协调实施 / 77
6.2　目标组织架构设计实践 / 78
6.2.1　发展战略分析 / 78
6.2.2　现状与差距分析 / 79
6.2.3　组织架构模型分析 / 79
6.2.4　组织架构设计理念 / 80
6.2.5　目标组织架构设计 / 81
6.2.6　组织架构持续优化 / 83
6.3　目标业务流程设计实践 / 83
6.3.1　业务流程设计方法 / 83
6.3.2　目标业务流程设计 / 83
6.4　目标组织流程的实施和优化 / 86
第7章　核心银行系统建设 / 89
7.1　核心银行系统建设面临的挑战 / 89
7.2　核心银行系统建设的组织与管理 / 91
7.2.1　核心银行系统建设的组织支持 / 91
7.2.2　核心银行系统建设的过程管理 / 92
7.2.3　核心银行系统建设的项目管理创新 / 93
7.3　核心银行系统建设实践 / 94
7.3.1　核心银行项目建设经验 / 95
7.3.2　核心银行系统建设成效 / 99
第8章　金融服务渠道整合 / 101
8.1　金融服务渠道整合背景 / 101
8.2　金融服务渠道建设存在的问题 / 102
8.3　金融服务渠道整合探索 / 103
8.4　金融服务渠道整合实践 / 104
8.5　金融服务渠道整合成效 / 107
第9章　数据治理与数据服务体系建设 / 109
9.1　数据治理与数据服务体系的价值 / 109
9.2　数据治理的探索和实践 / 110
9.2.1　数据治理探索 / 112
9.2.2　数据治理实践 / 115
9.3　数据服务体系建设 / 121
9.3.1　数据来源 / 121
9.3.2　数据采集 / 123
9.3.3　数据交换 / 123
9.3.4　数据存储 / 123
9.3.5　数据应用 / 124
9.3.6　数据消费 / 126
第四篇　新兴技术应用
第10章　互联网金融生态圈建设 / 128
10.1　互联网金融的特点 / 128
10.1.1　生态圈模式 / 128
10.1.2　跨界融合 / 128
10.1.3　便民普惠 / 129
10.1.4　注重体验 / 129
10.2　中小商业银行发展互联网金融的思路 / 129
10.2.1　跨界合作，大力挖掘场景化金融 / 130
10.2.2　找准定位，坚持差异化特色发展 / 130
10.2.3　科技创新，加强互联网技术运用 / 130
10.2.4　管控风险，保障客户资金安全 / 131
10.3　中小商业银行对互联网金融业务模式的探索 / 131
10.3.1　互联多元的生态圈金融模式 / 131
10.3.2　场景集成的生活圈金融模式 / 132
10.4　中小商业银行互联网金融体系建设实践 / 133
10.4.1　互联网金融体系架构 / 133
10.4.2　互联网金融平台技术架构 / 137
第11章　大数据应用 / 139
11.1　中小商业银行大数据应用面临的挑战及机遇 / 139
11.1.1　大数据应用面临的挑战 / 139
11.1.2　大数据应用迎来的机遇 / 141
11.2　中小商业银行大数据探索 / 141
11.3　中小商业银行大数据实践 / 144
11.3.1　架构先行，统一平台 / 144
11.3.2　数据整合，有序管控 / 146
11.3.3　应用构建，短期速赢 / 148
11.3.4　人才培养，加强投入 / 149
第12章　云计算平台建设与应用 / 150
12.1　云计算技术的发展背景 / 150
12.2　银行业云计算平台建设目标 / 151
12.3　中小商业银行云计算平台建设思路 / 151
12.4　中小商业银行云计算平台建设实践 / 153
第13章　人工智能与未来应用 / 155
13.1　人工智能的发展现状 / 155
13.2　中小商业银行人工智能建设面临的挑战 / 156
13.3　中小商业银行人工智能建设思路 / 157
13.4　中小商业银行人工智能应用探索 / 159
13.4.1　建立智能感知体系 / 159
13.4.2　打造智能客户服务 / 160
13.4.3　构建资源共享模式 / 161
13.4.4　整合数据构建智能模型 / 161
13.4.5　搭建智慧金融服务体系 / 162
13.4.6　提升线上线下智能化服务水平 / 163
13.4.7　打造智慧运维闭环 / 163
第14章　区块链技术建设与应用探索 / 165
14.1　区块链技术带来的机遇与挑战 / 165
14.2　中小商业银行区块链建设思路 / 166
14.2.1　区块链技术平台建设模式选择 / 166
14.2.2　区块链技术的金融应用场景切入点 / 166
14.3　区块链应用场景探索 / 167
14.3.1　采用合同链构建合同线上见证信任体系 / 167
14.3.2　通过区块链构建供应链金融信任体系 / 168
14.3.3　区块链技术在支付领域的应用探索 / 169
14.3.4　区块链技术在公益捐赠领域的应用 / 170
后记 / 172
参考文献 / 173



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