
包邮数据驱动的供应链金融:数据要素赋能供应链金融产品的方法与实践

- ISBN:9787111768388
- 装帧:平装-胶订
- 册数:暂无
- 重量:暂无
- 开本:16开
- 页数:356
- 出版时间:2025-02-01
- 条形码:9787111768388 ; 978-7-111-76838-8
本书特色
1.作者背景资深:作者是来自湖南财信金融控股集团高管、湖南数据产业集团的资深专家,在供应链金融和数据要素领域有丰富的实战经验。
2.科学方法论 标准流程:为供应链金融相关企业有效开展数据工作并用数据驱动供应链金融产品设计和运营提供科学方法论和标准流程。
3.内容实用 创新:聚焦中小企业贷款产品,强调数据要素驱动,注重数据相关的工具与实操方式,包含大量案例。
内容简介
内容介绍 这是一本指导供应链金融相关企业做好数据工作,并利用数据驱动供应链金融产品和服务的设计与运营的著作。 在数据要素赋能各行各业的大背景下,传统供应链金融产品和服务过于依赖模式设计和经验判断的问题,通过数据驱动的方法能得到很好的解决。本书将详细指导供应链金融相关企业做好数据实施工作,并将数据成果应用到供应链金融产品和服务的设计与运营工作中,提供科学的方法论和标准的操作流程。 本书共12章,从逻辑上可以分为四个部分。 **部分:总体概述(第1~3章) 该部分阐述了本书所述的供应链金融的范围、参与方、数据工作的目标与内容、工作团队组成等。 第二部分:数据实施工作(第4~7章) 该部分包括业务调研和信息系统调研、构建数据基础、市场分析测算、风险分析等内容,阐述了确定数据、整合数据、分析数据及*终形成结论的过程,是全书的重点和难点。其中,金融企业了解、整合和运用核心企业供应链数据的过程,需要双方明确分工、密切配合、共同完成工作。 第三部分:数据成果运用(第8~11章) 该部分包括风险规则形成与系统实现、对接核心企业数据、供应链金融产品设计、数据运营等内容。这些工作主要是站在金融企业的角度进行阐述,核心企业处于配合地位。 第四部分:知识沉淀(第12章) 该部分阐述如何更好地实现知识沉淀和标准工具建设。类似项目经验、资料和管理方法这样的知识和工具均具有长期效应,有助于金融企业不断沉淀知识,提升效率,形成竞争优势。
前言
Preface?前 言
为何写作本书
供应链金融作为现代金融服务行业中的关键领域,是多种金融服务和产品的总称。它依托于供应链核心企业,基于核心企业与上下游企业之间的关系和交易,为供应链上下游链条企业提供一系列金融服务。当前,供应链金融已成为众多企业降低融资成本、提高资金融通效率的有效途径。
随着供应链的全球化发展,几乎所有的企业都融入各个供应链之中,由此带来了供应链形态的日趋复杂与多样,场景的日趋丰富和个性,上下游企业数量的飞速增长,与之相对应,供应链金融与场景的结合日趋紧密,供应链金融模式、交易结构及产品不断创新,形成了供应链金融百花齐放的局面。据统计,2022年供应链金融的规模已达到数万亿美元,预计未来几年将继续保持高速增长。
目录
Contents?目 录
前 言
第1章 供应链金融概述 1
1.1 供应链金融产品 1
1.1.1 供应链金融的概念 1
1.1.2 传统的供应链金融产品 2
1.1.3 个性化的供应链金融产品 3
1.2 供应链金融参与方 4
1.2.1 各参与方 4
1.2.2 资金提供方:金融企业 6
1.2.3 场景主导方:核心企业 7
1.2.4 资金需求方:合作企业 8
1.3 本书涉及数据情况 9
1.3.1 数据范围 9
1.3.2 数据要素形态 10
第2章 数据工作的目标与挑战 12
2.1 数据工作的目标 12
2.1.1 找到真实可用的场景数据 13
2.1.2 数据驱动形成产品 13
2.1.3 数据支撑产品运营 15
2.1.4 各工作内容对应的章节 15
2.1.5 数据工作的一票否决制度 16
2.1.6 知识与数据积累 17
2.2 数据工作的挑战 17
2.2.1 主观因素挑战及应对方式 17
2.2.2 客观因素挑战及应对方式 18
第3章 工作团队组成 20
3.1 团队构成 20
3.2 高层领导 21
3.2.1 核心企业高层的支持 21
3.2.2 金融企业高层的支持 22
3.2.3 双方高层的沟通方式 23
3.3 执行人员 23
3.3.1 数据人员 24
3.3.2 非数据人员 27
3.3.3 执行团队的协作 28
3.4 支持人员 29
3.5 人员名单 29
第4章 业务调研与信息系统调研 32
4.1 参与人员 32
4.2 调研的总体规划 33
4.3 传统风险尽调 34
4.4 业务调研 34
4.4.1 明确工作目标 35
4.4.2 厘清核心企业分类 35
4.4.3 调研前期沟通 37
4.4.4 准备调研问题 39
4.4.5 开展正式调研 47
4.4.6 整理调研结果 50
4.4.7 形成业务调研成果 52
4.5 信息系统调研 53
4.5.1 明确工作目标 54
4.5.2 调研前期准备与沟通 55
4.5.3 业务与管理动作分解 57
4.5.4 开展信息系统调研 59
4.5.5 信息系统问题沟通 63
4.5.6 整理调研结果 63
4.5.7 形成信息系统调研成果 64
第5章 构建数据基础 66
5.1 参与人员 66
5.2 数据工作的前期准备 67
5.2.1 根据数据和系统能力对核心
企业进行分类 68
5.2.2 确定数据工作所需的内容 70
5.2.3 确定数据方面的权利和义务 71
5.2.4 构建工作环境与工具 72
5.3 理解核心企业的数据特点 79
5.3.1 核心企业与金融企业的数据
差异 80
5.3.2 两类核心企业的数据差异与
优缺点 82
5.4 构建所需的数据内容框架 87
5.4.1 构建数据内容框架的思路 87
5.4.2 数据内容描述的对象 88
5.4.3 规划数据内容的获取方式 88
5.5 完成数据分析基础表 90
5.5.1 数据分析基础表的定义
与要求 90
5.5.2 数据分析基础表的命名
与分层 92
5.5.3 设计数据表之间的关联
方式 94
5.5.4 确定各数据来源系统 95
5.5.5 设计各数据分析基础表的
内容 98
5.5.6 设计数据表的数据加工
关系 101
5.5.7 检查来源表的数据质量 106
5.5.8 完成数据填充 107
5.6 检查并修正填充后的数据 108
5.6.1 数据内容唯一性检查及问题
处理 109
5.6.2 数据内容形式校验及问题
处理 118
5.6.3 数据单字段场景准确性检查
及问题处理 126
5.6.4 数据处理版本管理 129
5.7 数据分析基础表定型 131
5.8 实际工作中的常见问题 132
5.8.1 设计资料缺失 132
5.8.2 各系统之间数据存在差异 134
5.8.3 构建数据基础失败 134
第6章 市场分析测算 136
6.1 参与人员 136
6.2 分析步骤 137
6.3 市场调研 139
6.3.1 前期核心企业调研内容
整理 139
6.3.2 面向合作企业的调研 140
6.3.3 调研成果整理 144
6.4 数据二次加工 148
6.4.1 二次加工的目标 148
6.4.2 二次加工的工作步骤 148
6.4.3 二次加工的工作特点 149
6.4.4 两类企业的工作侧重点 150
6.5 合作企业现状分析 151
6.5.1 规划分析特征 151
6.5.2 设计组合分析 153
6.5.3 进行数据统计 156
6.5.4 总结特征规律 157
6.6 市场测算 158
6.6.1 合作企业分群 158
6.6.2 测算指标选择 164
6.6.3 测算参数设计 166
6.6.4 测算实施 176
6.7 分析工作记录整理并形成结论 187
6.7.1 分析工作记录整理 187
6.7.2 形成分析结论 189
第7章 风险分析 190
7.1 参与人员 190
7.2 风险分析工作简介 191
7.2.1 风险分析工作的目标 191
7.2.2 风险分析考量的对象与
内容 191
7.2.3 风险分析工作的特点 192
7.2.4 风险工作的主要构成 192
7.3 风险信息的收集与整理 193
7.4 核心企业经营风险分析 193
7.4.1 传统风险分析方法 193
7.4.2 供应链数据分析方法 194
7.5 合作企业定性风险分析 198
7.5.1 反欺诈数据探索 198
7.5.2 关联企业风险分析 202
7.5.3 交易量剧变的风险分析 208
7.6 对合作企业进行量化分析 213
7.6.1 确定分析目标 214
7.6.2 确定建模思路并选择
算法 214
7.6.3 构建特征工程 217
7.6.4 算法建模 224
7.6.5 输出模型分析结果 238
7.7 模拟测算与形成场景风险策略 238
7.7.1 模拟测算 238
7.7.2 形成场景风险策略 239
7.8 风险分析需要注意的问题 242
7.8.1 风险分析与市场分析的
差异 242
7.8.2 个人贷款与供应链产品建模
分析的差异 242
7.8.3 非核心企业数据的引入
与使用 243
7.9 风险分析阶段的项目终止 247
第8章 风险规则形成与系统实现 248
8.1 参与人员 248
8.2 风险规则简介 249
8.2.1 风险规则的定义与分类 249
8.2.2 业务风险规则与系统规则 250
8.3 形成产品的业务风险规则 251
8.3.1 选择通用风险规则 251
8.3.2 场景与通用风险规则融合 252
8.3.3 金融企业内部评审 252
8.3.4 确定产品的业务风险规则 253
8.4 系统规则实现步骤 253
8.5 决策系统简介 255
8.5.1 决策系统的基本用途 255
8.5.2 决策系统的特点 255
8.5.3 决策系统的工作流程 256
8.6 指标设计 257
8.6.1 生成指标的数据来源 258
8.6.2 指标特征与分类 261
8.6.3 指标加工 263
8.6.4 指标记录 265
8.7 决策系统的系统规则设计 267
8.7.1 原子规则设计 267
8.7.2 组合规则设计 272
8.7.3 预警规则设计 275
8.7.4 系统规则记录 276
8.7.5 系统规则辅助运营 277
8.8 规则优化 278
8.8.1 规则优化的决策 279
8.8.2 规则优化的实施 279
第9章 对接核心企业数据 280
9.1 参与人员 280
9.2 数据对接目标 281
9.3 确认对接数据的基础信息 281
9.3.1 确认技术方式 281
9.3.2 确认数据的接收形式 282
9.3.3 确认数据的更新周期 283
9.3.4 确认数据的载体形式 283
9.3.5 数据验证手段 284
9.4 解决法律细节问题 284
9.5 系统对接开发 285
9.5.1 数据对接设计 285
9.5.2 系统数据对接开发 291
9.5.3 对接后的故障处理 292
第10章 供应链金融产品设计 294
10.1 参与人员 294
10.2 产品设计内容 295
10.2.1 产品简介 295
10.2.2 核心企业简介 296
10.2.3 目标客户 298
10.2.4 产品要素 300
10.2.5 风险规则说明 303
10.2.6 账户体系说明 304
10.2.7 业务流程 305
10.2.8 产品优势说明 307
10.2.9 主要风险与应对方案 308
10.2.10 技术规范设计 310
10.2.11 制度与合同援引 310
10.2.12 服务文档援引 311
10.3 产品设计管理注意事项 311
10.4 产品设计到产品开发 312
第11章 数据运营 314
11.1 参与人员 314
11.2 常见的数据运营 315
11.2.1 服务于单个产品的数据
运营 316
11.2.2 服务于多个产品的数据
运营 321
11.3 运营数据的形成 328
11.3.1 运营规划 328
11.3.2 原始数据资源管理 330
11.3.3 数据设计和开发 331
11.3.4 应用输出 336
11.3.5 各阶段运营数据的
??特点 337
11.4 运营所需的数据平台简介 340
11.4.1 数据平台的主要构成 341
11.4.2 产业数据集市 341
11.4.3 数据安全 343
第12章 知识沉淀与标准工具
??构建 345
12.1 参与人员 345
12.2 知识沉淀 346
12.2.1 知识沉淀的范围 346
12.2.2 知识沉淀的管理要求 346
12.2.3 工作过程规范化 347
12.2.4 内容分类与标签管理 349
12.2.5 知识管理工具 353
12.3 标准工具建设 354
12.3.1 标准工具的定义与特点 354
12.3.2 标准工具的内容 354
12.3.3 标准工具的分类 354
12.3.4 标准工具的优缺点 355
12.3.5 标准工具的注意点 355
作者简介
冯天驰,湖南数据产业集团资深数据专家,长期从事数据要素在金融行业应用、金融行业数据治理等相关工作与研究,主持构建多家大型集团和企业供应链数据应用模型。发表相关论文2篇,拥有相关专利7项。
姜桂林,现任湖南财信金控集团首席信息官,湖南数据产业集团董事长,中国计算机学会数字金融分会常委,深圳市人大教科文卫工委委员。发表数据相关论文8篇,拥有相关专利4项,著有《数字化赋能高质量发展》《金融科技发展应用与安全》等专著。
唐丽华,现任湖南数据产业集团副总经理,曾在湖南省发展和改革委员会系统,以及多家业内著名金融机构任职,长期从事数字金融相关工作,主持多个省级重点项目。拥有相关专利2项。
李邕,湖南数据产业集团资深数据领域专家,拥有超过20年数据管理工作经验,长期从事金融行业数据工作,拥有数据相关专利3个。
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