正版新书]金融数据风控:数据合规与应用逻辑李可顺 著97871117

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  金融风控的优选红利—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 />

（1）服务数字中国：数据合规是数据要素流通的关键，数据要素是数字中国的基础制度，本书围绕数据合规及其应用为数字中国建设提供实践指导。（2）作者背景资深：作者在数据要素和金融数据风控领域有10余年经验，是资深的数据要素流通应用专家和金融风控专家。（3）内容靠前稀缺：迄今鲜有系统讲解如何从合规的数据源获取公共数据、个人数据和企业数据的资料。（4）全面指导实践：本书能为数据使用方提高数据素养、数据所有方提升数据服务能力提供全面的实践指导。（5）16位专家力荐：16位来自金融和数据领域的专家和企业领导高度评价并推荐。