三民網路書店 中國圖書館分類法 / 經濟 / 財政、金融 / 金融、銀行 / 銀行業務

本書系作者從事多年金融工作和互聯網教學工作經驗的結晶, 分為基礎篇、技術篇、應用篇三大部分。本書通過互聯網的理論和操作將金融知識、互聯網知識、營銷知識、金融科技知識融合一體, 共有金融與互聯網金融、大數據、雲計算、區塊鏈技術、人工智能、第三方支付、眾籌、區塊鏈供應鏈金融、互聯網金融營銷、互聯網金融監管十章內容, 通過理論和實際操作以及典型案例進行融合、歸納, 形成一個比較完整的、理論與實踐有機結合的構架體系。

傳統銀行如今正面臨著來自挑戰者銀行的前所未有的衝擊。鑒於此，大華銀行於2019年和2020年分別在泰國和印度尼西亞推出了TMRW數字銀行，並取得了驚人的成功。在本書中，TMRW的創始人邱鼎和與我們分享了這個革命性項目背後的設計思路。在這個過程中，他和他的團隊每一步都超出了既定模式和傳統智能的限制，成功建立了東盟的第一家數字銀行。本書源自作者從零開始創建一家數字銀行的經驗，這是他30多年職業生涯中最複雜的創想。他寫這本書是為了解決目前正在進行數字化轉型的公司所面臨的一個非常嚴重的問題——只有5%~30%的轉型企業實現了它們的既定目標，幾乎有二分之一的高管不知道從哪裡開始。因此，作者創作了一本幫助其他公司開始數字化轉型之旅的指南——allDigitalfuture Playbook（TaP），這正是數字領導者所需要的。本書充滿了富有遠見的分析和實地指導，展示了能夠在所有行業復制成功的數字轉型經驗，為準備發起數字化轉型的領導人或組織提供了可借鑒的行動指南。

本書內容來源於網商銀行在信息安全方面的一線實戰經驗，主要介紹網商銀行作為一家數字化銀行如何進行網絡信息安全體系建設，覆蓋的安全子領域包括：基礎設施安全、業務應用安全、數據安全、威脅感知、紅藍演練等。本書的內容總體分為六個部分：第一部分介紹數字銀行安全體系建設的整體架構與方法論，第二部分介紹默認安全機制，講述如何有效控制所有已知類型的安全風險，第三部分介紹可信縱深防禦體系，講述如何應對未知類型的安全風險和高級威脅，第四部分介紹威脅感知與響應體系，講述對於可能發生的威脅如何有效感知和處置，第五部分介紹實戰檢驗，通過實戰攻防演習的方式講述如何檢驗安全體系的有效性和安全水位，第六部分介紹安全數智化，講述如何通過數字化、自動化、智能化實現安全工作的有效開展。

本書是一本針對金融領域的數據分析和機器學習應用的實用指南。本書以ChatGPT為核心技術，結合Python編程和金融領域的基礎知識，介紹如何利用ChatGPT處理和分析金融大數據，進行預測建模和智能決策。通過閱讀本書，讀者將掌握使用ChatGPT和其他工具進行金融大數據分析的基本原理和方法。無論是金融行業 從業者還是數據分析員，都可以從本書中獲得寶貴的實用知識，提升在金融領域的數據分析和決策能力。無論是對於初學者還是有一定經驗的專業人士，本書都能夠提供實用的案例和技巧，幫助讀者更好地應用ChatGPT和其他技術解決金融領域的實際問題。

本書是一本關於在AI時代量化交易的實戰指南，以Python編程語言和ChatGPT技術為工具，幫助讀者掌握量化交易的核心概念和實際應用。通過深入的講解和實踐案例，本書將引領讀者從初學者逐步成長為具有實戰能力的量化交易專家。本書討論了機器學習在量化交易中的應用，包括基本的機器學習算法、特徵選擇和模型評估等，幫助讀者理解機器學習策略的基本原理和實踐方法。通過本書的學習，讀者將能夠全面瞭解量化交易的核心概念和方法，掌握Python編程語言和ChatGPT技術在量化交易中的應用，以及各種常見的量化交易策略的實現和優化。無論您是金融從業者、投資者，還是對量化交易和人工智能感興趣的一般讀者，本書都將為您提供豐富而實用的知識，幫助您在量化交易的世界中插上翅膀，實現投資策略的成功和財富的增長。

本書為《項目融資：金融工具和風險管理》一書的配套冊，注重於項目融資的技術方面，主要討論了融資工具和風險管理工具。它描述了參與提供融資或財務顧問服務的機構可以使用的工具和技術。《項目融資：分析和構建項目》一書不太注重於項目融資的技術方面，因此對更多的利益相關者群體具有幫助。此書討論了成功的項目融資所採用的工具的方法、結構和基本知識。書中第一章首先詳盡描述了項目融資，後面各章先後敘述了項目融資的流程、建模和風險管理、公司合營模式（PPP）以及項目融資實踐。其中PPP前幾年在國內比較熱門，後來由於融資不規範被法律監管而衰退下去，書中也提到了中國的PPP。總體感覺來看，此書比《項目融資：金融工具和風險管理》更偏向於項目融資的具體操作和實踐，書中第8章介紹了不同行業的財務建模，最後五章中討論了合營項目融資的結構、工程建設融資、貿易融資、自然資源項目的融資以及項目融資在公司重組中的利用，並且還提供了案例。

Python實踐――數據挖掘與商務智能是近年來全球及企業數字化的熱點研究內容。包括商務智能概述、數據倉庫與在線分析處理、數據挖掘、數據挖掘高級方法、文本與Web分析、RFID數據挖掘、大數據分析與可視化、面向商務應用的知識管理、商務智能系統和商務智能應用等內容，它彙集了統計學、機器學習、數據庫、人工智能等學科，具有多學科交叉以及技術與管理融合等特點。本書秉承教材風格，強調廣度講解。注重成熟模型和開源工具的使用，以提高學習者的應用能力為目標；注重結合實例和實驗，加強基本概念和原理的理解和運用；注重實例的趣味性和生活性，提高學習者學習的積極性。本書可作為普通高等院校計算機應用、軟件工程、信息管理、電子商務和管理科學等相關專業高年級本科生及碩士研究生數據挖掘課程的教材。同時，對數據挖掘技術和方法感興趣，致力於相關方面的研究和應用的其他讀者，也可以從本書中獲取基本的指導和體驗。

未來將會是金融工程發生翻天覆地變化的時代。無論是投資人、借款人、監管機構、監事、董事會、立法機構還是個人都需要作出哪些資產需要保留、哪些資產需要拋售的決定。本書旨在幫助讀者做到這一點。在金融工程方面，無論你是經驗豐富的老手還是乳臭未乾的菜鳥，這本書不僅會幫助你理解金融工程知識，而且會把你引入一個有著大量機遇和市場需求的領域。

本書從初創企業面對的投融資工作出發，針對初創企業股東、高層管理人員和投融資工作人員日常面臨的投融資決策與相關管理、實施工作等需求，對企業的股權融資、債務融資和項目投融資進行了介紹，並對投融資的具體運作方式、相關產品、實務要點進行了梳理，還配備了一些案例，對初創企業的投融資工作具有很好的指導作用。

在當今時代，金融、數學和編程是有著內在聯繫的。本書提供了針對這些學科的相關基礎內容，並介紹了在計算金融世界中入門所需的主要工具。本書的主要內容有：運用數學知識，學習金融理論和Python編程的基礎。學習在計算金融中使用金融理論、金融數據建模，以及Python。利用簡單的經濟學模型，更好地理解金融的基本概念和Python編程概念。利用靜態和動態金融建模來解決金融中的基本問題，如定價、決策、均衡和資產分配等。學習對金融建模有用的Python軟件包的基礎知識，如NumPy、SciPy、Matplotlib和SymPy。

本書結合傳統金融體系的現狀，全面梳理了目前我國互聯網金融的主要業態，對主要業態的概念特點、運營模式、風險、監管體系、未來發展等方面進行了全面闡述。本書的撰寫體例新穎獨特，邏輯嚴謹，條理清晰，語言表達準確流暢。每章都梳理了學習目標與能力目標，並以特定情境案例引入；每章都包含與本章內容相關的案例分析，以期從實踐的角度來理解相應的理論知識和技術；每章最後都設計了含實訓練習的課後習題。本書將應用型教學主旨貫穿始終，可供應用型高等院校金融學、互聯網金融等相關專業學生使用。

本書從方法和實踐兩方面介紹了商業銀行如何進行數字化轉型。在方法層面，給出了獨到的行業數字化轉型框架，講解了領域建模方法，介紹了銀行業務模式的創新方法；在實踐層面，通過介紹一個銀行數字化轉型項目，對書中提及的理論及方法進行了驗證。 本書讀者對象為銀行CEO、CDO、CIO、IT總監，從事企業數字化轉型規劃建設的相關人員。