大數據征信與信用科技：服務模式探索與平臺建設

定　價：￥89.90

作　者：	歐中洪，羅霄翔，宋美娜，張光衛(wèi)，鄂海紅 ... 著
出版社：	人民郵電出版社
叢編項：
標　簽：	暫缺

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ISBN：	9787115597113	出版時間：	2022-08-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數：	149	字數：

內容簡介

　　大數據征信是大數據技術與征信業(yè)務相結合的產物，它通過對多源、異構、海量、實時數據進行采集、整理、分析和挖掘，實現多維度刻畫信用主體畫像，并運用大數據技術設計征信評價模型，向使用者提供信用主體的履約和信用狀況，作者團隊研發(fā)平臺為大數據征信智能評估與開放服務平臺。在《中華人民共和國數據安全法》和《中華人民共和國個人信息保護法》相繼施行的背景下，本書就如何規(guī)范大數據征信行業(yè)及如何讓大數據征信賦能其他行業(yè)展開分析和設計。本書主要面向大數據技術從業(yè)人員、征信行業(yè)從業(yè)人員和有意愿了解大數據征信的各行業(yè)主體，從大數據征信的起源、歷程、發(fā)展環(huán)境、標準體系、關鍵技術和平臺建設等方面詳細分析了大數據征信的必要性和可行性，并結合征信行業(yè)特點給出了大數據征信的模式探索和前景規(guī)劃。

作者簡介

　　歐中洪北京郵電大學計算機學院（國家示范性軟件學院）副院長，北京郵電大學1551人才，國家重點研發(fā)計劃項目負責人，主持多項國家重點研發(fā)計劃、國家自然科學基金項目，發(fā)表高水平學術論文80余篇，研究成果曾被等20余家國際媒體報道。任教育部基礎學科拔尖學生培養(yǎng)計劃2.0基地主任，虛擬仿真實驗教學創(chuàng)新聯盟計算機類專委會主任，中國通信標準化協會TC11 VR/AR子工作組副組長，CCF教育專委會、大數據專委會、計算機視覺專委會委員，中國人工智能學會智能服務專委會常務委員。牽頭獲得教材建設獎全國教材建設先進集體、北京高校優(yōu)質本科課程（重點），獲得北京市教學成果獎二等獎2項。羅霄翔計算機專業(yè)博士，中移系統集成有限公司數字政府事業(yè)部副總經理?，F任教育部信息網絡工程研究中心特聘行業(yè)專家，中關村四方現代服務產業(yè)技術創(chuàng)新戰(zhàn)略聯盟標準委員會副主任委員，并兼任金融科技工作組組長。2011年入職中國移動，長期從事業(yè)務規(guī)劃、技術研究和產品研發(fā)工作，榮獲國家科技進步獎二等獎。主持國撥研發(fā)項目2項，中國移動重大研發(fā)項目5項。甘肅省蘭州市數字政府項目負責人，完成甘肅數字政府政務系統規(guī)劃、大數據架構設計、業(yè)務平臺研發(fā)及建設運營。宋美娜北京郵電大學計算機學院（國家示范性軟件學院）教授、博士生導師，現任教育部信息網絡工程研究中心主任、中關村四方現代服務產業(yè)技術創(chuàng)新戰(zhàn)略聯盟常務副理事長、中國通信標準化協會TC11副主席，國家重點研發(fā)計劃“大數據征信及智能評估技術”項目負責人，主要研究方向為大數據、人工智能及其在數字經濟、健康醫(yī)療領域的深度應用。張光衛(wèi)北京郵電大學計算機學院（國家示范性軟件學院）講師，工學博士，研究方向為大數據、機器學習、物聯網技術，承擔多項科研項目，發(fā)表論文20余篇，有豐富的系統架構研發(fā)經驗。鄂海紅北京郵電大學計算機學院（國家示范性軟件學院）教授，北京市青年英才，研究方向數聯網互操作、數據治理、大數據及AI中臺技術等方面，研究成果已在科技服務、智慧醫(yī)療等現代服務業(yè)領域得到創(chuàng)新應用。王昀中移系統集成有限公司副總經理。榮獲企業(yè)管理現代化創(chuàng)新成果二等獎及多個行業(yè)級獎項，參與制定多項中國通信標準化協會行業(yè)標準。具有10余年豐富的電信運營商從業(yè)經驗，長期專注于數字政府、智慧城市及移動通信領域的研究，主導中國移動各省市數字政府的技術規(guī)劃和建設運營。

圖書目錄

目錄
第一篇大數據征信與信用科技
第 1章大數據征信與信用科技概述　3
1．1　大數據征信　4
1．1．1　大數據技術　4
1．1．2　征信內涵　6
1．1．3　大數據征信　7
1．2　信用科技　7
1．2．1　信用科技關鍵技術問題　8
1．2．2　信用科技服務新模式　9
1．3　小結　10
第 2章大數據征信行業(yè)發(fā)展歷程　11
2．1　征信行業(yè)發(fā)展歷程　12
2．1．1　歐洲征信模式　12
2．1．2　美國征信模式　13
2．1．3　日本征信模式　13
2．1．4　我國征信體系發(fā)展歷程　14
2．2　大數據征信業(yè)發(fā)展現狀　15
2．2．1　國際大數據征信業(yè)　16
2．2．2　我國大數據征信業(yè)　16
2．3　大數據征信業(yè)發(fā)展環(huán)境與標準體系　18
2．3．1　中國大數據征信業(yè)發(fā)展環(huán)境　18
2．3．2　大數據征信相關政策及影響　19
2．3．3　征信標準與大數據征信標準現狀　19
2．3．4　大數據征信標準體系研究　21
2．4　大數據征信的機遇與挑戰(zhàn)　23
2．4．1　我國大數據征信發(fā)展的重要機遇　23
2．4．2　我國大數據征信面臨的挑戰(zhàn)　23
2．5　小結　25
第二篇　大數據征信關鍵支撐技術
第3章　數據治理　29
3．1　數據治理概述　30
3．1．1　數據模型　30
3．1．2　元數據　31
3．1．3　數據質量管理　31
3．1．4　數據生命周期管理　32
3．1．5　數據安全　33
3．2　大數據征信與數據治理　33
3．3　小結　36
第4章　大數據征信元數據管理　37
4．1　元數據管理　38
4．2　元數據標準化　39
4．2．1　CWM　39
4．2．2　CWM的特點　40
4．2．3　CWM IDL　41
4．3　大數據征信元數據模型建設　41
4．4　大數據征信稽核機制　42
4．5　大數據征信血緣分析　44
4．6　小結　47
第5章　面向大數據征信的分布式計算引擎　49
5．1　背景概述　50
5．2　征信數據處理解決方案　51
5．2．1　架構演進與發(fā)展　51
5．2．2　大數據征信分布式計算引擎　54
5．2．3　關鍵技術　57
5．3　小結　59
第6章　征信大數據資源管理　61
6．1　大數據資源一體化管理　62
6．1．1　核心架構　62
6．1．2　執(zhí)行流程　63
6．1．3　調度策略　64
6．2　大數據資源動態(tài)管理　67
6．2．1　動態(tài)調整容器　67
6．2．2　資源分配預測及動態(tài)調整　68
6．3　面向征信大數據的資源管理系統　68
6．4　小結　70
第7章　征信大數據安全與隱私保護機制　71
7．1　征信大數據安全機制　72
7．1．1　征信大數據安全存儲技術　72
7．1．2　征信大數據責任認定與溯源技術　72
7．2　征信大數據隱私保護技術研究　74
7．2．1　隱私計算技術　74
7．2．2　區(qū)塊鏈技術　77
7．2．3　面向征信大數據的隱私保護新技術方案　78
7．3　小結　80
第三篇　大數據征信智能評估與開放服務平臺
第8章　征信大數據中臺　85
8．1　征信業(yè)務中臺化轉型　86
8．1．1　傳統數據平臺的劣勢　86
8．1．2　征信大數據中臺的優(yōu)勢　88
8．2　征信大數據中臺架構　90
8．2．1　征信大數據中臺架構　91
8．2．2　征信大數據中臺子系統　92
8．2．3　征信大數據中臺與云原生架構　94
8．3　小結　95
第9章　智能評估模型引擎　97
9．1　智能評估模型引擎的發(fā)展歷程　98
9．1．1　現有機器學習智能評估引擎　98
9．1．2　隱私計算機器學習智能評估引擎　101
9．2　基于隱私計算的大數據征信智能評估模型引擎架構　105
9．2．1　模型引擎架構　105
9．2．2　模型引擎建模流程　113
9．2．3　大數據征信智能評估模型案例　115
9．3　小結　119
第　10章大數據征信開放服務平臺　121
10．1　開放服務平臺　122
10．1．1　從無到有的平臺　122
10．1．2　平臺的開放化　123
10．1．3　開放服務平臺與大數據征信　124
10．2　開放服務平臺典型架構　124
10．2．1　架構原則　125
10．2．2　面向大數據征信的微服務架構　128
10．3　面向大數據征信的開放服務平臺　131
10．3．1　用戶子系統　131
10．3．2　服務管理子系統　132
10．3．3　訂單子系統　133
10．3．4　使用記錄子系統　133
10．3．5　運營子系統　133
10．4　信用科技服務商店　134
10．4．1　信用科技服務商店簡介　135
10．4．2　信用科技服務商店的核心作用　135
10．4．3　面向多種場景的信用科技服務商店　137
10．4．4　面向多種角色的信用科技服務商店　140
10．4．5　面向多種服務的信用科技服務商店　141
10．5　小結　142
展望　143
參考文獻　145