本书构建了一个系统性的分析框架，从多个角度对全球大数据金融的实践进行了全面的归纳与研究，探讨大数据时代背景下金融行业如何运用大数据技术提高金融服务效率，是一本集金融基本知识和金融数据处理及应用相结合的专业教材。本书共包括大数据概论、大数据与金融的融合与发展、大数据相关技术、大数据金融的应用分析、大数据与供应链金融、大数据金融机构与产品、大数据金融商业模式与生态环境、大数据与中国金融信息安全分析、大数据金融风险管理与控制以及大数据与金融监管等十章。

      大数据产业已成为战略性新兴产业。中共中央、国务院发布的《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》明确提出：“培育数字经济新产业、新业态和新模式，支持构建农业、工业、交通、教育、安防、城市管理、公共资源交易等领域规范化数据开发利用的场景。”数据作为一种新型要素，和劳动力、资本、技术、土地等一起融入经济价值创造的过程中，推动社会的创新发展。我国正积极培育数据要素市场，推进大数据的开发利用，释放数据红利，而金融行业在经营管理业务中累积了海量数据，数据来源可靠且多元化。因此，应用大数据具有天然优势，大数据和金融的深度融合成为大数据应用的重要领域。
      大数据金融正在改变金融业的商业模式和服务模式，提升金融行业服务价值，推动金融业创新发展。大数据金融市场广阔，应用场景不断扩展，迎来快速发展时期。当前，大数据在风险防控、信用评级、普惠金融、智能投顾和供应链金融等方面的应用发展迅速，改变了传统的金融风险管理模式和产品创新方式，能够进一步减少信息不对称性和道德风险，大幅提高金融体系的市场定价能力和服务效率，拓展金融服务的边界，提高金融机构服务的综合化和智能化。因此，大数据金融能够发挥大数据的指数效应，重构金融生态圈，释放数据金融价值，提高金融机构竞争力。未来金融业的竞争，将是数据间的竞争，大数据作为战略性资源的价值将愈发凸显。
     大数据金融是利用大数据技术突破、革新并发展传统金融理论、金融技术和金融模式的一种全球性趋势。这一趋势既是现有技术进步的必然结果，又是未来金融发展的强劲动力。为了满足大数据金融迅猛发展下的新型金融人才需要，高等院校金融人才培养的课程体系也需要不断更新和完善。教育部实施“六卓越一拔尖”计划2.0，全面推进新工科、新医科、新农科、新文科建设，提高高校服务经济社会发展能力，其中，新文科建设就是要推动哲学社会科学与新科技革命交叉融合。显然，大数据、云计算、人工智能和区块链等新技术将在我国人文社会科学学科体系构建中发挥重要作用，促进多学科专业的交叉融合。大数据金融有机融合大数据科学知识和金融专业知识，既有大数据算法等数据科学基础知识，又包括具体的金融行业应用和理论分析，是培养现代高素质复合型金融人才的重要课程。

       本书在编写过程中，以大数据在金融行业的应用分析为重点，阐述大数据金融的含义、特征、具体应用以及大数据算法等知识，努力做到理论分析和实践案例的有机结合。同时，本书分析了国内外大数据金融应用的一些真实案例。这些案例时效性强，便于加深读者对理论内容的理解，使得本书具备一定的现实指导作用。
      本书具体内容安排如下：第一章为绪论，讨论了大数据概念的界定、大数据产业的关键节点、大数据带来的变革以及大数据在金融业中的应用现状；第二章分析了大数据与金融的融合与发展，主要内容有大数据金融的内涵与特点、金融大数据资源及处理技术、大数据金融模式以及大数据金融的发展状况与趋势；第三章是大数据相关技术，研究了大数据存储、处理与计算和数据挖掘等技术；第四章是大数据金融的应用分析，主要研究了大数据在银行业、证券行业、保险行业、互联网金融行业、征信行业中的应用；第五章分析了大数据在供应链金融管理中的应用、供应链金融管理中大数据的运用以及大数据下的供应链金融风险管理及趋势；第六章分析了其他大数据金融机构与产品，主要包括信托业大数据金融、融资租赁业大数据金融、第三方支付大数据金融、众筹大数据金融以及互联网金融门户大数据金融；第七章是大数据金融商业模式与生态环境，包括大数据金融商业模式概述、大数据金融商业模式构成要素、基于大数据应用的典型金融商业模式创新、大数据金融商业模式的创新发展、大数据金融生态环境演化趋势、大数据金融生态环境建设；第八章是大数据与中国金融信息安全分析，分析了金融信息安全的重要性、大数据对我国金融信息安全的新挑战、各国对大数据与金融安全问题的处置经验、我国金融信息安全现状以及我国金融信息安全建设；第九章是大数据金融风险管理与控制，论述了金融大数据的风险管理方法与应用模式、大数据风险控制与传统风险控制的区别以及大数据金融风险控制实例；第十章是大数据与金融监管，分析了金融监管的发展、金融监管与监管科技，以及监管科技的模式与创新。本书适用于高等院校经济类专业教学，也可以供金融机构和企业人士了解大数据金融相关知识和行业应用。
      本书由哈尔滨学院刘雪峰和马丽共同编写，具体章节分工如下：刘雪峰负责编写第三章、第四章、第六章、第九章，马丽负责编写第一章、第二章、第五章、第七章、第八章、第十章。
       本书在编写过程中，借鉴了大量专业人士、同行和机构的文献资料，在此表示诚挚的谢意。由于我们经验有限，书中难免有不足之处，请广大师生和读者提出宝贵意见和建议，欢迎同行专家批评指正，以便后续修改完善。

第一章 绪 论 
第一节大数据概念的界定 
第二节大数据产业的关键节点 
第三节大数据带来的变革 
第四节大数据在金融业中的应用现状
思考题 
第二章 大数据与金融的融合与发展
第一节大数据金融的内涵与特点
第二节金融大数据资源及处理技术
第三节大数据金融模式 
第四节大数据金融的发展状况与趋势
思考题 
第三章 大数据相关技术
第一节大数据存储
第二节大数据处理与计算 
第三节数据挖掘方法 
思考题 
第四章 大数据金融的应用分析 
第一节大数据在银行业中的应用 
第二节大数据在证券行业中的应用 
第三节大数据在保险行业中的应用 
第四节大数据在互联网金融行业中的应用 
第五节大数据在征信行业中的应用 

第六节大数据金融的其他应用实例 
思考题 
第五章 大数据与供应链金融 
第一节大数据在供应链金融管理中的应用 
第二节供应链金融管理中大数据的分析与运用 
第三节大数据下的供应链金融风险管理及趋势 
思考题

第六章 其他大数据金融机构与产品
第一节信托业大数据金融 
第二节融资租赁业大数据金融 
第三节第三方支付大数据金融 
第四节 互联网消费金融 
第五节众筹大数据金融 
第六节互联网金融门户大数据金融 
思考题
第七章 大数据金融商业模式与生态环境 
第一节大数据金融商业模式概述 
第二节大数据金融商业模式构成要素
第三节基于大数据应用的典型金融商业模式创新 
第四节大数据金融商业模式的创新发展 
第五节大数据金融生态环境演化趋势
第六节大数据金融生态环境建设
思考题 
第八章 大数据与中国金融信息安全分析 
第一节金融信息安全的重要性 
第二节大数据对我国金融信息安全的新挑战 
第三节各国对大数据与金融安全问题的处置经验 
第四节我国金融信息安全现状 
第五节我国金融信息安全建设
思考题
第九章 大数据金融风险管理与控制 
第一节大数据金融的风险管理方法与应用模式 
第二节大数据风险控制与传统风险控制的区别 
第三节大数据金融风险控制实例 
思考题 
第十章 大数据与金融监管 
第一节大数据背景下的金融监管研究
第二节金融监管的发展 
第三节金融监管与监管科技 
第四节监管科技的模式与创新 
思考题 
参考文献

刘雪峰，硕士研究生学历，现任哈尔滨学院经济管理学院副教授，主要从事金融科技、投资学、数字经济等领域研究工作，负责讲授金融学、证券投资等课程。参与出版著作1部，教材1部，参与多项省级教改项目、省哲社项目、省科学规划项目以及校级项目。马丽，硕士研究生学历，现任哈尔滨学院经济管理学院副教授，主要承担管理学、金融营销等课程的教学工作，研究方向为大数据营销，绿色金融。参与编写教材5部，其中主编一部，发表学术论文十余篇，其中被北大核心期刊收录3篇。

本书不仅覆盖了大数据金融的基础知识，还深入解析了大数据在金融各细分领域中的应用案例，是结合金融理论与数据科学的综合性高等院校教材。