大数据技术的普及和应用能够揭示传统技术方式难以展现的关联关系，正日益对全球生产、流通、分配、消费活动以及经济运行机制、社会生活方式和国家治理能力产生重要影响。在大数据时代，从技术上来说，任何拥有大数据的机构都有可能开展金融业务。传统金融机构沉淀了大量数据，但是由于各部门业务的分割，金融业累积的大数据尚未得到有效挖掘利用。目前，互联网企业基于其掌握的技术和客户资源，成为开展大数据金融业务的领头羊。在互联网企业的冲击下，传统金融机构也正在加大对内部数据的整合力度，以期在大数据金融领域中占据的一席之地。
本书从介绍数据要素时代大背景入手，厘清与大数据相关的理论基础和技术手段，并在银行业、保险业、证券投资行业、第三方支付、风险监管等领域，分析大数据技术在具体应用，最后梳理大数据技术世界各国金融领域的应用情况并归纳总结有益经验。希望通过本书，可以为后续关于大数据技术在金融领域的研究与应用有所助力。
林梦瑶 经济学博士，现供职于中国人民银行金融研究所。曾获中国人民银行重点课题一等奖（2020)。长期关注宏观经济、数量经济、金融科技、绿色金融等领域，在《中国工业经济》等中文顶级期刊发表学术论文多篇。
舒蕾 助理研究员，先后从清华大学、比利时鲁汶大学、荷兰蒂尔堡大学获经济学学士、硕士、博士学位，现供职于中国人民银行金融研究所，研究方向为应用微观计量、金融与经济、劳动力经济学、养老金和老龄化。
目 录
第一章 数据要素时代 1
数据是生产要素 1
我国数据要素市场的发展状况 9
数据要素发展展望价值挖掘与信息安全并重 18
第二章 大数据金融的相关理论 20
大数据是什么? 20
金融大数据是什么? 27
大数据金融是什么? 32
第三章 大数据金融中的数据挖掘 35
数据挖掘的一般原理 36
数据挖掘对于金融业的重要作用及相关技术 42
第四章 大数据技术在银行业的应用 51
数据要素、 大数据金融和银行业 51
金融科技对银行盈利能力影响的实证分析 68
第五章 大数据技术在保险业的应用 77
大数据技术在保险业中的应用现状 77
大数据技术给保险业带来的挑战和机遇 82
大数据时代下未来保险业发展的主流方向 86
第六章 大数据技术在证券业的应用 90
传统证券业加快网络布局 90
大数据技术在证券业的应用方向 94
大数据技术与量化投资 102
第七章 大数据技术在第三方支付行业的应用 111
我国第三方支付行业发展简介 111
大数据技术的应用为第三方支付行业发展注入了新动力 127
第八章 大数据金融的风险与监管 133
大数据金融存在的风险 133
大数据金融监管的美国实践与经验 139
如何监管大数据金融? 143
第九章 大数据金融发展的国际经验 149
大数据技术在欧美金融领域的应用概况 150
大数据技术在银行业应用的国际经验 151
大数据技术在保险业应用的国际经验 156
大数据技术在其他金融领域应用的国际经验 158
大数据技术在金融监管中应用的国际经验 163
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