“金科”玉律金融科技原理、业务与实践 pdf 在线 2025 epub 免费 书籍 下载

科技可以解决很多问题，但不能解决给定问题的全部，更不能解决所有的问题。我始终坚信，用户是中心，科技是工具，解决业务问题满足用户需求才是目的。

本书第一章从理论与实践相结合的角度出发，对比分析了中美金融科技差异的深层次驱动因素，提出了金融科技创新在我国落地时需要考虑的各种主要因素及各种选择的优劣。第二章回顾了从人工智能到金融科技的发展历史，解释了人工智能和金融科技在近年获得快速发展的多方面驱动原因，从数据的角度阐述了人工智能的核心逻辑和能力边界，并引出了金融科技应用的核心原则之一，机器学习的“没有免费午餐定理”，强调对待具体问题必须具体分析，金融科技才能取得成功的应用效果。

数据是金融科技的“燃料”，因此第三章首先阐述了金融里数据的科技应用和价值挖掘，并从数据集中共享的角度，对金融机构“对内”的数据中台和“对外”的数据共享进行了剖析。随着中央将数据明确定义为和资本劳动力等并列的生产要素，第三章还从政策和监管视角，对数据要素的资产定价模型做了初步探讨。

第四章对开放银行、数字化转型和场景化金融当中存在的矛盾悖论和潜在突破方向进行了阐述了分析，并构建了一套完整的金融科技创新方法论和分析框架。随后第五章到第十章将金融科技分为在金融安全、支付清算、普惠金融、财富管理和资产管理、数字货币、智能营销、智能客服等多个细分领域。对每一个细分领域，使用了从金融学、经济学、统计学、社会组织学、个体心理学、计算机科学等多个领域内成熟的专业理论作为基础分析框架，回顾并考虑了我国经济改革和金融体系建设历史过程中的实际情况，以金融科技在国内外的行业实践为依据，用第四章建立的分析框架，深入分析了金融科技在各个金融细分领域内应用的业务逻辑、科技落地、实际困难、深层的本质驱动力，并提出了金融科技在细分领域内进一步突破的方向和建议，为金融科技给金融机构赋能提供了从理论到业务再到实践全流程较为深刻的分析。

本书的第十一章到第十三章，从金融科技团队建设和系统规划方法论、工程研发方法论、和模型中台方法论三个维度对我国金融机构进行金融科技实践提出了工程技术层面切实可行的总结和实践指南。

本书的后记一是我在商学院的一次思维力分享内容，希望对读者能有所启发。后记二是我在全书写作的过程中意识到的较为重要的内容，和金融科技有所联系，但偏于碎片化，因此梳理逻辑后汇总于此章。

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第一章 中美金融科技差异的底层逻辑分析

1

第一节 金融科技的定义

3

一、传统金融

3

二、互联网金融

3

三、狭义金融科技

3

四、广义金融科技(智能金融)

4

第二节 中美金融科技差异的底层逻辑分析

4

一、美国金融市场较为成熟，中国金融市场快速发展

4

二、中美两国金融市场参与者的差别

9

三、中美两国的商业驱动力不同

14

第三节 国内金融科技创新落地还需要考虑的因素

19

一、明确商业模式

19

二、业务条线模式还是中心化大中台模式

19

三、有所为，有所不为

20

四、机器全自动还是人机结合

21

五、搭建灵活可拼装的定制化、场景化解决方案平台

21

六、全面评估待解决的问题，组建执行团队

22

第二章 从人工智能到金融科技

25

第一节、人工智能发展简史

27

一、第一次起落 27

二、第二次起落 30

三、第三次浪潮 31

第二节 机器学习和深度学习基础概念和评价指标体系

32

一、任务 （T）

34

二、性能度量 (P)

37

三、经验( E)

38

第三节 从数据视角理解人工智能：让机器学习数据的正确表示

39

一、基于人工规则的知识表示

39

二、基于特征的数据表示

42

三、模型的深度和宽度

45

第四节、人工智能在21世纪快速发展的原因

49

一、社会快速信息化和指数增加的数据量

49

二、快速增加的数据和硬件的突破

50

三、开源框架和机器学习工具的普及

51

四、成功的商业化应用

51

五、国际对人工智能技术的大力扶持和鼓励政策

51

第五节 机器学习的“没有免费午餐定理”

54

第三章 金融数据和治理

57

第一节 数据是经济发展的核心要素之一

59

第二节 金融数据里的科技应用

60

一、怎么看待数据？

60

二、数据价值挖掘和商业变现

61

三、金融科技在数据领域的能力边界

68

第三节 考虑乘数效应下，数据资产的定价模型初探

70

一、数据作为资产的的价值和其乘数效应

70

二、基于交易的定价方法不适于数据资产定价

70

三、数据资产定价模型的初步思考

71

第四节 金融数据中台的逻辑

72

一、数据中台简介

72

二、数据中台和数据仓库、数据平台的区别

75

三、建设数据中台的考虑要素

75

四、金融机构规划数据中台建设的原则

78

第五节 数据共享与隐私计算

78

一、欧盟GDPR简介

79

二、隐私计算

80

三、隐私计算技术对比和小结

86

第六节 隐私计算等安全软件是否应该开源

86

第四章 场景化金融和开放银行

89

第一节 银行数字化转型的驱动力

91

第二节 开放银行和场景化金融

93

一、欧美开放银行的历史

93

二、我国开放银行的历史

95

三、国内场景化开放银行的品牌悖论

96

四、细分场景下的精细化运营：一个有争议的案例

98

五、我国场景化金融和开放银行的突破方向

100

六、小结 103

第五章 金融科技在各个垂直领域的应用总论

105

第一节 支付行业的趋势 107

第二节 身份识别和验证 108

第三节 金融安全中的金融科技逻辑 112

一、1:1人脸验证的应用逻辑 112

二、1：N人脸识别的应用逻辑 113

三、声纹识别的应用分析 114

四、生物特征的隐私保护 115

第四节 其他支付欺诈识别 119

第五节 支付账户和资产转移 120

一、

付款方 121

二、

收款方 123

第六节 支付监管 124

第六章 金融科技在信贷和普惠金融中的应用

127

第一节 信贷业务引论

129

第二节 零售普惠金融

130

一、对我国零售普惠金融发展过程的简单回顾

130

二、消费金融成于场景，也困于场景

131

三、消费金融未来还是不是一个“好业务”

136

四、对消费金融业务的反思

144

第三节 对公普惠金融

146

一、小微企业信贷是全世界共同面对的难题

146

二、对公普惠金融业务难题的深层逻辑

148

第四节 信贷风控

155

一、金融的核心是风险的识别、定价、预案和处置

155

二、风控智能机器人应用

158

三、基于知识图谱的信贷风控

160

四、大数据风控

165

第五节 对信贷风控的反思

169

一、科技是工具，用户是中心，业务是目标

169

二、战略高度的组织管理才能推进业务和技术的联动协同

169

三、线下场景化、差异化的重要性凸显

169

四、助贷业务不容乐观，非持牌未来会进一步承压

170

五、信贷科技缺乏信贷周期的考验

170

第六节 普惠金融业务的突破方向及逻辑

172

一、大型商业银行向中小银行输出金融科技能力是否可行

172

二、业务逻辑

174

第七节 普惠金融的金融科技落地方案

181

一、场景化金融的乐高积木式科技系统解决方案

181

二、乐高积木式科技中台和AutoML自动建模平台的比较

183

第八节 对公普惠金融风控和大资管风控的联动协同效应

184

一、资产视角下的相似性和方案联动

185

二、业务视角下的相似性和方案联动

190

第七章 金融科技在大资管的应用：财富管理和资产管理

193

第一节 中美股票市场差异

195

一、中美股市涨跌特征不同

195

二、资本市场的初衷和定位不同

196

三、市场参与者和资金属性不同

196

四、中美股市监管理念不同

199

五、小结

200

第二节 我国未来财富管理趋势

201

一、财富市场趋势

201

二、私募未来会是一个好行业吗？

203

三、国内投顾业务的挑战

209

第三节 过去和未来大资管生态发展趋势

210

一、V1.0：基金超市模式

211

二、V1.5：券商PB模式

215

三、V2.0：全托资产管理平台模式(TAMP模式)

217

四、V3.0：场景化定制投研投顾生态

220

第四节 评级的发展趋势

224

一、评级的历史和其监管本质

224

二、评级与业务矛盾

225

三、评级的突破方向和内评的实践方向

226

第五节 支持未来大资管生态的金融科技解决方案

227

一、财富管理机构面临的市场及内部双重压力

227

二、财富管理向智能化转变的意义

229

三、智能化财富管理方案

231

四、财富管理方案的场景化智能模型

235

五、总结

239

第八章 认识现代货币

241

第一节 认识货币： “印钱”、“放水”到底是什么

243

一、金属货币说和存款派生理论

243

二、国际货币说和现代信用货币创造

245

三、重新理解间接融资和直接融资

247

四、货币的内生性和外生性

248

第二节 房地产和货币

250

一、土地价值和房地产去库存

251

二、我国一线城市房价到底贵不贵

251

三、关于房产税的争议

251

四、房地产价格下跌会引发全面通胀吗？

253

第三节 财政赤字货币化

255

一、财政赤字货币化的本质

255

二、国有商业银行是我国金融体系的基石

258

三、国有银行如何突破有限资本金约束来持续扩大信贷规模

258

第九章 数字货币

263

第一节 数字货币定义

265

第二节 比特币现在不是货币

265

第三节 比特币未来不会成为货币

267

第四节 比特币是不是证券，是否应该受到监管

269

一、霍伊检验的由来

269

二、应用霍伊检验来判断比特币是否是证券

270

第五节 国外数字货币的发展趋势

271

一、JPM Coin

271

二、Facebook Diem (Libra)

272

第六节 法定数字货币

274

一、中央银行数字货币的三种形式

274

二、我国的央行数字货币

275

三、对我国央行数字货币的浅层分析

277

第七节 央行数字货币不能直接助力人民币国际化，不能单靠DCEP击败美元霸权

283

一、三元悖论

284

二、从三元悖论到二元悖论

285

三、人民币国际化过程中的非技术性因素

285

第八节 我国央行数字货币对金融体系影响的底层逻辑分析

287

一、负利率传导：DCEP的有限匿名性提供了货币价格的新型工具

287

二、DCEP助力狭义银行模式，破解银行“大而不能倒”问题，增进金融体系稳定

289

三、DCEP是财政政策工具，而非货币政策

292

第十章 智能营销、智能获客和智能客服

293

第一节 机器人外呼智能营销和对智能客服的调研

295

一、智能客服简介

295

二、对我国头部金融机构和金融科技公司的智能客服的实证研究

296

第二节 机器人外呼智能营销的悖论

300

第三节 对流量模式的反思

302

一、智能营销和获客当前的挑战

302

二、对流量的深入分析

302

三、从品牌广告到效果广告

303

第十一章 金融科技的工程方法论

307

第一节 研发生命周期

309

一、如何建设金融科技团队

309

二、金融科技的研发闭环

312

第二节 金融数据工程

316

一、金融数据中台治理蓝图

317

二、金融数据融合框架

323

三、金融数据处理分析

326

四、数据服务平台

329

第三节 金融因子工程

331

一、金融因子工程蓝图

332

二、金融因子库建设

334

三、金融因子体系架构设计

335

四、金融因子有效性检验

337

五、直接服务上层业务：金融因子服务层设计

338

第四节 建立金融可解释模型

340

第五节 金融模型评估体系与质量工程

343

一、金融模型质量管理

343

二、回测平台

345

三、实盘跟踪

345

四、金融模型的“试金石”

346

第六节 算力与基础设施

347

一、传统与新型算力

347

二、异构算力集群

348

三、资源时空调度

349

第七节 隐式并行技术

351

一、向量化与基本线性代数系统

352

二、同质广播

353

三、分层优化

356

四、小结

357

第十二章 金融科技的编程模型

359

第一节 计算机指令系统简介

361

一、计算机的理论能力上限

362

二、人工智能模型复杂度

362

三、指令级并行

366

第二节 选择编程语言

369

一、R与MATLAB

369

二、C/C++, Java与Golang

370

三、为什么选Python？

371

第三节 面向数据编程

373

一、数据组织与布局

373

二、批处理

376

第四节 多阶段编程模型

377

第五节 Airflow静态工作流调度模型

378

第六节 典型场景案例分析

380

一、智能投顾

380

二、多因子风控模型

382

三、小结

384

第十三章 金融科技的模型中台

387

第一节 为什么需要模型中台？

389

一、

模型复用 389

二、

模型更新换代 389

三、

模型研发隔离 390

四、

降低模型研发成本 390

五、

快速构建业务场景解决方案 390

第二节 标准化平台

391

一、模型中台架构蓝图

391

二、全平台容器化

396

三、金融模型库建设

399

四、金融业务流程构建

401

第三节 金融科技的“云+端”架构

404

一、总体架构设计

405

二、金融模型服务云

407

三、金融机构端

409

四、小结

413

参考文献

414

后记一：学习，你需要把脑海中的知识排列起来

415

一、知识体系的“水池模型”

415

结语

422

后记二：从金融科技进步到社会经济发展

425

一、企业的价值

425

二、企业家精神

427

三、资本的力量与勤劳致富

431

四、人口是财富、不是负担

432

五、人才，科技创新和持续发展的驱动力

434

六、我国现有人口趋势对社会经济的影响

436

七、传统正义与社会正义

443

致谢 445

王蓁：在清华大学取得学士学位，在美国康奈尔大学取得博士学位。曾就职于美国纽约彭博总部，负责权益类和基金类多资产投资组合的相关研究和投资服务工作。

王蓁教授具有深厚的理论功底，而且积累了丰富的金融科技实践经验，善于运用国内和国际视野深入地分析解决金融科技问题。

理论系统层面，现任对外经济贸易大学兼职教授、硕士生导师，曾任五道口金融学院旗下清控紫荆教育的讲师，在各大高校讲授宏观经济政策和历史、金融科技生态战略、金融科技的行业应用等一系列课程。

行业实践方面，于2015年回国后，组建了自己的金融科技团队，已服务近百家国内各大银行、券商、基金、资管等金融机构，为其提供金融科技咨询、落地、系统建设等一系列服务，并在多家金融机构担任金融人工智能顾问。

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书籍介绍

科技可以解决很多问题，但不能解决给定问题的全部，更不能解决所有的问题。我始终坚信，用户是中心，科技是工具，解决业务问题满足用户需求才是目的。

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