金融科技实务教程
林健武等 编著
出版社:清华大学出版社
出版时间:2023年3月
序言
金融科技(FinTech)可以简单理解成金融(finance)+科技(technology),指通过利用各类科技手段来创新传统金融行业的产品和服务,提升效率并降低成本。根据金融稳定理事会(FSB)的定义,金融科技是基于大数据、云计算、人工智能(AI)、区块链等一系列技术创新,全面应用于支付清算、借贷融资、财富管理、零售银行、保险、交易结算六大金融领域,是金融业未来的主流趋势。
金融科技给金融业的发展提供了广阔的发展空间,其核心任务是针对金融业场景提供创新的解决方案,针对各种新的数字资产形态和金融服务的新生态,构建相应的定价和风险计量工具。这就需要一本能够为读者提供对这门新兴学科的概貌、基础概念、核心内容、思维方式和对应的技术手段进行较全面介绍的读本。
本书体现了对当前金融科技发展中所面临的两大核心问题的讨论:第一,如何通过科技的手段来解决金融行业中长期存在的信用风险和相关的估值问题及支持前中后台的动态管理;第二,在去中心化共识框架下,基于区块链等技术,针对新场景创新、数字资产新形态、数字经济从理论突破到实践落地需要的新方法和新技术。
金融科技深度地依赖于“大数据”对传统的“结构化数据”这个概念的本质的推广。在本书,作者们从以下五个方面针对金融科技的核心内容进行了较全面系统的讨论:
(1)在大数据金融框架下建立金融行业风险评估的全息画像方法;
(2)基于人工智能算法针对大数据风险特征筛选的框架和实施标准的建立;
(3)在大数据框架下针对金融行业的全息风险评估体系的建立和信用评估等方面的应用讨论;
(4)在区块链生态下支持数字经济发展需要的数字资产和共识博弈等核心概念的介绍;
(5)在大数据框架下针对智能投顾与量化投资在方法和技术层面的讨论。
展现在读者面前的这本出版物,是5位工作在学界和业界的作者从2018年开始,化了三年多时间完成的工作。它体现了目前金融前沿科技的重要发展,专业性强,语言平实,并结合发生在中国大地的实践案例,生动形象,是此领域中不可多得的好书。
作者们的初心是力求做到本书讨论的内容是金融科技这门学科到目前的重要发展和需要考虑的核心问题,并远离对空洞概念的陈述和说教,给读者提供从金融科技角度解决金融问题,以及支持新金融体系建设和创新所需的基础知识和技术方法。
真心祝愿本书对金融科技专业从理论到实践的发展、人才的培养,以及金融行业应对与时俱进的创新需求发展起到积极的推动作用,也希望本书能够成为伴随金融科技专业发展的一本好教材。
彭实戈
中国科学院院士
山东大学数学学院教授和博士生导师
山东大学数学与交叉科学研究中心主任
2021年12月10日
重磅鉴读
白重恩 清华大学经济管理学院院长、教授
本书对现代金融前沿科技有一个很全面的概括,语言平实易懂,专业性强,举例生动形象,是这个细分领域中不可多得的好书。相信对金融科技感兴趣的读者一定能在本书中有所收获。
何 平 清华大学经济管理学院副院长、金融系系主任、教授
对于那些想要在新兴金融市场上了解一些硬核知识的读者,这本书将会是你为数不多的好帮手。无论你是金融科技领域的新手还是专家,这本书都会有吸引你的地方。另外,这本书也提供了一些典型的金融模型案例供参考,仔细研读,必有所获。
《金融科技实务教程》目录
第1章 金融科技绪论
1.1 金融科技的发展
1.2 金融科技1.0
1.3 金融科技2.0
1.4 金融科技3.0
1.5 金融科技未来的发展
1.6 金融科技带来的风险
练习题
即测即练
第2章 大数据技术在金融科技中的应用
2.1 大数据与结构化和非结构化数据的应用
2.2 金融科技全息画像与创新经济发展理论框架的建立
2.3 公司财务欺诈行为典型特征刻画指标
2.4 基于生态体系的咖啡馆(CAFE)风险评估方法介绍
练习题
即测即练
第3章 区块链技术在金融科技中的应用
3.1 区块链概述
3.2 区块链与数字金融
3.3 区块链推动金融体系创新
3.4 小结
练习题
即测即练
第 4章 人工智能技术在金融科技中的应用
4.1概述
4.2投资组合基础理论
4.3 智能投顾的基石:资产配置
4.4 智能投资的基础:量化投资
4.5 人工智能算法筛选风险特征框架和标准的建立
练习题
即测即练
第5章 金融科技编程应用
5.1 编程应用1:金融自然语言处理
5.2 编程应用2:金融量化投资练习题
即测即练
参考文献
作者简介
林健武
清华大学经济管理学院金融系和清华大学经济管理深圳研究院双聘副教授,清华大学深圳国际研究生院量化投资研究中心主任。林健武于1996年获得清华大学电机系生物医学工程与经管学院工业工程双学士学位;1998年获得清华大学生物医学工程硕士学位;2004年获得宾夕法尼亚大学系统工程博士博士学位。
在加入清华前,林健武教授拥有丰富的金融业界执业经历,曾在华尔街从事金融投资十余年,曾在美国50大对冲基金之一的迈格尼塔投资公司担任全球股票量化投资交易总监,负责数十亿美元全球量化基金的金融投资交易;曾就职于美国摩根斯坦利投资银行和美国高盛投资银行等国际一流投资机构近十年,担任高盛股票投资战略副总裁。林健武教授长期为研究生讲授专业课程如金融科技、量化投资分析、金融风险管理、行为金融学、供应链金融等,并开展金融工程与金融科技方面的研究与建设。