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互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)金融:業(yè)務(wù)架構(gòu)、運(yùn)營(yíng)和數(shù)字化轉(zhuǎn)型
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這是一本寫給互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)金融行業(yè)從業(yè)者的實(shí)戰(zhàn)指南,從產(chǎn)品創(chuàng)新、業(yè)務(wù)架構(gòu)、精細(xì)化運(yùn)營(yíng)、數(shù)字化轉(zhuǎn)型等多個(gè)維度對(duì)互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)金融進(jìn)行了有針對(duì)性的講解。作者是互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)金融領(lǐng)域的先行者和布道者,從行業(yè)興起一直深耕至今,目前是知名互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)金融機(jī)構(gòu)運(yùn)營(yíng)和技術(shù)負(fù)責(zé)人,對(duì)行業(yè)創(chuàng)新和應(yīng)用架構(gòu)有深刻理解,經(jīng)驗(yàn)非常豐富,本書是他們多年從業(yè)經(jīng)驗(yàn)的總結(jié)。第1章簡(jiǎn)要介紹了互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)金融的核心概念、生態(tài)、趨勢(shì)和痛點(diǎn),旨在讓讀者對(duì)這個(gè)行業(yè)有一個(gè)整體認(rèn)識(shí);第2章以構(gòu)建成功的客戶旅程為切入點(diǎn),講解了如何以用為為中心來(lái)設(shè)計(jì)互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)金融類產(chǎn)品,這是產(chǎn)品創(chuàng)新的關(guān)鍵;第3~4章首先講解了互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)金融的業(yè)務(wù)架構(gòu)方法論,然后具體講解了銀行、消費(fèi)金融公司、金融科技公司的互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)金融的業(yè)務(wù)架構(gòu);第5~6章詳細(xì)講解了互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)金融業(yè)務(wù)的運(yùn)營(yíng)體系和精細(xì)化運(yùn)營(yíng)實(shí)操方法;第7章重點(diǎn)講解了互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)金融行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的切入點(diǎn)、能力體系和行動(dòng)路線;第8~9章有針對(duì)性的介紹了頭部互聯(lián)網(wǎng)金融消費(fèi)平臺(tái)給我們的啟示,以及行業(yè)未來(lái)的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。

臘陽(yáng) 山丘 ·通俗讀物 ·11.7萬(wàn)字

Learn Amazon SageMaker
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Quicklybuildanddeploymachinelearningmodelswithoutmanaginginfrastructure,andimproveproductivityusingAmazonSageMaker’scapabilitiessuchasAmazonSageMakerStudio,Autopilot,Experiments,Debugger,andModelMonitorKeyFeatures*Build,train,anddeploymachinelearningmodelsquicklyusingAmazonSageMaker*Analyze,detect,andreceivealertsrelatingtovariousbusinessproblemsusingmachinelearningalgorithmsandtechniques*Improveproductivitybytrainingandfine-tuningmachinelearningmodelsinproductionBookDescriptionAmazonSageMakerenablesyoutoquicklybuild,train,anddeploymachinelearning(ML)modelsatscale,withoutmanaginganyinfrastructure.IthelpsyoufocusontheMLproblemathandanddeployhigh-qualitymodelsbyremovingtheheavyliftingtypicallyinvolvedineachstepoftheMLprocess.ThisbookisacomprehensiveguidefordatascientistsandMLdeveloperswhowanttolearntheinsandoutsofAmazonSageMaker.You’llunderstandhowtousevariousmodulesofSageMakerasasingletoolsettosolvethechallengesfacedinML.Asyouprogress,you’llcoverfeaturessuchasAutoML,built-inalgorithmsandframeworks,andtheoptionforwritingyourowncodeandalgorithmstobuildMLmodels.Later,thebookwillshowyouhowtointegrateAmazonSageMakerwithpopulardeeplearninglibrariessuchasTensorFlowandPyTorchtoincreasethecapabilitiesofexistingmodels.You’llalsolearntogetthemodelstoproductionfasterwithminimumeffortandatalowercost.Finally,you’llexplorehowtouseAmazonSageMakerDebuggertoanalyze,detect,andhighlightproblemstounderstandthecurrentmodelstateandimprovemodelaccuracy.BytheendofthisAmazonbook,you’llbeabletouseAmazonSageMakeronthefullspectrumofMLworkflows,fromexperimentation,training,andmonitoringtoscaling,deployment,andautomation.Whatyouwilllearn*Createandautomateend-to-endmachinelearningworkflowsonAmazonWebServices(AWS)*Becomewell-versedwithdataannotationandpreparationtechniques*UseAutoMLfeaturestobuildandtrainmachinelearningmodelswithAutoPilot*Createmodelsusingbuilt-inalgorithmsandframeworksandyourowncode*TraincomputervisionandNLPmodelsusingreal-worldexamples*Covertrainingtechniquesforscaling,modeloptimization,modeldebugging,andcostoptimization*AutomatedeploymenttasksinavarietyofconfigurationsusingSDKandseveralautomationtoolsWhothisbookisforThisbookisforsoftwareengineers,machinelearningdevelopers,datascientists,andAWSuserswhoarenewtousingAmazonSageMakerandwanttobuildhigh-qualitymachinelearningmodelswithoutworryingaboutinfrastructure.KnowledgeofAWSbasicsisrequiredtograsptheconceptscoveredinthisbookmoreeffectively.SomeunderstandingofmachinelearningconceptsandthePythonprogramminglanguagewillalsobebeneficial.

Julien Simon;Francesco Pochetti ·統(tǒng)計(jì) ·10.1萬(wàn)字

知識(shí)管理:原理與實(shí)踐
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《知識(shí)管理:原理與實(shí)踐》深入、系統(tǒng)地論述了知識(shí)管理原理與實(shí)踐,吸納了知識(shí)管理理論的最新研究成果,梳理了知識(shí)管理的發(fā)展歷程,分析了知識(shí)管理的原則與關(guān)鍵成功因素;基于六個(gè)典型案例論述了六種主要的知識(shí)管理戰(zhàn)略——知識(shí)編碼化戰(zhàn)略、知識(shí)人格化戰(zhàn)略、知識(shí)創(chuàng)新戰(zhàn)略、知識(shí)轉(zhuǎn)移戰(zhàn)略、知識(shí)保護(hù)戰(zhàn)略、知識(shí)經(jīng)營(yíng)戰(zhàn)略;基于十個(gè)典型案例剖析了知識(shí)管理的五種主要活動(dòng)——知識(shí)審計(jì)、知識(shí)獲取、知識(shí)創(chuàng)造、知識(shí)共享與知識(shí)應(yīng)用,以及五種輔助活動(dòng)——知識(shí)領(lǐng)導(dǎo)、知識(shí)協(xié)調(diào)、知識(shí)控制、知識(shí)組織與知識(shí)測(cè)評(píng);設(shè)計(jì)了客戶知識(shí)管理實(shí)施路徑和智力資本價(jià)值鏈;并對(duì)知識(shí)管理績(jī)效及其評(píng)價(jià)指標(biāo)與方法、知識(shí)管理技術(shù)特別是知識(shí)管理系統(tǒng)及其開發(fā)過(guò)程與案例做了詳細(xì)說(shuō)明。《知識(shí)管理:原理與實(shí)踐》觀點(diǎn)新穎,內(nèi)容豐富,匯集并解析了22個(gè)知識(shí)管理典型案例。《知識(shí)管理:原理與實(shí)踐》既可作為知識(shí)管理專業(yè)或方向的本科生、MBA和研究生的教材,也可作為企業(yè)管理者、信息管理人員、各級(jí)業(yè)務(wù)主管的重要參考資料。

盛小平 ·通俗讀物 ·24.9萬(wàn)字

變局與應(yīng)對(duì):全球經(jīng)濟(jì)金融趨勢(shì)與中國(guó)未來(lái)
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當(dāng)今世界正處于百年未有之大變局。2020年新冠疫情暴發(fā)導(dǎo)致全球經(jīng)濟(jì)陷入嚴(yán)重衰退,而發(fā)達(dá)國(guó)家無(wú)限量化寬松政策推高通貨膨脹,迫使發(fā)達(dá)國(guó)家央行急劇加息,全球經(jīng)濟(jì)進(jìn)入高通脹、高利率、高債務(wù)和低增長(zhǎng)的經(jīng)濟(jì)下行增長(zhǎng)周期和金融從寬松到緊縮的周期。俄烏沖突加劇了世界地緣政治風(fēng)險(xiǎn),經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)面臨巨大的不確定性,經(jīng)濟(jì)全球化遭遇了20世紀(jì)80年代以來(lái)最為嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。同時(shí),全球經(jīng)濟(jì)也面臨諸多新興技術(shù)帶來(lái)的的沖擊、挑戰(zhàn)和機(jī)遇。以人工智能、量子計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈、新能源和生物技術(shù)等為代表的新一輪科技革命方興未艾;以碳中和轉(zhuǎn)型為標(biāo)志的生態(tài)文明建設(shè)掀起工業(yè)化以來(lái)經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)方式“范式變更”的長(zhǎng)潮與大浪;人口老齡化推動(dòng)醫(yī)療衛(wèi)生、社會(huì)醫(yī)療和養(yǎng)老體系的深刻變革。在此背景下,探討并研究如何推動(dòng)全球經(jīng)濟(jì)和金融治理改革,及時(shí)提出中國(guó)方案,具有特別重要的意義。

朱民 張禮卿主編 ·理論 ·30.5萬(wàn)字

中國(guó)經(jīng)濟(jì)與宏觀調(diào)控:中國(guó)經(jīng)濟(jì)安全展望2018-2019
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本書稿分為上下篇。上篇對(duì)中國(guó)2019年宏觀經(jīng)濟(jì)運(yùn)行、風(fēng)險(xiǎn)及政府可能采取的宏觀經(jīng)濟(jì)政策進(jìn)行展望。第一章從實(shí)體經(jīng)濟(jì)和貨幣金融兩個(gè)方面簡(jiǎn)要回顧和分析2018年全年的經(jīng)濟(jì)形勢(shì)。第二章對(duì)當(dāng)前中國(guó)面臨的國(guó)內(nèi)外形勢(shì)進(jìn)行探討,尤其是識(shí)別可能對(duì)中國(guó)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生較大影響的因素。第三章和第四章分別分析中國(guó)經(jīng)濟(jì)總需求的自然走勢(shì)和總供給的自然走勢(shì)。所謂自然走勢(shì),指的是在政府現(xiàn)有或既定政策維持不變的情況下的經(jīng)濟(jì)走勢(shì)。第五章總結(jié)了當(dāng)前中國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)可能的風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)。第六章在第三、四、五章的基礎(chǔ)上,分析中國(guó)經(jīng)濟(jì)的自然走勢(shì),然后預(yù)判2019年政府的宏觀調(diào)控目標(biāo),自然走勢(shì)與政策目標(biāo)之間的缺口就是政府政策發(fā)揮作用的空間;第七章針對(duì)自然走勢(shì)和政策目標(biāo)之間的缺口預(yù)判相應(yīng)的宏觀經(jīng)濟(jì)政策組合。第八章是2019年中國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)展望。下篇為專題報(bào)告部分。是對(duì)上篇展望報(bào)告的支持文件和基礎(chǔ),主要是對(duì)影響2019年經(jīng)濟(jì)安全平穩(wěn)運(yùn)行的重要熱點(diǎn)問題進(jìn)行詳細(xì)分析。

蘇劍 劉偉 ·國(guó)際經(jīng)濟(jì) ·11.1萬(wàn)字

平臺(tái)經(jīng)濟(jì)與競(jìng)爭(zhēng)性商品價(jià)格規(guī)制
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平臺(tái)經(jīng)濟(jì)是建立在信息技術(shù)革命基礎(chǔ)之上的經(jīng)濟(jì)形態(tài),是互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)對(duì)市場(chǎng)組織方式的一次重大變革,但也導(dǎo)致了更為復(fù)雜的利益糾葛,對(duì)價(jià)格監(jiān)管和執(zhí)法工作提出了嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。在這種情況下,原有針對(duì)競(jìng)爭(zhēng)性商品價(jià)格規(guī)制的制度體系是否需要調(diào)整以及如何調(diào)整,成為政府提升價(jià)格規(guī)制能力、完善國(guó)家治理體系必須要面對(duì)的現(xiàn)實(shí)問題。本書構(gòu)建“技術(shù)變革—制度變遷”分析框架,采用成本收益分析法探討平臺(tái)經(jīng)濟(jì)對(duì)競(jìng)爭(zhēng)性商品價(jià)格規(guī)制的影響,分析平臺(tái)經(jīng)濟(jì)背景下競(jìng)爭(zhēng)性商品價(jià)格規(guī)制的需求,評(píng)價(jià)平臺(tái)經(jīng)濟(jì)背景下加強(qiáng)競(jìng)爭(zhēng)性商品價(jià)格規(guī)制的效用,評(píng)估是否需要改革現(xiàn)有的競(jìng)爭(zhēng)性商品價(jià)格規(guī)制制度。全書共七章,分三個(gè)部分。第1章、第2章為研究準(zhǔn)備,包括研究問題的提出、已有研究的回顧、理論基礎(chǔ)和研究方法的介紹以及分析框架的構(gòu)建。第3章至第6章為主體內(nèi)容,采用“總—分”結(jié)構(gòu),首先分析平臺(tái)經(jīng)濟(jì)對(duì)競(jìng)爭(zhēng)性商品價(jià)格規(guī)制的總體影響,分別分析其對(duì)平臺(tái)內(nèi)經(jīng)營(yíng)者價(jià)格行為規(guī)制的影響、對(duì)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)企業(yè)價(jià)格行為規(guī)制的影響、對(duì)競(jìng)爭(zhēng)性商品價(jià)格水平規(guī)制的影響以及由此導(dǎo)致的制度需求,通過(guò)邏輯演繹和實(shí)證分析的方式討論加強(qiáng)價(jià)格規(guī)制在經(jīng)濟(jì)上是否具有可行性。第7章為結(jié)論和建議,集中提出改進(jìn)和完善平臺(tái)經(jīng)濟(jì)背景下競(jìng)爭(zhēng)性商品價(jià)格規(guī)制的建議。

陳紅霞 ·理論 ·14.5萬(wàn)字

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