前言

萬物皆互聯，無處不數據。21世紀的今天，隨著移動互聯網、云計算、物聯網、區塊鏈、人工智能、量子計算等大數據技術發展的日新月異，人類已經步入“大數據時代”，2012年被公認為我國大數據發展的歷史元年，數據的大規模生產、分享和應用已成為現實。在“大數據時代”，大數據作為一種新型資產，與資本、勞動、技術、土地等生產要素一起推動著經濟社會向前快速發展。

大數據的發展有其特定的社會歷史背景，人類測量、記錄和分析世界的渴望是推動大數據發展的核心動力，是人類社會發展到一定階段的必然產物，順應了時代的發展潮流。當文字、圖像、音頻，甚至世間萬物都可轉變成數據，一切都可量化時，大數據就能創造出巨大的新型價值，滲透并服務于人類生產生活的方方面面。至于大數據的重要性，趙國棟等在《大數據時代的歷史機遇：產業變革與數據科學》中指出，“大數據時代公司的價值，與其數據資產的規模、活性成正比，與其解釋、運用數據的能力成正比”，甚至認為“缺乏數據資源，無以談產業；缺乏數據思維，無以言未來”。為了更好地理解和融入大數據時代，突破傳統思維模式的桎梏，形成適應大數據時代的思維方式是一種必然選擇。大數據改變著我們理解世界的方式，促使我們由熱衷于尋找事務間的因果關系轉向尋找相關關系，從微觀和宏觀兩個層面深入了解事物的本質。通過探求“是什么”而不是“為什么”，我們正以全新的視角更好地理解和審視這個世界。

大數據與金融的深度融合是大數據時代的一個重要發展趨勢。移動支付、P2P網貸產品、互聯網基金、眾籌、智能、投顧、互聯網保險等互聯網金融新業態的蓬勃發展，一方面挑戰著傳統金融機構的壟斷地位，另一方面重新塑造了一種“以客戶為中心、滿足客戶消費體驗”的新型金融服務模式。大數據挖掘和分析技術的不斷更新發展使海量非結構化金融數據的有效利用成為可能，通過對金融數據的多維實時分析和挖掘，可以為互聯網金融機構提供客戶的全方位信息，包括客戶的消費習慣、資產負債、流動性狀態、信用變化等，為其準確預測客戶行為奠定了數據基礎。這些歷史性變革有助于金融機構加快業務和產品創新，實現精準營銷和加強風險管控，促使企業數據資產向戰略資產轉化。雖然目前金融業還處于大數據應用的初級階段，但我們有理由深信在不遠的未來，大數據將成為開展金融業務的基礎性資源和非常關鍵的金融構成要素。隨處可見、隨時可得的移動金融客戶端和個性化金融產品正在向我們傳遞一個重要信息——大數據金融時代已悄然來臨。大數據金融正在改變我們的生活方式，推動著金融產業變革和商業模式創新，創造出更多的數據金融價值。

本書共11章，主要研究內容如下。

第一章是大數據的提出與演化。從大數據概念提出的背景出發，按時間順序梳理大數據概念的演變過程，闡釋了大數據的主要發展階段，以及國內外大數據的發展現狀。從理論技術層面和實踐層面對當前的大數據概念進行理論界定。分析了大數據帶來產業變化的關鍵節點、六大趨勢、五大顛覆領域、三大關鍵行業以及數據交易變革，揭示了數據市場的未來發展趨勢，大數據將帶來變革時代的力量以及未來可能面臨的潛在挑戰。

第二章是大數據思維。主要論述了大數據思維方式對傳統思維慣性的沖擊，具體分析了大數據思維帶來的六大轉變及相關原理，分析了大數據思維方式沖擊下，社會、政府、企業、個人的傳統思維發生的變化，引發的全新大數據思維方式，對傳統行業和國家戰略未來發展的影響。

第三章是大數據與金融的融合。這兩者的相互融合是行業發展的必然趨勢，主要有以下三個方面的動因：金融行業應用大數據的優勢、大數據技術的日臻成熟和金融業創新發展的必然要求。本章從大數據金融的特征切入，分析了大數據金融的四個基本特征，即數字化、開放性、高生產力和科學決策，展望了大數據金融應用的重點方向及未來趨勢。

第四章是大數據金融的商業模式。本章基于大數據背景探討了商業模式創新對金融行業的運營效率和結構效率的影響。具體從企業、產業與行業三個維度分析了大數據時代金融業務商業模式的創新之處。在企業維度，大數據技術影響商業模式創新的關鍵因素包括組織、產品、客戶、業務、財務五個方面。在產業維度，根據產業鏈上從事不同環節的數據資源提供商、大數據分析咨詢提供商、大數據處理服務提供商和大數據解決方案提供商這四個環節，詳細分析商業模式在大數據產業鏈層面的創新與實踐應用。在行業維度，以數據為媒介整合產業鏈上下游，實現數據驅動的跨界模式，通過數據連接起不同行業，實現市場、企業和客戶的價值關系重組。最后從企業戰略、產業生態和社會運用的角度探討大數據金融商業模式的未來發展趨勢。

第五章是大數據金融機構與產品創新。大數據對金融行業的影響同樣體現在傳統金融機構的大數據應用和基于互聯網的新型機構創建與產品開發。本章從銀行業、證券業、保險業、信托業、融資租賃業和中央銀行這些傳統金融機構的大數據應用實踐創新出發，分析了傳統金融機構如何運用大數據技術把握時代潮流，開發基于互聯網大數據的系列金融產品。

第六章是大數據與供應鏈金融。供應鏈金融實現了物流、資金流與數據流的融合，形成了更廣闊的產業平臺。本章從供應鏈金融發展的背景出發，分析了大數據、互聯網、區塊鏈等Fintech對傳統供應鏈金融及其風險成因的影響，展望了大數據時代供應鏈金融發展的新趨勢。

第七章是大數據金融服務平臺。從數據來源、服務內容、平臺目的、服務對象、定價機制等方面對大數據金融服務平臺進行了理論闡釋，分析了大數據金融服務平臺面臨來自數據質量、行業應用、監管、市場等方面的諸多風險，通過具體事例探討了大數據金融服務平臺的競爭策略、戰略規劃和產業鏈重構。

第八章是大數據金融算法。大數據體系包括數據采集與預處理、大數據存儲技術和數據分析與指標構建。本章闡釋了數據挖掘經典算法的理論基礎與應用實踐及其面臨的技術監管挑戰，從人與物兩個維度分析了大數據算法的未來發展路徑。

第九章是大數據金融生態環境建設。本章從政策、經濟、技術和交易四個方面分析了大數據金融的外部宏觀環境，結合行業內部環境，探討市場環境對大數據金融發展的影響及其傳統監管體系的不足，從宏觀視角分析了大數據金融生態系統的構成及其面臨的挑戰。

第十章是Fintech與大數據金融。Fintech作為一種新業態，通過借助大數據、人工智能、區塊鏈等各類先進技術提升金融行業運行效率。本章介紹了Fintech發展進程中的技術變革，中美Fintech發展進程以及細分投資領域的發展。基于資金端和資產端分析了Fintech創新的內在本質。從區塊鏈和人工智能視角分析了Fintech的技術創新與未來前景。

第十一章是案例分析。以螞蟻金服為例，具體分析了互聯網公司如何借助大數據技術搶占時代先機；以Wealthfront為例，分析了Fintech創新引領的智能投顧；以比特幣為例，分析了基于區塊鏈技術的數字貨幣發展。

本書寫作過程中，我的研究生吳之悅、顧誠嘉、石廣平、許從寶等做了大量的文獻資料收集整理工作，東南大學金融系張穎老師對本書提供了諸多有益幫助，在此一并表示感謝。本書是在學習大量國內外相關文獻資料基礎上編寫的，書后參考文獻都有列出，如有“掛一漏萬”之處，敬請海涵。本書的出版得到了國家自然科學基金面上項目（71673043）、東南大學經濟管理學院以及清華大學出版社的大力支持，在此表示衷心感謝。盡管想努力為讀者呈現一本滿意的大數據金融書籍，但由于作者水平有限，加之時間倉促，書中難免有疏漏或錯誤之處，懇請讀者多提寶貴意見，以便今后進一步修改和完善。

劉曉星

戊戌端午于南京東南大學九龍湖畔