數據驅動的供應鏈金融
馮天馳 薑桂林 唐麗華 李邕
- 出版商: 機械工業
- 出版日期: 2025-02-01
- 定價: $594
- 售價: 8.5 折 $505
- 語言: 簡體中文
- 頁數: 356
- ISBN: 7111768388
- ISBN-13: 9787111768388
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商品描述
這是一本指導供應鏈金融相關企業做好數據工作，並利用數據驅動供應鏈金融產品和服務的設計與運營的著作。 在數據要素賦能各行各業的大背景下，傳統供應鏈金融產品和服務過於依賴模式設計和經驗判斷的問題，通過數據驅動的方法能得到很好的解決。本書將詳細指導供應鏈金融相關企業做好數據實施工作，並將數據成果應用到供應鏈金融產品和服務的設計與運營工作中，提供科學的方法論和標準的操作流程。 本書共12章，從邏輯上可以分為四個部分。 第一部分：總體概述（第1～3章） 該部分闡述了本書所述的供應鏈金融的範圍、參與方、數據工作的目標與內容、工作團隊組成等。 第二部分：數據實施工作（第4～7章） 該部分包括業務調研和信息系統調研、構建數據基礎、市場分析測算、風險分析等內容，闡述了確定數據、整合數據、分析數據及最終形成結論的過程，是全書的重點和難點。其中，金融企業瞭解、整合和運用核心企業供應鏈數據的過程，需要雙方明確分工、密切配合、共同完成工作。 第三部分：數據成果運用（第8～11章） 該部分包括風險規則形成與系統實現、對接核心企業數據、供應鏈金融產品設計、數據運營等內容。這些工作主要是站在金融企業的角度進行闡述，核心企業處於配合地位。 第四部分：知識沈澱（第12章） 該部分闡述如何更好地實現知識沈澱和標準工具建設。類似項目經驗、資料和管理方法這樣的知識和工具均具有長期效應，有助於金融企業不斷沈澱知識，提升效率，形成競爭優勢。
作者簡介
唐麗華，湖南數據產業集團副總經理，曾在湖南省發展和改革委員會系統，以及多家業內著名金融機構任職，長期從事數字金融相關工作，主持多個省級重點項目。擁有相關專利2項。
目錄大綱
前言
第1章 供應鏈金融概述
1.1 供應鏈金融產品
1.1.1 供應鏈金融的概念
1.1.2 傳統的供應鏈金融產品
1.1.3 個性化的供應鏈金融產品
1.2 供應鏈金融參與方
1.2.1 各參與方
1.2.2 資金提供方：金融企業
1.2.3 場景主導方：核心企業
1.2.4 資金需求方：合作企業
1.3 本書涉及數據情況
1.3.1 數據範圍
1.3.2 數據要素形態
第2章 數據工作的目標與挑戰
2.1 數據工作的目標
2.1.1 找到真實可用的場景數據
2.1.2 數據驅動形成產品
2.1.3 數據支撐產品運營
2.1.4 各工作內容對應的章節
2.1.5 數據工作的一票否決制度
2.1.6 知識與數據積累
2.2 數據工作的挑戰
2.2.1 主觀因素挑戰及應對方式
2.2.2 客觀因素挑戰及應對方式
第3章 工作團隊組成
3.1 團隊構成
3.2 高層領導
3.2.1 核心企業高層的支持
3.2.2 金融企業高層的支持
3.2.3 雙方高層的溝通方式
3.3 執行人員
3.3.1 數據人員
3.3.2 非數據人員
3.3.3 執行團隊的協作
3.4 支持人員
3.5 人員名單
第4章 業務調研與信息系統調研
4.1 參與人員
4.2 調研的總體規劃
4.3 傳統風險盡調
4.4 業務調研
4.4.1 明確工作目標
4.4.2 釐清核心企業分類
4.4.3 調研前期溝通
4.4.4 準備調研問題
4.4.5 開展正式調研
4.4.6 整理調研結果
4.4.7 形成業務調研成果
4.5 信息系統調研
4.5.1 明確工作目標
4.5.2 調研前期準備與溝通
4.5.3 業務與管理動作分解
4.5.4 開展信息系統調研
4.5.5 信息系統問題溝通
4.5.6 整理調研結果
4.5.7 形成信息系統調研成果
第5章 構建數據基礎
5.1 參與人員
5.2 數據工作的前期準備
5.2.1 根據數據和系統能力對核心企業進行分類
5.2.2 確定數據工作所需的內容
5.2.3 確定數據方面的權利和義務
5.2.4 構建工作環境與工具
5.3 理解核心企業的數據特點
5.3.1 核心企業與金融企業的數據差異
5.3.2 兩類核心企業的數據差異與優缺點
5.4 構建所需的數據內容框架
5.4.1 構建數據內容框架的思路
5.4.2 數據內容描述的對象
5.4.3 規劃數據內容的獲取方式
5.5 完成數據分析基礎表
5.5.1 數據分析基礎表的定義與要求
5.5.2 數據分析基礎表的命名與分層
5.5.3 設計數據表之間的關聯方式
5.5.4 確定各數據來源系統
5.5.5 設計各數據分析基礎表的內容
5.5.6 設計數據表的數據加工關系
5.5.7 檢查來源表的數據質量
5.5.8 完成數據填充
5.6 檢查並修正填充後的數據
5.6.1 數據內容唯一性檢查及問題處理
5.6.2 數據內容形式校驗及問題處理
5.6.3 數據單字段場景準確性檢查及問題處理
5.6.4 數據處理版本管理
5.7 數據分析基礎表定型
5.8 實際工作中的常見問題
5.8.1 設計資料缺失
5.8.2 各系統之間數據存在差異
5.8.3 構建數據基礎失敗
第6章 市場分析測算
6.1 參與人員
6.2 分析步驟
6.3 市場調研
6.3.1 前期核心企業調研內容整理
6.3.2 面向合作企業的調研
6.3.3 調研成果整理
6.4 數據二次加工
6.4.1 二次加工的目標
6.4.2 二次加工的工作步驟
6.4.3 二次加工的工作特點
6.4.4 兩類企業的工作側重點
6.5 合作企業現狀分析
6.5.1 規劃分析特徵
6.5.2 設計組合分析
6.5.3 進行數據統計
6.5.4 總結特徵規律
6.6 市場測算
6.6.1 合作企業分群
6.6.2 測算指標選擇
6.6.3 測算參數設計
6.6.4 測算實施
6.7 分析工作記錄整理並形成結論
6.7.1 分析工作記錄整理
6.7.2 形成分析結論
第7章 風險分析
7.1 參與人員
7.2 風險分析工作簡介
7.2.1 風險分析工作的目標
7.2.2 風險分析考量的對象與內容
7.2.3 風險分析工作的特點
7.2.4 風險工作的主要構成
7.3 風險信息的收集與整理
7.4 核心企業經營風險分析
7.4.1 傳統風險分析方法
7.4.2 供應鏈數據分析方法
7.5 合作企業定性風險分析
7.5.1 反欺詐數據探索
7.5.2 關聯企業風險分析
7.5.3 交易量劇變的風險分析
7.6 對合作企業進行量化分析
7.6.1 確定分析目標
7.6.2 確定建模思路並選擇算法
7.6.3 構建特徵工程
7.6.4 算法建模
7.6.5 輸出模型分析結果
7.7 模擬測算與形成場景風險策略
7.7.1 模擬測算
7.7.2 形成場景風險策略
7.8 風險分析需要註意的問題
7.8.1 風險分析與市場分析的差異
7.8.2 個人貸款與供應鏈產品建
