金融科技概论(二版) pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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金融科技的发展，正在深深地影响金融服务夜的版图，在世界经济论坛（WEF）于2017年8月最新发佈的金融科技报告《Beyond Fintech》中指出：金融科技业者带来许多破坏式创新，虽然规模尚未成长到可以主导市场，许多的商业模式也遇到许多困难，必须要进行转型；但是这些创新改变了消费者对于金融服务的期望，使得现有的金融业者纷纷进行改革，提升金融科技能力，改善服务品质，重塑了金融服务业的运作模式与版图。

　　在台湾，攸关金融科技发展的「金融科技发展与创新实验条例」草案，已于2017 年12 月28 日在立法院完成三读立法，台湾成为全球第一个建立监理沙盒机制的大陆法系国家。对于未来台湾推动金融科技创新研发与实验，也有了一个法源基础。

　　「金融科技概论」书籍的内容也必须随着产业发展的脚步与时俱进，本次二版修订的内容除了保留原有的金融科技发展的原因及趋势、金融科技实务、网路及行动银行、支付、互联网金融、直销银行、P2P 融资、群众募资、网路微型贷款、大数据等内容与章节外，本次增加了物联网（IoT）与人工智慧（AI）在金融业的应用、保险科技（InsurTech）、监管科技（RegTech）、金融监理沙盒（Regulatory Sandbox）等，使其内容更加完备，以期符合读者完整了解金融科技发展与应用的需求。

深入理解现代商业生态：商业智能与数据驱动决策 图书简介 本书旨在为读者构建一个全面、深入的知识框架，以理解和驾驭当今商业环境中至关重要的两大支柱：商业智能（Business Intelligence, BI）的理论基础与实践应用，以及数据驱动决策（Data-Driven Decision Making, DDDM）的思维模式与操作流程。本书侧重于介绍如何将原始数据转化为可执行的商业洞察，强调技术工具、分析方法与战略思维的有机结合，完全不涉及金融科技（FinTech）领域的特定主题。 --- 第一部分：商业智能的基石与演进（The Foundations of Business Intelligence） 商业智能已不再是简单的报表制作工具，而是企业战略规划与日常运营优化的核心驱动力。本部分将系统梳理BI的理论脉络和技术栈。 第一章：商业智能的战略定位与价值重塑 本章首先明确商业智能在现代企业管理中的战略地位。它不仅仅是IT部门的职责，更是跨部门协作、实现数据资产化的关键环节。我们将探讨BI如何从早期的“描述性分析”（发生了什么）演进到当前的“规范性分析”（应该怎么做）。 BI的定义、目标与核心能力： 阐述BI在提升效率、识别风险、发现市场机会中的作用。 从数据到洞察的生命周期： 详细解析数据采集、清洗、存储、分析和可视化呈现的完整流程。 BI在不同业务场景中的应用价值： 探讨BI在供应链优化、客户关系管理（CRM）、市场营销效率提升等方面的具体价值体现。 第二章：数据仓库（Data Warehousing）的设计与架构 数据仓库是商业智能的物质基础。本章将聚焦于如何构建一个稳定、高效、面向分析需求的数据存储系统。 数据仓库的基本概念与架构模型： 深入讲解Inmon和Kimball两种主流架构的优劣及其适用场景。 维度建模（Dimensional Modeling）： 详细剖析星型模型（Star Schema）和雪花模型（Snowflake Schema）的设计原则、事实表（Fact Table）和维度表（Dimension Table）的构建方法。 ETL/ELT流程的工程实践： 探讨数据抽取（Extract）、转换（Transform）和加载（Load）的关键技术点，包括数据质量管理和增量更新策略。 数据湖与数据中台的集成： 简要介绍现代数据架构中，数据湖和数据中台如何与传统数据仓库协同工作，以支持更灵活的分析需求。 第三章：数据查询、报告与可视化技术 本章关注如何将存储好的数据以用户友好的方式展现出来，实现数据的有效沟通。 高级SQL在BI中的应用： 侧重于窗口函数、公用表表达式（CTE）以及复杂联接在数据汇总和预处理中的运用。 在线分析处理（OLAP）技术： 深入解析多维数据立方体（Data Cube）的概念、切片（Slice）、切块（Dice）、钻取（Drill Down/Up）等操作的原理与业务意义。 数据可视化设计原则： 探讨如何选择合适的图表类型（如：树图、热力图、散点图矩阵）来清晰地传达分析结果，强调数据叙事（Data Storytelling）的重要性。 主流BI工具的能力对比与实践： 分析当前市场上主流的可视化与报表工具的特点，及其在构建交互式仪表板（Dashboard）中的最佳实践。 --- 第二部分：数据驱动决策的分析方法论（The Methodology of Data-Driven Decision Making） 拥有数据和工具只是第一步，如何运用科学的分析方法得出可靠的结论并指导行动，是数据驱动决策的核心挑战。本部分专注于分析思维和统计基础。 第四章：描述性分析与诊断性分析（What Happened & Why） 本章侧重于回顾和解释历史事件。 关键绩效指标（KPI）的设定与衡量框架： 介绍平衡计分卡（BSC）等框架，确保KPI与企业战略目标对齐。 业务流程的量化分析： 讲解如何利用流程挖掘（Process Mining）技术识别瓶颈和低效环节。 异常检测与根本原因分析（RCA）： 介绍统计过程控制（SPC）在识别离群数据点中的应用，以及“五问法”在诊断业务问题中的应用。 第五章：预测性分析与建模基础（What Will Happen） 预测是数据驱动决策进阶的关键。本章侧重于构建可靠的预测模型，避免过度拟合。 时间序列分析基础： 介绍移动平均法、指数平滑法、ARIMA模型的基本原理，用于销售预测、库存需求预测等场景。 回归分析在业务预测中的应用： 详细讲解线性回归、多元回归模型的构建、假设检验以及残差分析，确保模型的可解释性和稳健性。 模型评估与选择标准： 介绍决定系数（R²）、均方误差（MSE）、交叉验证等概念，指导读者如何科学地评估和比较不同的预测模型。 第六章：规范性分析与决策优化（What Should We Do） 规范性分析是实现“智能决策”的最高阶段，它基于预测结果，给出最优的行动方案。 决策树与分类模型： 介绍如何利用分类算法（如：CART、C4.5）来辅助制定如客户分群、风险等级划分等决策。 优化理论的初步应用： 简要介绍线性规划（Linear Programming）在资源分配、生产调度等场景中的应用潜力，例如确定最优的广告预算分配方案。 A/B测试与实验设计： 深入探讨如何设计严谨的A/B测试来验证不同决策方案的有效性，包括样本量估算、显著性检验（t检验、卡方检验）的正确应用，确保决策基于统计学上的可靠证据。 --- 第三部分：数据治理与组织变革（Data Governance and Organizational Transformation） 数据驱动的文化落地，需要坚实的数据治理体系和组织层面的变革支持。 第七章：数据质量管理与元数据（Metadata Management） 高质量的数据是可靠决策的前提。本章聚焦于维护数据的“新鲜度、准确性、一致性”。 数据质量维度与度量： 定义数据完整性、准确性、时效性等关键质量指标，并阐述如何建立质量监控仪表板。 元数据管理体系的构建： 解释业务元数据、技术元数据和操作元数据的区别，以及元数据管理系统如何提升数据的可发现性和可信度。 数据血缘（Data Lineage）的重要性： 追踪数据从源头到最终报告的全过程，以支持审计和问题溯源。 第八章：数据素养（Data Literacy）与组织能力建设 技术工具的普及要求组织中的每个人都具备一定的数据素养，才能真正实现数据驱动。 提升全员数据素养的策略： 探讨如何通过培训、建立内部社区来提升员工解读数据、质疑数据和使用数据进行沟通的能力。 数据治理委员会与责任划分： 明确数据所有者（Data Owner）、数据管家（Data Steward）的角色和职责，确保数据资产管理的责任到人。 构建数据驱动的文化： 强调领导层对数据发现的认可和奖励机制，如何将“基于直觉”的决策逐渐转变为“基于证据”的决策。 --- 本书的最终目标是赋能读者，使其不仅能够操作BI工具，更重要的是，能够像一名数据科学家一样思考，将复杂的数据流转化为清晰、可执行的商业策略，从而在激烈的市场竞争中获取持久的竞争优势。本书的全部内容专注于商业运营、分析方法和数据管理的基础理论与实践，与金融科技领域的具体应用和监管框架无关。

作者简介

李沃墙 教授／审阅

　　学历：
　　政治大学经济学博士

　　经历：
　　淡江大学财务金融学系专任教授、淡江大学两岸金融中心副主任
　　中华财务管理科技学会特聘讲师
　　兆丰第一创投董事
　　富华创投公司董事
　　国政基金会经发财政组特约研究员
　　真理大学财金系主任
　　台湾金融学术联盟共同执行秘书
　　台湾财工学会副秘书长

李显正

　　学历：
　　•国立政治大学企管系
　　•美国宾州 Drexel University 卓克索大学财务管理硕士
　　•美国 MIT 麻省理工学院金融科技学程 Fintech Certificate Course / Future Commerce 

　　经历：
　　•HSBC汇丰银行、ABN AMRO荷兰银行、AIG友邦信用卡、台北富邦银行、远东国际银行等国内外银行消费金融行销企划部门主管20年经验
　　•睿思观通管理顾问公司执行长、中华财务管理科技学会特聘讲师、保险发展中心、政大公企中心金融科技课程讲师、金融研训院两岸物联网金融讲座
　　•<数位时代>专栏作家：www.bnext.com.tw/author/2433
　　•<金融科技概论>作者

第 1 章 金融科技发展的环境
第 2 章 金融科技业务
第 3 章 人工智慧与物联网金融
第 4 章 网路与行动银行
第 5 章 数位银行
第 6 章 互联网金融
第 7 章 支付工具—信用卡
第 8 章 行动支付— 其他支付工具
第 9 章 金融科技的产品与定价策略
第10章 保险科技
第11章 监管科技与金融监理沙盒
第12章 大数据与社群行销

评分☆☆☆☆☆

**评价二** 刚入手《金融科技概论（二版）》，迫不及待地翻了翻。这本书的封面设计就很专业，给人一种稳重可靠的感觉。我一直关注金融科技的发展，尤其是在支付、借贷、投资等领域，这些技术是如何重塑我们与金钱互动的方式，真的太迷人了！这本书有没有详细介绍这些领域的变化？比如，移动支付的普及对传统银行带来了哪些冲击？P2P借贷平台的风险和机遇又在哪里？智能投顾在资产管理方面有什么优势？我更关心的是，这本书有没有分析金融科技的伦理和社会影响？我知道科技发展总是一把双刃剑，金融科技也不例外，它可能会加剧数字鸿沟，也可能带来新的金融风险。不知道这本书是否有对这些潜在问题进行探讨，并提出一些解决的思路？对于我这种非金融科班出身，但又对这个领域充满好奇的人来说，这本书的语言风格是否容易理解？会不会充斥着很多晦涩的专业术语？我希望它能以一种清晰易懂的方式，带领我深入了解金融科技的方方面面。

评分☆☆☆☆☆

**评价四** 一直以来，我都对金融科技（FinTech）如何颠覆传统金融业抱有浓厚的兴趣，所以当看到《金融科技概论（二版）》这本书时，就立刻被吸引了。我特别想了解的是，这本书是否有对金融科技的未来发展趋势进行预测？比如，数字货币的未来，以及它可能如何影响全球金融体系？还有，开放银行（Open Banking）和API经济在金融领域的应用，是否是这本书的重点？我知道现在很多创新都围绕着数据展开，那么金融科技公司如何处理和利用海量金融数据，同时保障用户隐私和数据安全，这方面的内容是不是在书中有详细的介绍？我个人比较关注金融科技对中小企业融资、普惠金融的贡献，不知道这本书有没有这方面的案例分析，或者对这些社会效益进行评价？毕竟，金融科技不仅仅是为了盈利，它也应该承担起推动社会进步的责任。我希望这本书能够提供更广阔的视角，让我看到金融科技的无限可能。

评分☆☆☆☆☆

**评价三** 我最近在寻找一本能够全面梳理金融科技发展脉络的书籍，无意中看到了《金融科技概论（二版）》。据我所知，金融科技的发展速度非常快，旧的知识体系很快就会过时。不知道这本书在“二版”中是否充分更新了最新的技术进展和市场动态？比如，人工智能在金融风控、反欺诈方面的应用，以及它对未来金融服务的影响，有没有被详细阐述？我还想知道，这本书有没有涉及金融科技的监管框架和合规性问题？毕竟，一个健康发展的金融科技行业离不开有效的监管。在台湾，金融监管机构也一直在积极跟进，不知道书中是否能提供一些国际上和台湾地区在金融科技监管方面的经验分享？我本身对金融科技的“后端”技术，比如大数据分析、云计算在金融领域的应用也很有兴趣，不知道这本书有没有深入探讨这些基础技术如何支撑金融科技的创新？总的来说，我希望这本书能让我对金融科技有一个更系统、更深入的理解，而不仅仅停留在一些表面的概念。

评分☆☆☆☆☆

**评价五** 作为一名正在学习金融学的学生，我一直在寻找一本能够帮助我理解金融科技核心概念和实际应用的书籍，《金融科技概论（二版）》这本书的出现，无疑给我带来了希望。我希望这本书能够解释清楚一些基本概念，比如什么是分布式账本技术（DLT），它与区块链有什么区别？不同类型的金融科技创新，例如众筹、量化交易、数字支付系统，它们各自的运作机制和优势是什么？我也很想知道，这本书是否有分析金融科技创新过程中面临的挑战和风险？比如技术故障、网络安全威胁、数据泄露等，这些潜在问题对金融行业的稳定性会产生什么影响？对于学生而言，一本好的教科书不仅要传授知识，更要激发思考，不知道这本书有没有提出一些开放性的问题，或者鼓励读者进行批判性思考？我更希望这本书能帮助我建立一个扎实的金融科技知识体系，为我未来的学习和职业发展打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

**评价一** 哇，最近翻了好几本关于金融科技的书，但《金融科技概论（二版）》这本书真的是让我眼前一亮！从目录看起来，就觉得内容非常扎实，不像有些书只是蜻蜓点水，浮光掠影。尤其是我对区块链和加密货币的部分特别感兴趣，书里有没有深入探讨这些前沿技术的发展趋势、实际应用案例，还有相关的监管政策？我知道台湾这边对金融科技的接受度很高，但同时也面临不少挑战，不知道这本书有没有提到一些台湾金融科技产业的特色和未来走向？我特别想知道，对于想要跨足金融科技领域的传统金融从业者，这本书能提供哪些实用的建议和指导？是仅仅介绍概念，还是会结合一些案例分析，甚至是实操的指导？我比较担心的是，市面上很多这类书籍会过于理论化，读起来像是教科书，我更希望这本书能有点“干货”，能让我学到点真东西，以后在工作上能用得上。另外，排版和印刷质量也是我选择书籍的重要标准，希望这本书的阅读体验会很棒！