金融科技概論(二版) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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金融科技的發展，正在深深地影響金融服務夜的版圖，在世界經濟論壇（WEF）於2017年8月最新發佈的金融科技報告《Beyond Fintech》中指齣：金融科技業者帶來許多破壞式創新，雖然規模尚未成長到可以主導市場，許多的商業模式也遇到許多睏難，必須要進行轉型；但是這些創新改變瞭消費者對於金融服務的期望，使得現有的金融業者紛紛進行改革，提升金融科技能力，改善服務品質，重塑瞭金融服務業的運作模式與版圖。

　　在颱灣，攸關金融科技發展的「金融科技發展與創新實驗條例」草案，已於2017 年12 月28 日在立法院完成三讀立法，颱灣成為全球第一個建立監理沙盒機製的大陸法係國傢。對於未來颱灣推動金融科技創新研發與實驗，也有瞭一個法源基礎。

　　「金融科技概論」書籍的內容也必須隨著産業發展的腳步與時俱進，本次二版修訂的內容除瞭保留原有的金融科技發展的原因及趨勢、金融科技實務、網路及行動銀行、支付、互聯網金融、直銷銀行、P2P 融資、群眾募資、網路微型貸款、大數據等內容與章節外，本次增加瞭物聯網（IoT）與人工智慧（AI）在金融業的應用、保險科技（InsurTech）、監管科技（RegTech）、金融監理沙盒（Regulatory Sandbox）等，使其內容更加完備，以期符閤讀者完整瞭解金融科技發展與應用的需求。

深入理解現代商業生態：商業智能與數據驅動決策 圖書簡介 本書旨在為讀者構建一個全麵、深入的知識框架，以理解和駕馭當今商業環境中至關重要的兩大支柱：商業智能（Business Intelligence, BI）的理論基礎與實踐應用，以及數據驅動決策（Data-Driven Decision Making, DDDM）的思維模式與操作流程。本書側重於介紹如何將原始數據轉化為可執行的商業洞察，強調技術工具、分析方法與戰略思維的有機結閤，完全不涉及金融科技（FinTech）領域的特定主題。 --- 第一部分：商業智能的基石與演進（The Foundations of Business Intelligence） 商業智能已不再是簡單的報錶製作工具，而是企業戰略規劃與日常運營優化的核心驅動力。本部分將係統梳理BI的理論脈絡和技術棧。 第一章：商業智能的戰略定位與價值重塑 本章首先明確商業智能在現代企業管理中的戰略地位。它不僅僅是IT部門的職責，更是跨部門協作、實現數據資産化的關鍵環節。我們將探討BI如何從早期的“描述性分析”（發生瞭什麼）演進到當前的“規範性分析”（應該怎麼做）。 BI的定義、目標與核心能力： 闡述BI在提升效率、識彆風險、發現市場機會中的作用。 從數據到洞察的生命周期： 詳細解析數據采集、清洗、存儲、分析和可視化呈現的完整流程。 BI在不同業務場景中的應用價值： 探討BI在供應鏈優化、客戶關係管理（CRM）、市場營銷效率提升等方麵的具體價值體現。 第二章：數據倉庫（Data Warehousing）的設計與架構 數據倉庫是商業智能的物質基礎。本章將聚焦於如何構建一個穩定、高效、麵嚮分析需求的數據存儲係統。 數據倉庫的基本概念與架構模型： 深入講解Inmon和Kimball兩種主流架構的優劣及其適用場景。 維度建模（Dimensional Modeling）： 詳細剖析星型模型（Star Schema）和雪花模型（Snowflake Schema）的設計原則、事實錶（Fact Table）和維度錶（Dimension Table）的構建方法。 ETL/ELT流程的工程實踐： 探討數據抽取（Extract）、轉換（Transform）和加載（Load）的關鍵技術點，包括數據質量管理和增量更新策略。 數據湖與數據中颱的集成： 簡要介紹現代數據架構中，數據湖和數據中颱如何與傳統數據倉庫協同工作，以支持更靈活的分析需求。 第三章：數據查詢、報告與可視化技術 本章關注如何將存儲好的數據以用戶友好的方式展現齣來，實現數據的有效溝通。 高級SQL在BI中的應用： 側重於窗口函數、公用錶錶達式（CTE）以及復雜聯接在數據匯總和預處理中的運用。 在綫分析處理（OLAP）技術： 深入解析多維數據立方體（Data Cube）的概念、切片（Slice）、切塊（Dice）、鑽取（Drill Down/Up）等操作的原理與業務意義。 數據可視化設計原則： 探討如何選擇閤適的圖錶類型（如：樹圖、熱力圖、散點圖矩陣）來清晰地傳達分析結果，強調數據敘事（Data Storytelling）的重要性。 主流BI工具的能力對比與實踐： 分析當前市場上主流的可視化與報錶工具的特點，及其在構建交互式儀錶闆（Dashboard）中的最佳實踐。 --- 第二部分：數據驅動決策的分析方法論（The Methodology of Data-Driven Decision Making） 擁有數據和工具隻是第一步，如何運用科學的分析方法得齣可靠的結論並指導行動，是數據驅動決策的核心挑戰。本部分專注於分析思維和統計基礎。 第四章：描述性分析與診斷性分析（What Happened & Why） 本章側重於迴顧和解釋曆史事件。 關鍵績效指標（KPI）的設定與衡量框架： 介紹平衡計分卡（BSC）等框架，確保KPI與企業戰略目標對齊。 業務流程的量化分析： 講解如何利用流程挖掘（Process Mining）技術識彆瓶頸和低效環節。 異常檢測與根本原因分析（RCA）： 介紹統計過程控製（SPC）在識彆離群數據點中的應用，以及“五問法”在診斷業務問題中的應用。 第五章：預測性分析與建模基礎（What Will Happen） 預測是數據驅動決策進階的關鍵。本章側重於構建可靠的預測模型，避免過度擬閤。 時間序列分析基礎： 介紹移動平均法、指數平滑法、ARIMA模型的基本原理，用於銷售預測、庫存需求預測等場景。 迴歸分析在業務預測中的應用： 詳細講解綫性迴歸、多元迴歸模型的構建、假設檢驗以及殘差分析，確保模型的可解釋性和穩健性。 模型評估與選擇標準： 介紹決定係數（R²）、均方誤差（MSE）、交叉驗證等概念，指導讀者如何科學地評估和比較不同的預測模型。 第六章：規範性分析與決策優化（What Should We Do） 規範性分析是實現“智能決策”的最高階段，它基於預測結果，給齣最優的行動方案。 決策樹與分類模型： 介紹如何利用分類算法（如：CART、C4.5）來輔助製定如客戶分群、風險等級劃分等決策。 優化理論的初步應用： 簡要介紹綫性規劃（Linear Programming）在資源分配、生産調度等場景中的應用潛力，例如確定最優的廣告預算分配方案。 A/B測試與實驗設計： 深入探討如何設計嚴謹的A/B測試來驗證不同決策方案的有效性，包括樣本量估算、顯著性檢驗（t檢驗、卡方檢驗）的正確應用，確保決策基於統計學上的可靠證據。 --- 第三部分：數據治理與組織變革（Data Governance and Organizational Transformation） 數據驅動的文化落地，需要堅實的數據治理體係和組織層麵的變革支持。 第七章：數據質量管理與元數據（Metadata Management） 高質量的數據是可靠決策的前提。本章聚焦於維護數據的“新鮮度、準確性、一緻性”。 數據質量維度與度量： 定義數據完整性、準確性、時效性等關鍵質量指標，並闡述如何建立質量監控儀錶闆。 元數據管理體係的構建： 解釋業務元數據、技術元數據和操作元數據的區彆，以及元數據管理係統如何提升數據的可發現性和可信度。 數據血緣（Data Lineage）的重要性： 追蹤數據從源頭到最終報告的全過程，以支持審計和問題溯源。 第八章：數據素養（Data Literacy）與組織能力建設 技術工具的普及要求組織中的每個人都具備一定的數據素養，纔能真正實現數據驅動。 提升全員數據素養的策略： 探討如何通過培訓、建立內部社區來提升員工解讀數據、質疑數據和使用數據進行溝通的能力。 數據治理委員會與責任劃分： 明確數據所有者（Data Owner）、數據管傢（Data Steward）的角色和職責，確保數據資産管理的責任到人。 構建數據驅動的文化： 強調領導層對數據發現的認可和奬勵機製，如何將“基於直覺”的決策逐漸轉變為“基於證據”的決策。 --- 本書的最終目標是賦能讀者，使其不僅能夠操作BI工具，更重要的是，能夠像一名數據科學傢一樣思考，將復雜的數據流轉化為清晰、可執行的商業策略，從而在激烈的市場競爭中獲取持久的競爭優勢。本書的全部內容專注於商業運營、分析方法和數據管理的基礎理論與實踐，與金融科技領域的具體應用和監管框架無關。

作者簡介

李沃牆 教授／審閱

　　學曆：
　　政治大學經濟學博士

　　經曆：
　　淡江大學財務金融學係專任教授、淡江大學兩岸金融中心副主任
　　中華財務管理科技學會特聘講師
　　兆豐第一創投董事
　　富華創投公司董事
　　國政基金會經發財政組特約研究員
　　真理大學財金係主任
　　颱灣金融學術聯盟共同執行秘書
　　颱灣財工學會副秘書長

李顯正

　　學曆：
　　•國立政治大學企管係
　　•美國賓州 Drexel University 卓剋索大學財務管理碩士
　　•美國 MIT 麻省理工學院金融科技學程 Fintech Certificate Course / Future Commerce 

　　經曆：
　　•HSBC匯豐銀行、ABN AMRO荷蘭銀行、AIG友邦信用卡、颱北富邦銀行、遠東國際銀行等國內外銀行消費金融行銷企劃部門主管20年經驗
　　•睿思觀通管理顧問公司執行長、中華財務管理科技學會特聘講師、保險發展中心、政大公企中心金融科技課程講師、金融研訓院兩岸物聯網金融講座
　　•<數位時代>專欄作傢：www.bnext.com.tw/author/2433
　　•<金融科技概論>作者

第 1 章 金融科技發展的環境
第 2 章 金融科技業務
第 3 章 人工智慧與物聯網金融
第 4 章 網路與行動銀行
第 5 章 數位銀行
第 6 章 互聯網金融
第 7 章 支付工具—信用卡
第 8 章 行動支付— 其他支付工具
第 9 章 金融科技的産品與定價策略
第10章 保險科技
第11章 監管科技與金融監理沙盒
第12章 大數據與社群行銷

评分☆☆☆☆☆

**評價四** 一直以來，我都對金融科技（FinTech）如何顛覆傳統金融業抱有濃厚的興趣，所以當看到《金融科技概論（二版）》這本書時，就立刻被吸引瞭。我特彆想瞭解的是，這本書是否有對金融科技的未來發展趨勢進行預測？比如，數字貨幣的未來，以及它可能如何影響全球金融體係？還有，開放銀行（Open Banking）和API經濟在金融領域的應用，是否是這本書的重點？我知道現在很多創新都圍繞著數據展開，那麼金融科技公司如何處理和利用海量金融數據，同時保障用戶隱私和數據安全，這方麵的內容是不是在書中有詳細的介紹？我個人比較關注金融科技對中小企業融資、普惠金融的貢獻，不知道這本書有沒有這方麵的案例分析，或者對這些社會效益進行評價？畢竟，金融科技不僅僅是為瞭盈利，它也應該承擔起推動社會進步的責任。我希望這本書能夠提供更廣闊的視角，讓我看到金融科技的無限可能。

评分☆☆☆☆☆

**評價二** 剛入手《金融科技概論（二版）》，迫不及待地翻瞭翻。這本書的封麵設計就很專業，給人一種穩重可靠的感覺。我一直關注金融科技的發展，尤其是在支付、藉貸、投資等領域，這些技術是如何重塑我們與金錢互動的方式，真的太迷人瞭！這本書有沒有詳細介紹這些領域的變化？比如，移動支付的普及對傳統銀行帶來瞭哪些衝擊？P2P藉貸平颱的風險和機遇又在哪裏？智能投顧在資産管理方麵有什麼優勢？我更關心的是，這本書有沒有分析金融科技的倫理和社會影響？我知道科技發展總是一把雙刃劍，金融科技也不例外，它可能會加劇數字鴻溝，也可能帶來新的金融風險。不知道這本書是否有對這些潛在問題進行探討，並提齣一些解決的思路？對於我這種非金融科班齣身，但又對這個領域充滿好奇的人來說，這本書的語言風格是否容易理解？會不會充斥著很多晦澀的專業術語？我希望它能以一種清晰易懂的方式，帶領我深入瞭解金融科技的方方麵麵。

评分☆☆☆☆☆

**評價一** 哇，最近翻瞭好幾本關於金融科技的書，但《金融科技概論（二版）》這本書真的是讓我眼前一亮！從目錄看起來，就覺得內容非常紮實，不像有些書隻是蜻蜓點水，浮光掠影。尤其是我對區塊鏈和加密貨幣的部分特彆感興趣，書裏有沒有深入探討這些前沿技術的發展趨勢、實際應用案例，還有相關的監管政策？我知道颱灣這邊對金融科技的接受度很高，但同時也麵臨不少挑戰，不知道這本書有沒有提到一些颱灣金融科技産業的特色和未來走嚮？我特彆想知道，對於想要跨足金融科技領域的傳統金融從業者，這本書能提供哪些實用的建議和指導？是僅僅介紹概念，還是會結閤一些案例分析，甚至是實操的指導？我比較擔心的是，市麵上很多這類書籍會過於理論化，讀起來像是教科書，我更希望這本書能有點“乾貨”，能讓我學到點真東西，以後在工作上能用得上。另外，排版和印刷質量也是我選擇書籍的重要標準，希望這本書的閱讀體驗會很棒！

评分☆☆☆☆☆

**評價五** 作為一名正在學習金融學的學生，我一直在尋找一本能夠幫助我理解金融科技核心概念和實際應用的書籍，《金融科技概論（二版）》這本書的齣現，無疑給我帶來瞭希望。我希望這本書能夠解釋清楚一些基本概念，比如什麼是分布式賬本技術（DLT），它與區塊鏈有什麼區彆？不同類型的金融科技創新，例如眾籌、量化交易、數字支付係統，它們各自的運作機製和優勢是什麼？我也很想知道，這本書是否有分析金融科技創新過程中麵臨的挑戰和風險？比如技術故障、網絡安全威脅、數據泄露等，這些潛在問題對金融行業的穩定性會産生什麼影響？對於學生而言，一本好的教科書不僅要傳授知識，更要激發思考，不知道這本書有沒有提齣一些開放性的問題，或者鼓勵讀者進行批判性思考？我更希望這本書能幫助我建立一個紮實的金融科技知識體係，為我未來的學習和職業發展打下堅實的基礎。

评分☆☆☆☆☆

**評價三** 我最近在尋找一本能夠全麵梳理金融科技發展脈絡的書籍，無意中看到瞭《金融科技概論（二版）》。據我所知，金融科技的發展速度非常快，舊的知識體係很快就會過時。不知道這本書在“二版”中是否充分更新瞭最新的技術進展和市場動態？比如，人工智能在金融風控、反欺詐方麵的應用，以及它對未來金融服務的影響，有沒有被詳細闡述？我還想知道，這本書有沒有涉及金融科技的監管框架和閤規性問題？畢竟，一個健康發展的金融科技行業離不開有效的監管。在颱灣，金融監管機構也一直在積極跟進，不知道書中是否能提供一些國際上和颱灣地區在金融科技監管方麵的經驗分享？我本身對金融科技的“後端”技術，比如大數據分析、雲計算在金融領域的應用也很有興趣，不知道這本書有沒有深入探討這些基礎技術如何支撐金融科技的創新？總的來說，我希望這本書能讓我對金融科技有一個更係統、更深入的理解，而不僅僅停留在一些錶麵的概念。