北京金融科技产业联盟：金融业数据应用发展报告（2021-2022）会员免费优质

金融业数据应用发展报告 （2021-2022） 北京金融科技产业联盟 2022 年 9 月

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编制委员会 主编 潘润红 编委会成员 何 军 左 燕 蒙永明 聂丽琴 编写组成员 蔡 睿 李 鑫 滕 竹 刘一阳 薛 羽 魏博言 詹明星 王跃东 孟庆昕 白羽羲 王礼斌 陈 明 戴 蕾 任 妍 张 宁 刘 远 勾朝臣 朱 凯 杨相一 李昀辉 赵 莹 邢 栋 赵 伟 张艺慧 何东杰 张彦超 魏文术 李伟男 尹 海 庄媛媛 隗 樊 时 代 张 明 彭宇翔 陈 涛 刘 喆 郭胜基 刘筠璨 吴博峰 王铀之 郭 超 裴 超 李春阳 主审 黄本涛 郭 栋 李 鑫统稿 郝 洁 刘宝龙

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目录 第一章 概述 ..................................................................................................................................... 4 1.1. 数据的兴起与应用 ........................................................................................................... 4 1.2. 政策与标准 ....................................................................................................................... 7 1.3. 金融业数据应用发展特点 ............................................................................................. 11 第二章 数据要素价值体系 ........................................................................................................... 20 2.1. 数据资产体系 ................................................................................................................. 21 2.2. 数据治理体系 ................................................................................................................. 42 第三章 数据能力建设与运营 ....................................................................................................... 47 3.1. 金融业数据服务建设 ..................................................................................................... 47 3.2. 金融业数据产品创新 ..................................................................................................... 50 3.3. 金融业数据运营管理 ..................................................................................................... 52 第四章 技术现状与安全防护 ....................................................................................................... 69 4.1. 数据采集与存储 ............................................................................................................. 69 4.2. 数据计算 ......................................................................................................................... 77 4.3. 数据分析挖掘 ..............................................................................................