具体描述
本书分为浙江财经学院若干学科建设研究和学科建设论丛两部分。内容包括：财政学科建设研究、会计学科建设研究、金融学科建设研究、影响我国高等教育发展因素论析等。
《数字时代的金融创新与风险管理》 内容简介 本书深入探讨了在数字化浪潮席卷全球的背景下，金融领域所经历的深刻变革与随之而来的新挑战。全书聚焦于金融科技（FinTech）的迅猛发展及其对传统金融体系的颠覆性影响，旨在为政策制定者、金融机构管理者、风险控制专业人员以及相关领域的研究学者提供一套全面、系统且具有前瞻性的理论框架与实践指导。 本书共分为六个核心部分，力求全面覆盖数字金融创新的广度与深度。 第一部分：数字金融生态的构建与演进 本部分首先勾勒出数字金融的宏观图景，分析了大数据、人工智能（AI）、区块链和云计算等前沿技术如何重塑金融服务的价值链。我们详细剖析了支付清算系统的革命性变化，从移动支付的普及到央行数字货币（CBDC）的探索，探讨了这些技术进步对提升支付效率、降低交易成本的实际意义。此外，还对新兴的金融基础设施，如开放银行（Open Banking）和监管科技（RegTech）的理念与实践进行了梳理，揭示了它们如何推动金融服务的普惠化与智能化。 第二部分：金融科技驱动的创新业务模式 本部分深入剖析了当前金融领域最活跃的创新方向。针对银行业，我们详细研究了智能信贷、智能投顾（Robo-Advisors）的运作机制、技术实现及其对客户体验的影响。在保险领域，聚焦于基于物联网（IoT）和可穿戴设备的风险定价与精准核保模式。对于资本市场，本书着重分析了分布式账本技术（DLT）在资产证券化、跨境支付和智能合约中的应用潜力，以及去中心化金融（DeFi）的崛起及其对传统中介角色的挑战。本部分的研究强调，创新不仅仅是技术的堆砌，更是商业模式的根本性重构。 第三部分：数据驱动的风险计量与管理 数据是数字金融的“血液”。本部分将重点转向风险管理这一核心议题。我们探讨了如何利用机器学习模型替代传统的统计方法，进行更精准的信用风险评估、市场风险预测和操作风险识别。书中提供了详尽的案例分析，说明如何利用非结构化数据（如社交媒体信息、交易行为模式）来增强反欺诈系统的实时响应能力。同时，也对算法偏差（Algorithmic Bias）问题进行了深入讨论，强调在追求效率的同时，必须确保模型的公平性和可解释性（Explainability）。 第四部分：新型风险的识别与应对：网络安全与操作韧性 数字化的深入必然带来网络安全的结构性风险。本部分将网络安全提升到战略层面。我们不仅分析了针对金融机构的常见网络攻击手段（如勒索软件、DDoS攻击），更侧重于构建面向未来的网络韧性（Cyber Resilience）框架。这包括零信任（Zero Trust）架构的部署、安全运营中心的智能化升级，以及如何通过“红队演练”来持续测试系统的防御极限。此外，本书还探讨了第三方供应商风险管理（TPRM）在高度互联的金融生态中的重要性，以及如何确保关键金融基础设施的连续性。 第五部分：监管科技（RegTech）与合规前沿 金融创新速度的加快对传统监管模式提出了严峻挑战。本部分阐述了监管科技如何利用自动化和智能分析来提升监管效率和覆盖面。我们详细介绍了KYC/AML（了解你的客户/反洗钱）流程的数字化转型，包括生物识别技术的应用与数据隐私的平衡。同时，本书对全球主要司法管辖区在加密资产监管、数据跨境流动和金融消费者保护方面的最新立法趋势进行了比较分析，旨在帮助机构在快速变化的环境中保持合规。 第六部分：宏观审慎管理与政策展望 最后一部分将视角提升至宏观经济层面。本书分析了金融科技普及对货币政策传导机制、系统性风险集聚的影响。例如，大规模的散户化投资如何通过社交媒体平台放大市场波动；以及大型科技公司（BigTechs）涉足金融业务可能带来的市场集中度风险。我们探讨了央行和监管机构在促进创新与维护金融稳定之间应如何把握平衡，并对未来十年全球金融体系的可能形态进行了前瞻性预测。 本书以其扎实的理论基础、丰富的实证数据和紧贴前沿的案例研究，致力于成为数字金融时代理解、管理和驾驭变革的必备参考书。
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