前言
万物皆互联，无处不数据。21世纪的今天，随着移动互联网、云计算、物联网、区块链、人工智能、量子计算等大数据技术发展的日新月异，人类已经步入“大数据时代”，2012年被公认为我国大数据发展的历史元年，数据的大规模生产、分享和应用已成为现实。在“大数据时代”，大数据作为一种新型资产，与资本、劳动、技术、土地等生产要素一起推动着经济社会向前快速发展。
大数据的发展有其特定的社会历史背景，人类测量、记录和分析世界的渴望是推动大数据发展的核心动力，是人类社会发展到一定阶段的必然产物，顺应了时代的发展潮流。当文字、图像、音频，甚至世间万物都可转变成数据，一切都可量化时，大数据就能创造出巨大的新型价值，渗透并服务于人类生产生活的方方面面。至于大数据的重要性，赵国栋等在《大数据时代的历史机遇：产业变革与数据科学》中指出，“大数据时代公司的价值，与其数据资产的规模、活性成正比，与其解释、运用数据的能力成正比”，甚至认为“缺乏数据资源，无以谈产业；缺乏数据思维，无以言未来”。为了更好地理解和融入大数据时代，突破传统思维模式的桎梏，形成适应大数据时代的思维方式是一种必然选择。大数据改变着我们理解世界的方式，促使我们由热衷于寻找事务间的因果关系转向寻找相关关系，从微观和宏观两个层面深入了解事物的本质。通过探求“是什么”而不是“为什么”，我们正以全新的视角更好地理解和审视这个世界。
大数据与金融的深度融合是大数据时代的一个重要发展趋势。移动支付、P2P网贷产品、互联网基金、众筹、智能、投顾、互联网保险等互联网金融新业态的蓬勃发展，一方面挑战着传统金融机构的垄断地位，另一方面重新塑造了一种“以客户为中心、满足客户消费体验”的新型金融服务模式。大数据挖掘和分析技术的不断更新发展使海量非结构化金融数据的有效利用成为可能，通过对金融数据的多维实时分析和挖掘，可以为互联网金融机构提供客户的全方位信息，包括客户的消费习惯、资产负债、流动性状态、信用变化等，为其准确预测客户行为奠定了数据基础。这些历史性变革有助于金融机构加快业务和产品创新，实现精准营销和加强风险管控，促使企业数据资产向战略资产转化。虽然目前金融业还处于大数据应用的初级阶段，但我们有理由深信在不远的未来，大数据将成为开展金融业务的基础性资源和非常关键的金融构成要素。随处可见、随时可得的移动金融客户端和个性化金融产品正在向我们传递一个重要信息——大数据金融时代已悄然来临。大数据金融正在改变我们的生活方式，推动着金融产业变革和商业模式创新，创造出更多的数据金融价值。
本书共11章，主要研究内容如下。
第一章是大数据的提出与演化。从大数据概念提出的背景出发，按时间顺序梳理大数据概念的演变过程，阐释了大数据的主要发展阶段，以及国内外大数据的发展现状。从理论技术层面和实践层面对当前的大数据概念进行理论界定。分析了大数据带来产业变化的关键节点、六大趋势、五大颠覆领域、三大关键行业以及数据交易变革，揭示了数据市场的未来发展趋势，大数据将带来变革时代的力量以及未来可能面临的潜在挑战。
第二章是大数据思维。主要论述了大数据思维方式对传统思维惯性的冲击，具体分析了大数据思维带来的六大转变及相关原理，分析了大数据思维方式冲击下，社会、政府、企业、个人的传统思维发生的变化，引发的全新大数据思维方式，对传统行业和国家战略未来发展的影响。
第三章是大数据与金融的融合。这两者的相互融合是行业发展的必然趋势，主要有以下三个方面的动因：金融行业应用大数据的优势、大数据技术的日臻成熟和金融业创新发展的必然要求。本章从大数据金融的特征切入，分析了大数据金融的四个基本特征，即数字化、开放性、高生产力和科学决策，展望了大数据金融应用的重点方向及未来趋势。
第四章是大数据金融的商业模式。本章基于大数据背景探讨了商业模式创新对金融行业的运营效率和结构效率的影响。具体从企业、产业与行业三个维度分析了大数据时代金融业务商业模式的创新之处。在企业维度，大数据技术影响商业模式创新的关键因素包括组织、产品、客户、业务、财务五个方面。在产业维度，根据产业链上从事不同环节的数据资源提供商、大数据分析咨询提供商、大数据处理服务提供商和大数据解决方案提供商这四个环节，详细分析商业模式在大数据产业链层面的创新与实践应用。在行业维度，以数据为媒介整合产业链上下游，实现数据驱动的跨界模式，通过数据连接起不同行业，实现市场、企业和客户的价值关系重组。最后从企业战略、产业生态和社会运用的角度探讨大数据金融商业模式的未来发展趋势。
第五章是大数据金融机构与产品创新。大数据对金融行业的影响同样体现在传统金融机构的大数据应用和基于互联网的新型机构创建与产品开发。本章从银行业、证券业、保险业、信托业、融资租赁业和中央银行这些传统金融机构的大数据应用实践创新出发，分析了传统金融机构如何运用大数据技术把握时代潮流，开发基于互联网大数据的系列金融产品。
第六章是大数据与供应链金融。供应链金融实现了物流、资金流与数据流的融合，形成了更广阔的产业平台。本章从供应链金融发展的背景出发，分析了大数据、互联网、区块链等Fintech对传统供应链金融及其风险成因的影响，展望了大数据时代供应链金融发展的新趋势。
第七章是大数据金融服务平台。从数据来源、服务内容、平台目的、服务对象、定价机制等方面对大数据金融服务平台进行了理论阐释，分析了大数据金融服务平台面临来自数据质量、行业应用、监管、市场等方面的诸多风险，通过具体事例探讨了大数据金融服务平台的竞争策略、战略规划和产业链重构。
第八章是大数据金融算法。大数据体系包括数据采集与预处理、大数据存储技术和数据分析与指标构建。本章阐释了数据挖掘经典算法的理论基础与应用实践及其面临的技术监管挑战，从人与物两个维度分析了大数据算法的未来发展路径。
第九章是大数据金融生态环境建设。本章从政策、经济、技术和交易四个方面分析了大数据金融的外部宏观环境，结合行业内部环境，探讨市场环境对大数据金融发展的影响及其传统监管体系的不足，从宏观视角分析了大数据金融生态系统的构成及其面临的挑战。
第十章是Fintech与大数据金融。Fintech作为一种新业态，通过借助大数据、人工智能、区块链等各类先进技术提升金融行业运行效率。本章介绍了Fintech发展进程中的技术变革，中美Fintech发展进程以及细分投资领域的发展。基于资金端和资产端分析了Fintech创新的内在本质。从区块链和人工智能视角分析了Fintech的技术创新与未来前景。
第十一章是案例分析。以蚂蚁金服为例，具体分析了互联网公司如何借助大数据技术抢占时代先机；以Wealthfront为例，分析了Fintech创新引领的智能投顾；以比特币为例，分析了基于区块链技术的数字货币发展。
本书写作过程中，我的研究生吴之悦、顾诚嘉、石广平、许从宝等做了大量的文献资料收集整理工作，东南大学金融系张颖老师对本书提供了诸多有益帮助，在此一并表示感谢。本书是在学习大量国内外相关文献资料基础上编写的，书后参考文献都有列出，如有“挂一漏万”之处，敬请海涵。本书的出版得到了国家自然科学基金面上项目（71673043）、东南大学经济管理学院以及清华大学出版社的大力支持，在此表示衷心感谢。尽管想努力为读者呈现一本满意的大数据金融书籍，但由于作者水平有限，加之时间仓促，书中难免有疏漏或错误之处，恳请读者多提宝贵意见，以便今后进一步修改和完善。
刘晓星
戊戌端午于南京东南大学九龙湖畔