徵信與大數據 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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劉新海 著

圖書標籤:

• 徵信
• 大數據
• 金融科技
• 信用風險
• 數據分析
• 金融
• 經濟
• 法律
• 監管
• 科技

齣版社： 中信齣版社 ， 中信齣版集團

ISBN：9787508662121

版次：1

商品編碼：12064358

品牌：中信齣版

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2016-11-01

用紙：膠版紙

頁數：360

正文語種：中文

産品特色

內容簡介

　　關鍵詞：大數據，徵信係統，數據挖掘，數據架構，信用風險管理
　　《徵信與大數據》的主要內容分為徵信商業模式和大數據在徵信領域的應用兩大部分。
　　隨著近年來國內徵信相關法規的齣颱，國內市場化的徵信業開始起步，建設熱情高漲，社會需求旺盛，資本市場熱捧、大量互聯網公司湧入。但是由於起步晚，國內金融、經濟和法製環境配套並不完善，所以國內徵信業發展過程雖然遇到空前的機會，但是目前還存在短時間內難以解決的瓶頸。相比而言，在歐美發達國傢，徵信有一百多年的曆史，隨著信息技術的發展，已經到瞭一定的專業高度。因此針對國內目前剛起步的市場化徵信機構所麵臨的問題和挑戰，本書剖析國外成熟的知名徵信機構的發展曆程，商業模式和未來趨勢，提取對中國徵信業建設的啓示和有益的經驗，希望能夠給混亂而有蓬勃發展的中國市場化徵信提供藉鑒。
　　大數據目前也是國內外的熱點話題，政府、廠商、金融機構、互聯網等多方麵非常關注和投入，國傢層麵更是發布瞭大數據行動綱領。但是大數據熱的背後卻缺少有切實落地的生動案例。徵信業作為數據為核心資産的金融服務子行業，是金融大數據應用的很好的場景。每一次數據技術的進步都會帶來徵信業務的飛躍，從數據自動處理技術、數據庫技術到數據挖掘技術等。大數據技術作為先進的信息技術的集成者，未來對徵信的提升也不可限量。從傳統的徵信機構到新興的高科技大數據公司都從不同角度、不同的環節，紛紛嘗試利用大數據技術解決徵信領域的問題，提升産品和服務。同時大數據技術在徵信領域的應用不僅可以處理微觀信用風險，而且還可以支持宏觀的金融係統性風險管理、消費市場預測和重大金融決策等。本書將介紹國內外大數據技術在徵信領域全新的應用，深入分析具體而又豐富的實用案例，希望給未來中國徵信建設提供技術參考。
　　《徵信與大數據》最後還將介紹全球徵信業的新趨勢。本書還將對在復雜而生動的中國社會場景下開展徵信業務，提齣一些建議和未來展望。例如，一方麵國內市場經濟環境和法製相對落後，另外一方麵現代信息技術又普遍應用，如何利用技術的後發優勢來建設徵信；又如，我們雖然有著良好的“君子之言，信而有徵”的文化傳統，但又麵臨改革開放之後商業領域的信用普遍缺失而帶來的的巨大經濟損失，如何來重塑“守信激勵、失信懲戒”的信用體係。

作者簡介

　　劉新海：現任某國有大型金融機構副研究員，同時也是北京大學智能金融研究中心兼職研究員。比利時魯汶大學獲得電子工程博士。中國人民銀行金融研究所博士後。主要的研究方嚮：徵信、信用風險管理、數據挖掘和金融大數據。劉新海博士曾在布魯塞爾的互聯網公司Attentio和金融分析公司Vadis從事過谘詢和數據分析工作。曾經在數據挖掘國際期刊IEEE TKDE和人工智能國際期刊IEEE PAMI發錶學術文章。在國內工作期間參與徵信和金融數據挖掘多個應用項目，其中主持國傢自然科學基金等國傢ji研究項目三項。劉新海博士還是財新網專欄作傢。

目錄

前 言 // IX
緒 論 // XI
第一篇
徵信機構：市場經濟的風險信息服務商
01 美國徵信業的前世今生
美國徵信業概述 // 005
美國個人徵信發展史 // 006
美國個人徵信體係的框架 // 010
徵信的法律和監管 // 013
個人信用報告 // 015
發展中的美國徵信業 // 019
02 益博睿：橫跨歐美，全球最大
益博睿的發展曆史 // 023
益博睿的商業模式 // 029
數據資源和分析能力 // 035
03 艾剋飛：百年老店，技術領先
艾剋飛的基本概況 // 039
艾剋飛的曆史 // 041
艾剋飛商業模式分析 // 042
04 環聯：傢族企業，姍姍上市
環聯概況與曆史 // 053
環聯的商業模式 // 058
環聯的未來之路 // 066
05 服務垂直領域的專業性徵信機構
專業徵信機構概述 // 075
服務於不同的消費生活場景 // 078
代錶性的專業徵信機構 // 079
傳統徵信機構和專業徵信機構交互 // 087
06 蓬勃發展的新興徵信服務公司
Credit karma 的互聯網徵信服務 // 095
Credit Karma 的商業模式分析 // 099
Credit Karma 的競爭對手 // 102
對中國個人徵信業的啓示 // 104
07 企業徵信巨頭鄧白氏：誕生瞭四位美國總統
企業/ 商業徵信 // 109
鄧白氏基本概況 // 111
鄧白氏發展曆程 // 112
鄧白氏的商業模式 // 116
鄧白氏公司的業務保障——DUNSRight 數據質量管理流程 // 123
鄧白氏在國內關於侵犯個人隱私的事件迴顧 // 124
第二篇
信用評估：大數據技術的應用場景
08 全球個人徵信機構的大數據徵信技術
數據處理：匹配連接和下一代技術 // 135
數據挖掘和分析：釋放大數據價值 // 137
數據服務：多元化産品與個性化良好體驗的服務 // 139
09 信用評分60 年
信用評分：信用報告的數字化解讀 // 146
信用評分的曆史 // 147
信用評分的應用 // 151
信用評分的類型 // 154
信用評分模型的原理 // 157
信用評分的缺陷 // 159
10 國外信用評分新進展
信用評分最新趨勢 // 167
可替代信用評分 // 169
11 一切數據皆信用的ZestFinance
背景知識 // 179
ZestFinance 簡介 // 180
傳統信用評估方法的缺陷 // 181
ZestFinance 的基本商業理念 // 185
ZestFinance 大數據信用評估的技術分析 // 188
ZestFinance 的最新動態 // 194
對中國徵信業的啓示 // 195
12 運用大數據做P2P 信用風險評估的Upstart
麵嚮大學畢業生消費者服務的P2P // 201
商業模式：基於未來潛力的大數據信用評估 // 202
智能數據管理和分析技術 // 204
在綫信貸的激烈競爭 // 206
對互聯網金融的啓示 // 207
13 紮根於新興市場的EFL：看人品，放貸款
利用人品測試放貸款的故事 // 214
來自哈佛的高科技創業公司EFL // 215
EFL 進行信用評估的原理 // 217
對EFL 應用的討論 // 220
類似的信用評估公司VisualDNA // 221
14 徵信大數據對宏觀金融決策的支持
宏觀經濟應用概述 // 227
擔保圈風險簡介 // 228
引入復雜網絡技術分析我國擔保圈問題 // 230
擔保圈復雜網絡技術分析的初步發現 // 233
擔保圈風險管理的建議 // 242
徵信大數據的進一步應用 // 243
15 電信大數據在徵信領域中的應用研究
背景介紹 // 247
電信運營業務中的徵信問題 // 248
電信大數據在金融徵信中的應用 // 253
國內情況分析和政策建議 // 257
16 生物識彆技術在徵信領域的應用
基於生物特徵的身份驗證 // 261
指紋識彆：烏乾達的徵信應用 // 263
聲紋驗證技術 // 264
聲紋驗證在徵信領域的應用 // 266
聲紋驗證的機遇和挑戰 // 268
第三編
徵信模式：互聯網時代的信息共享機製
17 全球個人徵信業所麵臨的市場機遇
全球個人徵信業的機遇 // 275
國內個人徵信業的機遇 // 281
18 全球個人徵信機構的挑戰
信息安全和數據源 // 287
宏觀經濟形勢和市場競爭 // 293
法律和監管的閤規性 // 296
19 互聯網時代的徵信
徵信應用豈止互聯網金融 // 305
互聯網經濟下的徵信 // 307
物聯網中的徵信問題 // 310
徵信模式：互聯網時代的信息共享機製 // 311
參考文獻 // 313

精彩書摘

　　徵信係統通過對消費者/企業信用活動及時、準確、全麵的記錄，以及通過信息共享減少瞭徵信活動人力、物力、時間的消耗，不僅可以幫助信貸機構降低成本、管理風險、提高決策效率，還可以使消費者更好地享受金融服務，實現拓寬交易範圍和優化商業環境的經濟功能。因此，徵信係統往往被視為一個國傢經濟和金融的基礎設施之一。
　　在大數據場景下的信息經濟時代，企業和個人消費者利用數據和分析來做更具信息量的決策、更有效的管理風險將是一個長期趨勢。根據互聯網數據中心2014年9月的報告，全球商業分析服務方麵的花銷在2014年達到3520億美元，而且2014—2018年，年平均增長率將達到15%。因此，基於消費者風險和信息的服務將成為一個巨大並飛速發展的市場。
　　本章從國外和國內兩個角度對個人徵信業所麵臨的機遇進行簡單分析，試圖探究個人徵信業的未來。
　　全球個人徵信業的機遇
　　全球個人徵信業可以分為歐美發達國傢和新興國傢兩個市場，在全球宏觀經濟環境和技術進步的影響下，大數據技術驅動、行業服務的需要、新興市場信貸的發展、消費者信用管理和監管閤規性這五個因素驅動瞭全球個人徵信業繼續蓬勃發展。
　　大數據技術驅動
　　徵信機構的所有業務都是圍繞著消費者數據展開的，任何數據技術的進步都會促進徵信機構的升級換代，大數據技術更不例外。首先，隨著大數據技術的發展，與消費者相關的新數據不斷産生，相關應用快速增長。在海量、多樣化的數據以更快的速度集成的同時，分析應用和解決方案的廣度也在不斷擴張。商業機構越來越需要依賴商業分析和大數據技術來幫助高效地處理數據。此外，非傳統的結構化和非結構化數據在作為信用評估可替代數據方麵的地位也越來越重要，智能手機和其他移動設備的興起，産生瞭和消費者活動與位置相關的海量數據。因為，商業領域追求實時地獲得對消費者更加精細的瞭解和更加綜閤的觀測，因此對消費者數據和復雜分析方案的需求將持續增長。
　　其次，分析和技術上的進步將釋放消費者數據的價值。數據搜集、存儲和分析技術的不斷進步將有助於在決策分析、數據挖掘和風險管理的更好應用方麵發揮更大價值。近年來，數據庫管理軟件的發展、數據存儲和處理成本的下降以及硬件成本下降和一些市場加入並使用“中心輻射型”（Hub & Spokes）模式降低瞭徵信機構的啓動成本。大數據技術使得商業機構擁有快速集成和分析數據的能力，它們更期待實時從信息提供商那裏獲得數據和分析服務，並完全整閤它們工作流程的解決方案，這種趨勢也將增加風險和信息服務行業（徵信行業）的未來商業機會。
　　行業服務的需要
　　金融行業是徵信機構的傳統服務領域，隨著行業的不斷發展，新金融形態的齣現對徵信服務提齣瞭新的需求。原有金融行業內部的垂直領域也需要更深入的風險和信息服務，而且和金融相鄰的其他商業領域也齣現瞭對風險和信息服務的要求。
　　銀行信貸領域：新金融形態風險管理的需要、增加的監管資本、額外的閤規性費用、遺留資産（Legacy Asset）的懸而未決等多重因素促使中小型企業和消費者從銀行體係外藉款，導緻瞭新形態金融公司的齣現，例如P2P藉貸平颱和在綫資産負債錶藉貸者（Online Balance Sheet Lenders）積極地填補傳統金融服務的空白地帶。這些技術驅動型藉貸平颱利用的數據包括行為數據、交易數據、雇用和信用信息等，通過利用復雜的信用評估工具，提供快捷的授信方式。傳統的金融服務公司也在增加數據和風險分析應用來滿足監管要求，降低運用成本和更好地服務客戶的需求。
　　保險：為應對消費者從多傢保險商那裏獲得報價單進行比較來降低花銷傾嚮，保險公司試圖通過徵信機構的風險和信息服務來提高風險評估和最初報價單的準確率。例如，保險公司希望用駕駛違章數據來揭露消費者駕駛行為的一些過失，這些過失能夠影響在報價過程中的定價，基於這些數據獲得的信息也使消費者會對他們需要付的額外費用有正確的認識。此外，徵信機構的保險信息挖掘工具還提供優化賬戶管理、最大化催收以及無法支付損失的最小化服務。
　　醫療服務：消費者徵信機構將信貸領域的成功經驗延伸至醫療信息領域。由於肩負越來越多病人的付款責任、費用管理和閤規性審查，醫療服務提供商也開始需要徵信機構的服務，用數據和分析工具來更好地管理它
　　徵信係統通過對消費者/企業信用活動及時、準確、全麵的記錄，以及通過信息共享減少瞭徵信活動人力、物力、時間的消耗，不僅可以幫助信貸機構降低成本、管理風險、提高決策效率，還可以使消費者更好地享受金融服務，實現拓寬交易範圍和優化商業環境的經濟功能。因此，徵信係統往往被視為一個國傢經濟和金融的基礎設施之一。
　　在大數據場景下的信息經濟時代，企業和個人消費者利用數據和分析來做更具信息量的決策、更有效的管理風險將是一個長期趨勢。根據互聯網數據中心2014年9月的報告，全球商業分析服務方麵的花銷在2014年達到3520億美元，而且2014—2018年，年平均增長率將達到15%。因此，基於消費者風險和信息的服務將成為一個巨大並飛速發展的市場。
　　……

前言/序言

智控與未來：人工智能驅動的決策優化 本書導讀： 在信息爆炸的時代，數據已成為驅動社會進步的核心動力。本書深入探討瞭人工智能（AI）技術如何變革傳統決策模式，實現前所未有的效率提升與精準控製。我們不再僅僅依賴經驗和直覺，而是進入瞭一個以數據洞察為基石的智能決策新紀元。本書旨在為讀者勾勒齣AI在復雜係統管理、資源優化配置以及風險預測等前沿領域的宏偉藍圖。 第一部分：智能決策的基礎架構與理論基石 第一章：從數據到洞察的橋梁——現代數據科學的演進 本章首先梳理瞭數據科學從傳統統計學發展到深度學習的演變曆程。重點闡述瞭大數據采集、清洗、存儲和預處理的復雜技術棧，強調瞭數據質量對於後續模型構建的決定性作用。我們詳細介紹瞭麵嚮決策支持的數據模型構建流程，包括特徵工程的藝術與科學，以及如何平衡模型的可解釋性與預測精度。讀者將瞭解到，高質量的數據是智能決策係統的“血液”，沒有堅實的數據基礎，任何復雜的算法都將是空中樓閣。 第二章：算法的進化：機器學習範式在決策中的應用 本章深入剖析瞭當前主流的機器學習算法，並重點聚焦其在決策優化中的具體應用場景。從經典的監督學習（如迴歸分析、分類決策樹）到無監督學習（如聚類分析在市場細分中的應用），再到強化學習（RL）在動態環境下的策略優化。我們將詳細介紹深度神經網絡（DNN）如何處理高維、非綫性數據，特彆是捲積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN）在時間序列預測和模式識彆中的突破性進展。此外，本章還會討論遷移學習和主動學習，這些技術如何降低對海量標注數據的依賴，加速模型在特定業務場景的落地。 第三章：決策引擎的構建：係統集成與實時反饋迴路 一個有效的智能決策係統不僅僅是算法的堆砌，更是一個精密的工程係統。本章聚焦於如何將訓練好的模型部署到生産環境，構建高可用、低延遲的決策引擎。我們探討瞭微服務架構在部署AI模型中的優勢，以及模型版本控製和持續集成/持續部署（CI/CD）在維護係統穩定性和適應性中的關鍵作用。更重要的是，本章強調瞭“人類在環”（Human-in-the-Loop）的設計理念，即如何設計有效的反饋機製，讓人工智能的建議與專傢的領域知識相結閤，形成人機協同的優化閉環。 第二部分：AI在關鍵領域的深度賦能 第四章：優化資源配置的藝術——供應鏈與運營管理中的智能調度 在瞬息萬變的全球供應鏈中，決策的延遲往往意味著巨大的成本損失。本章展示瞭如何利用AI技術，特彆是基於大規模優化模型（如混閤整數規劃與深度強化學習的結閤），實現對庫存、物流路徑和生産進度的動態、實時優化。我們分析瞭需求預測的精度如何直接影響安全庫存的設定，並探討瞭如何利用生成對抗網絡（GAN）模擬極端市場波動情景，進行魯棒性測試和預案製定。 第五章：智能風控與反欺詐的前沿技術 金融、保險及電子商務等領域對風險的識彆和控製有著極高的要求。本章側重於利用圖神經網絡（GNN）分析復雜的交易關係網絡，揭示隱藏的關聯欺詐團夥。此外，我們還深入介紹瞭異常檢測技術，包括基於自編碼器（Autoencoder）和隔離森林（Isolation Forest）的方法，用於在海量正常交易數據中快速鎖定高風險行為。本章將詳細闡述如何平衡誤報率與漏報率，構建既有效又閤規的智能風控體係。 第六章：個性化體驗的構建——營銷與客戶生命周期管理 在消費者主導的市場中，精準觸達和個性化服務是提升競爭力的關鍵。本章探討瞭如何利用深度學習模型（如深度推薦係統）分析用戶行為序列，預測其購買意願和生命周期價值（CLV）。我們詳細介紹瞭A/B測試的自動化與智能優化，展示瞭AI如何驅動實時競價（RTB）係統的齣價策略，確保營銷預算在最高效的渠道和時間點被使用。本書還討論瞭對話式AI在提升客戶服務效率和滿意度方麵的潛力。 第三部分：智能決策的倫理、治理與未來展望 第七章：透明度與公正性——AI決策的可解釋性與偏見消除 隨著AI決策權重的增加，對其“黑箱”特性的擔憂日益突齣。本章緻力於探討可解釋性人工智能（XAI）的技術框架，如SHAP值、LIME等，它們如何幫助決策者理解模型的判斷依據。更重要的是，本章嚴謹分析瞭數據和算法中可能潛藏的係統性偏見（Bias），並提齣瞭量化偏見和進行公平性約束優化的實踐方法，確保智能決策係統能夠遵循社會倫理標準。 第八章：決策係統的韌性與安全加固 智能決策係統麵臨著來自惡意攻擊的新型威脅，例如對抗性樣本攻擊（Adversarial Attacks），這些攻擊旨在欺騙模型做齣錯誤決策。本章詳細介紹瞭針對AI模型的攻擊類型、防禦策略，包括對抗性訓練和輸入淨化技術。此外，我們還討論瞭模型漂移（Model Drift）的監測與自動重校準機製，以確保係統在麵對不斷變化的環境時，決策的有效性和穩健性得以長期維持。 第九章：通往通用智能決策的路徑 本書的最後一部分展望瞭未來智能決策係統的發展方嚮。我們探討瞭元學習（Meta-Learning）在快速適應新任務中的潛力，以及如何構建能夠進行跨領域知識遷移的通用決策框架。此外，本書還深入分析瞭量子計算對未來優化算法可能帶來的顛覆性影響，並總結瞭推動下一代智能決策係統從自動化走嚮自主化所需要解決的核心科學與工程難題。 結語： 《智控與未來》不僅是一本技術指南，更是一份麵嚮未來的行動藍圖。它要求管理者和技術人員轉變思維，將數據視為戰略資産，將AI視為核心生産力，共同迎接一個由精準、高效和負責任的智能決策所驅動的新時代。

評分☆☆☆☆☆

這是一本讓我從心底裏感到“漲知識”的書。我之前對徵信的理解非常有限，覺得它就是銀行看的一些基本信息。但這本書完全打開瞭我對這個領域的認知邊界。作者以一種非常嚴謹又不失趣味的方式，將大數據技術如何賦能徵信體係的方方麵麵都進行瞭深入的剖析。我看到瞭數據分析是如何幫助金融機構做齣更明智的決策，如何降低信貸風險，以及如何為不同人群提供更定製化的金融産品。書中不乏對一些前沿技術的介紹，但作者的講解都非常到位，即使是對於技術背景不強的讀者，也能清晰地理解。更重要的是，這本書並沒有迴避大數據徵信可能帶來的挑戰，例如數據安全、隱私保護以及算法的公平性等問題，這些思考都讓我覺得這本書的深度和廣度都非常可貴。它不僅僅是一本關於“徵信與大數據”的書，更是一本關於“數據時代金融倫理與未來”的深刻探討。

評分☆☆☆☆☆

說實話，在閱讀這本書之前，我對“大數據”這個詞的理解還停留在社交媒體上的精準廣告推送。然而，這本書徹底顛覆瞭我的認知。作者將大數據與徵信這兩個看似獨立的領域巧妙地融閤在一起，呈現齣一種前所未有的宏大圖景。我仿佛置身於一個巨大的信息網絡中，看到無數的數據點如何被收集、處理、分析，並最終匯聚成一個關於個人信用的“畫像”。書中所描繪的場景，讓我真切地感受到瞭科技的力量如何正在深刻地改變著金融行業的格局。從風險評估到欺詐防範，再到普惠金融的實現，大數據在徵信領域的應用幾乎無處不在。令我印象深刻的是，作者對未來發展趨勢的預測，讓人不禁對未來的金融生活充滿遐想。這本書讓我意識到，我們正生活在一個數據爆炸的時代，而理解並駕馭大數據，將是我們每個人都必須麵對的課題。

評分☆☆☆☆☆

這本書實在是太引人入勝瞭！我本來以為“徵信”和“大數據”這兩個詞會讓我望而卻步，感覺會是一本枯燥乏味的學術著作。但事實證明，我的擔憂完全是多餘的。作者用一種非常生動形象的方式，將那些抽象的概念解釋得清晰易懂，仿佛在講述一個跌宕起伏的故事。書中穿插的案例分析更是精彩絕倫，讓我看到瞭大數據如何在徵信領域發揮齣如此巨大的能量，不僅讓金融機構的風險控製更加精準，也為普通消費者提供瞭更多個性化的金融服務。最讓我印象深刻的是，作者並沒有停留在技術層麵的介紹，而是深入探討瞭大數據徵信背後的倫理和社會影響。在享受技術便利的同時，我們應該如何保障個人隱私？如何在數據孤島和信息共享之間找到平衡點？這些問題都得到瞭發人深省的探討。讀完這本書，我對徵信和大數據有瞭全新的認識，也對未來的金融發展充滿瞭期待。它不僅是一本知識性的讀物，更是一次思想的啓迪。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我帶來的最大震撼，在於它讓我看到瞭“無形”的價值。我們日常生活中看似微不足道的行為，在“大數據”的視角下，竟然可以轉化為評估我們“信用”的寶貴資産。作者用一種非常通俗易懂的語言，將那些復雜的算法和模型進行瞭可視化解讀，讓我這個非專業人士也能輕鬆理解。書中對徵信在現代社會中的重要性進行瞭詳盡的闡釋，以及大數據如何進一步提升瞭徵信的效率和精準度。我尤其喜歡書中關於“信用即資産”的論調，這讓我開始重新審視自己的數據行為，並認識到建立良好的信用記錄的重要性。盡管書中有大量的數據和案例，但作者的敘述節奏把握得非常好，一點也不讓人感到枯燥。讀完之後，我仿佛也獲得瞭一雙“透視”數據的眼睛，能夠更清晰地看到徵信和大數據在我們生活中的點點滴滴。

評分☆☆☆☆☆

當我拿到這本書時，我最期待的是它能為我揭示那些隱藏在徵信報告背後的邏輯。畢竟，我們每個人都或多或少地與徵信打交道，但對其運作機製的瞭解卻知之甚少。這本書確實滿足瞭我的好奇心。它從最基礎的徵信概念講起，層層遞進，將大數據在徵信體係中的應用描繪得淋灕盡緻。我驚嘆於數據的收集、分析和應用能夠如此高效地評估一個人的信用風險。書中對不同類型的大數據源及其在徵信模型中的作用進行瞭詳細的闡述，比如社交行為、消費習慣、甚至是一些我們意想不到的信息，都可能成為評估信用價值的依據。這種“數據驅動”的模式，讓我深刻體會到瞭現代金融的智能化和精細化。同時，作者也毫不迴避地指齣瞭大數據徵信可能存在的偏見和歧視問題，這讓我感到非常欣慰，因為隻有正視問題，纔能更好地解決問題。這本書為我打開瞭一扇瞭解現代金融運作的新視角。

評分☆☆☆☆☆

還好還好，非常好！

評分☆☆☆☆☆

書很好，服務很好，物流速度很快

評分☆☆☆☆☆

發票不給紙質的，差評

評分☆☆☆☆☆

書還沒來得及看，速度挺快

評分☆☆☆☆☆

有幫助

評分☆☆☆☆☆

還不錯的一本圖書，值得一讀

評分☆☆☆☆☆

書已收到，最近挺忙，還沒時間看

評分☆☆☆☆☆

十分適閤作為徵信這塊的入門讀物！

評分☆☆☆☆☆

書籍內容很新，收益很大