金融数据资产管理实践
数据资产管理实践白皮书
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编委会成员：何宝宏、魏凯、姜春宇、刘成成、闫树、李雨霏、刘海燕、车春雷、郭宝生、蓝曾威、马卓佳、李慧、贾丕星、符山、陈涛、周庭宇、孙龙君、农益辉、刘天斯、黄志、钱岭、齐骥、侯志强、石在辉、刘童桐、吴嘉、张振、林锋、周万、王波、郝滨、王鹏、刘庆会、胡浩、于辰涛、王晟、陈志凌、刘俊良、周刚、王军、李今朝、李岳璘、王伟哲、曹冬平、蓝海、邹素雯、董喆、熊威、蔡春久、王琤、朱金宝、骆阳、魏民、刘浩、施红明、白梅、寇新华、陈燕琪、蒋勇、高伟、赵乔、霍琦、訾津津、王雀陵、张治国、武威、薛勇、张辉、周建龙、杨嘉诚、李慧、陈彬参与单位：中国信息通信研究院、中国建设银行、中国电信股份有限公司云计算分公司、中软国际有限公司、腾讯科技（深圳）有限公司、中国移动苏州研发中心、中国移动通信研究院、中国电信股份有限公司、杭州数梦工场科技有限公司、普元信息技术股份有限公司、北京飞利信科技股份有限公司、联想（北京）有限公司、成都四方伟业软件股份有限公司、百度在线网络技术（北京）有限公司、阿里巴巴（中国）有限公司、北京东方金信科技有限公司、烽火通信科技股份有限公司、石化盈科信息技术有限责任公司、北京数语科技有限公司、国网征信有限公司、航天恒星科技有限公司、广州信安数据有限公司、亿信华辰有限公司、北京卓信智恒数据科技股份有限公司、御数坊（北京）科技咨询有限公司、广州石竹软件、航天恒星科技有限公司党的十九大报告提出要“推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”，进一步突出了大数据作为国家基础性战略性资源的重要地位，掌握丰富的高价值数据资源日益成为抢占未来发展主动权的前提和保障。
团体标准 金融数据资产管理指南
一、概述金融数据资产管理是金融行业中至关重要的一环，涉及到丰富的金融数据资产管理指南。
借助这些指南，金融机构可以更好地管理其数据资产，确保数据的质量、安全和可用性，从而提高业务效率和风险管理水平。
本文旨在围绕团体标准的金融数据资产管理指南展开详细探讨，为读者提供深入了解和应用的指导。
二、金融数据资产管理的重要性1. 数据作为金融机构中最重要的资产之一，其管理不当可能导致严重的经济和声誉损失。
2. 金融数据资产管理涉及到数据的收集、存储、处理、分析和报告等方方面面，直接影响到金融机构的经营和风险管理能力。
3. 面对日益增长的数据量和不断变化的监管要求，金融机构迫切需要健全的数据资产管理指南，以应对挑战并实现可持续发展。
三、团体标准的金融数据资产管理指南1. 概述团体标准的金融数据资产管理指南是基于国际金融监管标准和最佳实践，以及金融行业的具体情况，针对数据资产管理的一系列问题和需求而制定的。
其目的在于帮助金融机构建立完善的数据资产管理体系，提高数据资产的效用和价值。
2. 内容（1）风险管理金融数据资产管理指南首先关注风险管理，明确了数据资产管理所涉及的各类风险，并提出相应的管理措施。
数据的质量风险、安全风险、可用性风险等，金融机构需要建立相应的风险管理框架与流程，从源头上遏制风险的产生和扩大。
（2）流程设计在数据资产管理流程设计方面，该指南着重强调了数据资产的收集、存储、加工和分发等流程的合理设计和管理。
为了确保数据的完整性和准确性，金融机构需要建立清晰的数据流程，规范相关的操作和责任。
（3）技术支持另外，团体标准的金融数据资产管理指南也提供了对于技术支持的要求和建议。
包括数据存储和处理的技术标准、数据安全的技术措施、以及数据应用的技术支持等方面，为金融机构提供了技术上的指引和支持。
（4）监管遵从在监管遵从方面，该指南还明确了金融机构在数据资产管理中需要符合的各类监管要求和标准，以确保数据资产管理的合规性和透明度。
金融业数字化转型中的数字资产管理
金融业数字化转型中的数字资产管理随着数字化时代的来临，金融业也开始逐步步入数字化转型的时代。
其中最核心的部分便是数字资产管理。
数字资产管理是将传统金融资产转换成数字形式的资产，并通过数字技术的支持，对其进行管理和运作的过程。
数字化转型不仅提高了资产管理的效率和安全性，也为金融业带来了新的业务模式和商业机会。
一、数字资产管理的背景和现状当前金融风险日益增加，证券市场、基金市场等金融市场风险频发，投资者的投资经营意识不够强烈，投资者的识别、分辨金融机构和投资产品的能力有限等问题，导致投资者的资产和金融市场的稳定性被大幅影响。
此时数字资产管理的概念也相应产生和发展。
数字资产管理不仅可以使金融机构监管更加透明和多元化，也能够帮助投资者更好地识别、评估各类投资风险，从而保障资产安全和市场稳定性。
数字资产管理目前已被广泛运用于基金、保险等金融领域，随着区块链技术的发展，数字资产的可信性和安全性也得到了进一步提升。
目前数字资产管理的数字化、网络化、智能化、共享化等趋势已经非常明显。
二、数字资产管理的意义数字资产管理的意义主要在于以下几个方面：1、智能化管理。
数字资产管理技术利用大数据和人工智能等技术对客户资产进行智能化管理，可以有效地提高业务效率，降低运营成本。
2、安全性高。
数字资产管理的核心是区块链技术，这种技术可以保证数字资产的不可篡改性和可追溯性，防止黑客攻击和欺诈行为，提高投资者和金融机构的信任度。
3、数字化转型。
数字资产管理不仅可以建立数字资产生态，也可以引领金融业数字化转型，为金融业带来更多的商业机会和利润空间。
三、数字资产管理的应用场景数字资产管理的应用场景非常广泛，随着技术的不断发展，未来数字资产管理还将有更多的应用场景。
1、数字货币管理。
数字货币是数字资产管理交易的重要对象，数字资产管理可以通过去中心化的方式使数字货币更加安全、可靠，提高数字货币的可信度和流通性。
数字资产管理可以帮助金融机构和个人实现数字货币的管理和交易。
金融行业数据分析实践经验总结
金融行业数据分析实践经验总结数据分析，在如今这个数据时代越发重要。
随着金融行业不断发展，数据分析更是应用得越来越广泛。
通过数据分析能够更加准确地识别出潜在风险和机会，为企业提供决策支持，优化内部流程，增加营收，降低成本，提升客户满意度等多种方面做出贡献。
在金融行业数据分析方面进行的实践中，我们积累了很多经验和启示，以下列出几点：一、数据质量是关键作为分析师，认真对待处理数据的质量是非常重要的。
数据中包含的信息选择、缺失、异常以及数据源的可靠性，都可能导致分析结果的误差。
针对数据质量问题，我们需要做好数据清洗工作，确保数据的准确、完整和一致性。
二、选择合适的统计分析方法在数据分析的过程中，要将数据转化为有意义的决策支持信息需要用到各式各样的数据模型和统计分析方法。
例如，回归模型、聚类模型和关联规则模型等。
我们需要根据数据的特点、目的和限制，选择最合适的模型和方法，提高分析的精度和效率。
三、形式化在模型中的变量建模指标选择是模型解释性、预测性和稳定性的保证。
为了建立更好的模型，要在指标选择上下功夫。
在指标筛选中，不能仅根据主观经验或单变量筛选，而应从业务目标、数据特性出发，借助多变量分析，事先预测与变量红旗的关系及起点，降低过多因素对分析造成的影响，从而选择最合适的变量。
四、数据可视化分析数据分析离不开的工具便是数据可视化分析。
因为数据分析的结果让很多人难以理解和利用。
而数据可视化分析可以帮助我们在数据分析的过程中加强沟通交流，更好地探索出数据中的故事，发掘出数据背后的价值。
五、不断提升技术水平数据分析技术一直在不断发展，研究新技能和最佳实践将有助于我们掌握最新的技能，并确保在日常工作中不断改进。
我们应该不断学习前沿的数据分析技术以及掌握相应的工具，例如Python和R语言。
总之，雄厚的金融数据分析实践积累，是金融行业获得成功并实现长期增长的核心竞争力。
掌握好对数据分析的基础和核心技术，不断优化数据分析过程和结果，始终坚持以客户和市场为中心，为企业提供更优质的服务，助力企业发展。
金融数据分析实习报告
实习报告：金融数据分析实习一、实习背景与目的随着金融行业的快速发展，数据分析在金融领域的重要性日益凸显。
为了更好地了解金融数据分析的实际应用，提高自己的实践能力，我选择了金融数据分析实习。
本次实习的主要目的是学习并掌握金融数据分析的基本方法，通过实际操作了解数据分析在金融决策中的作用，并为金融业务提供数据支持。
二、实习内容与过程1. 数据收集与清洗在实习过程中，我首先参与了金融数据的收集与清洗工作。
通过与团队成员的协作，我们从多个渠道获取了金融市场、股票、债券等数据。
在数据清洗阶段，我们采用了SQL语句对数据进行筛选、去重和填充缺失值等操作，确保数据的准确性和完整性。
2. 数据分析与建模在数据清洗完成后，我开始进行数据分析与建模工作。
首先，我使用了Excel和Python等工具对金融数据进行描述性统计分析，了解了数据的分布特征和潜在关系。
接着，我基于机器学习算法构建了预测模型，通过对历史数据的训练，实现了对金融市场的趋势预测。
此外，我还利用回归分析、因子分析等方法研究了金融市场的内在关系，为投资决策提供了数据支持。
3. 结果呈现与解读在完成数据分析与建模后，我负责将结果以报告的形式呈现给团队和客户。
报告中包括了数据分析的方法、过程、结果及解读，同时针对不同类型的分析结果，提出了相应的金融建议。
在报告解读环节，我与团队成员积极讨论，进一步深化了对数据分析结果的理解。
三、实习收获与反思通过本次实习，我收获颇丰。
首先，我掌握了金融数据分析的基本方法，包括数据清洗、数据分析、建模等步骤。
其次，我学会了如何将数据分析结果应用于金融决策，为金融业务提供有力支持。
此外，实习过程中的团队协作让我更加注重沟通与协作能力，提高了自己的工作效率。
然而，在实习过程中，我也发现了自己的不足之处。
例如，在数据分析过程中，我对某些金融概念和理论理解不够深入，导致在分析过程中难以挖掘数据背后的内在关系。
此外，在报告撰写环节，我发现自己在文字表达和逻辑结构方面仍有待提高。
金融数据资产管理指南pdf
金融数据资产管理指南一、引言随着金融市场的快速发展，金融机构需要处理大量的金融数据。
这些数据包括客户信息、交易记录、市场行情等，对于金融机构的业务运营和风险管理具有重要意义。
因此，如何有效地管理和利用这些金融数据，提高数据的价值和利用率，成为了金融机构面临的重要课题。
本指南旨在为金融机构提供一套完整的金融数据资产管理方法和实践建议，帮助金融机构实现数据资产的最大化利用。
二、金融数据资产管理的目标1.提高数据质量：确保金融数据的准确性、完整性和一致性，降低数据错误和冗余。
2.提高数据可用性：确保金融数据的及时可用，满足业务需求和风险管理要求。
3.提高数据安全性：保护金融数据免受未经授权的访问、篡改和泄露，确保数据的机密性和完整性。
4.提高数据价值：通过对金融数据的分析和挖掘，为金融机构的业务决策和风险管理提供有价值的信息支持。
三、金融数据资产管理的原则1.统一管理：建立统一的金融数据资产管理体系，实现数据的集中存储和管理。
2.分级分类：根据金融数据的重要性、敏感性和业务需求，对数据进行分级分类管理。
3.权限控制：建立严格的数据访问权限控制机制，确保数据的合规使用。
4.持续优化：定期对金融数据资产管理进行评估和优化，提高数据管理水平。
四、金融数据资产管理的方法和实践1.数据采集与整合：通过自动化工具和人工审核的方式，对金融数据进行采集、清洗和整合，确保数据的准确性和完整性。
2.数据存储与备份：采用分布式存储和备份技术，确保金融数据的高可用性和安全性。
3.数据分析与挖掘：运用大数据技术和人工智能算法，对金融数据进行深入分析和挖掘，为业务决策和风险管理提供有价值的信息支持。
4.数据安全与合规：建立完善的数据安全管理制度，确保金融数据的机密性和完整性；同时，遵循相关法规和标准，确保数据的合规使用。
5.数据应用与服务：将金融数据资产应用于金融机构的业务运营和风险管理，提高数据的价值和利用率。
五、金融数据资产管理的挑战与对策1.挑战：金融数据的快速增长和多样化，给数据资产管理带来了巨大的压力。
企业数据资产的管理与应用实践
企业数据资产的管理与应用实践随着信息时代的到来，企业数据资产的价值越来越被重视。
企业数据资产是企业内部的一些关键信息，这些信息通过分析可为企业决策提供支持，从而推动企业的发展和创新。
因此，正确地管理和应用企业数据资产变得尤为重要。
一、数据资产的定义数据资产是指企业拥有并经营维护的数据资源，包括企业现有的非结构化信息、文档、图片、音频、视频等，以及结构化信息、客户数据、财务数据等。
数据资产的价值不仅在于它们本身的数字资产价值，更包括了其中隐含的数据挖掘、数据分析、系统建设等的潜在价值。
数据资产可以用于支持业务决策、产品研发、市场营销以及企业内部的效率提升和成本降低等。
二、数据资产的管理有效的数据资产管理是提高企业内部数据共享、数据质量和数据保护的有效手段。
对数据资产进行管理需要从数据收集、存储、分类、分析和治理等方面入手。
1. 数据收集不同的企业和行业对数据收集的需求不同，因此，数据收集方式也有所不同。
数据收集方式主要包括手动收集、自动收集、合作伙伴采集、战略联盟采集等。
需要根据实际情况进行策略选择，确保所采集的数据和业务需求匹配，同时采集的数据也应该满足合规性和安全性的要求。
2. 数据存储对不同类型的数据采用不同的存储方式，例如结构化数据可采用数据库等，而非结构化数据则可采用文本文件、云存储等方式。
在存储数据时，需要考虑到数据的安全性、可靠性、可拓展性以及对数据的访问控制等。
3. 数据分类对数据资产进行分类也是数据管理的一个重要环节。
数据分类可以按照数据类型、数据来源、数据质量、数据时效性等方面进行，也可以采用标签、元数据等方式进行。
通过数据分类，可以方便数据的检索和利用，提升数据的管理效率和价值。
4. 数据分析数据分析是将数据转化为信息的过程，是企业数据资产所体现的最直接价值。
对数据进行分析需要分析师具备数据建模和统计分析能力，利用数据挖掘、机器学习等技术手段对数据进行分析，挖掘出其内在规律和价值。
实习报告关于金融数据
一、实习背景随着大数据时代的到来，金融行业的数据量呈爆炸式增长。
金融数据作为金融行业的重要资产，其价值逐渐被认可。
为了更好地理解和应用金融数据，提升金融服务的质量和效率，我于2023年6月至8月在XX银行进行了为期两个月的数据实习。
在此期间，我参与了金融数据的收集、处理、分析和应用等工作，以下是我实习期间的学习和体会。
二、实习内容1. 金融数据收集在实习初期，我主要参与了金融数据的收集工作。
通过学习，我了解到金融数据主要包括交易数据、客户数据、市场数据等。
具体包括：（1）交易数据：包括股票、债券、基金、期货等金融产品的交易数据，如买卖价格、交易量、持仓量等。
（2）客户数据：包括客户的个人信息、账户信息、交易记录、风险偏好等。
（3）市场数据：包括宏观经济数据、行业数据、市场行情等。
2. 金融数据处理在收集到金融数据后，我学习了如何对数据进行清洗、整合和转换。
具体包括：（1）数据清洗：去除重复、错误、缺失等异常数据，保证数据质量。
（2）数据整合：将不同来源、不同格式的数据整合成统一格式，方便后续分析。
（3）数据转换：将数据转换为适合分析的格式，如时间序列、空间数据等。
3. 金融数据分析在数据处理完成后，我开始进行金融数据分析。
主要分析方法包括：（1）描述性分析：对金融数据进行统计描述，如均值、方差、频率分布等。
（2）相关性分析：分析金融数据之间的关联性，如股票与市场指数的相关性。
（3）预测分析：利用历史数据预测未来趋势，如股票价格预测、客户流失预测等。
4. 金融数据应用在数据分析的基础上，我将金融数据应用于以下方面：（1）风险管理：通过分析客户交易数据，识别高风险客户，降低风险损失。
（2）营销策略：根据客户数据，进行精准营销，提高营销效果。
（3）产品研发：结合市场数据，研发符合市场需求的新产品。
三、实习体会1. 数据的重要性通过实习，我深刻认识到金融数据在金融行业中的重要性。
金融数据是金融机构制定决策、优化运营、提高服务质量的重要依据。
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业务范围
明确互联网金融生态圈发展2.0新阶段
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1.0阶段目标基本实现，已具备构建互联网金融生态圈发展基础，2.0新阶段将发力支付业务向金融业务转变，实现用户价值变现
IT响应效率低， 导致低效决策
运营缺失
甜橙金融数据资产管理体系建设
应用软件 浏览器 终端/app 电话呼叫 数据资产应用
金融风险识别 征信信用评估
微信/公众号
短信
企业客户应用
政府智慧城市
其他行业精准营销
…
个人数据集成
多源数据聚合
个人客户应用
…
数据资产 管理委员 会
组织架构
数据资产规划管理
实时推荐 平台
甜橙数据资产视图
数 据 资 产
通用业务特征 通用业务指标 全业务数据分析 全业务数据视图
模 型 资 产
机器学习模型 统计分析模型
深度学习模型 模型应用案例库
自助机器学 习平台 自助数据分 析平台
数据资产价值提升之路 - 数据资产治理、增值并举
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CRED ITCAR D 1234 5678 999
数据架构体系规划 数据标准体系规划
成本评估
数据资产价值管理
价值评估 ……
openAPI
数据资产开放管理
数据服务管控台 数据合作平台
资产增值策略
开发者社区
数据资产治理 元数据管理 内部数据
传统数据库
主数据
新型数据库
数据模型管理
文档资料
数据安全管理
数据质量管理
制度体系
数据资产治理理念：轻咨询+产品
规范 制度 管理 流程 数据 产品 数据治 理体系
基础类数 据标准
元数据规范
主数据规范
数据标准规范
数据安全规范
数据 标准
质 量 稽 核 平 台 专有类 数据标 准
企业日常业务开展过程中所 产生的具有共同业务特征的 基础性数据，如用户、商户 等 为满足公司内部管 理需要及外部监管 要求，在基础性数 据基础上按一定统 计、分析规则加工 后的数据
分析类数 据标准
1.0阶段：搭建支付业务基础 （2011-2016） 2.0阶段：支付+金融科技服务 （2017-2018年）
基金 销售 保险 代理
3.0阶段：支付+金融服务+全业务运营 （2019-2020年）
财富 管理 直销 银行
支付平台
清算、技术
账户
橙分期
征信 平台
保险
账户
资金
直销 银行
数据
支付平台
清算 技术
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截至2018年4月底，甜橙金融交易额过3759亿，累计用户数超5亿，月交易活跃用户约4千万 甜橙金融注册资本5亿元，由中国电信股份有限公司（00728.HK）出资
注册资本
机构设置
甜橙金融总部设在北京，下设上海分公司、广州分公司、西安分公司，全资拥有天翼征信有限
公司、天翼金控科技（北京）有限公司、陕西中和恒泰保险代理公司，采取矩阵式事业部制管
什么是数据资产？ … …
标准不统一 错误判断 数据源不规范， 导致无效数据 加工
存在什么问题？
分配不透明， 数据资产错配 数据加工混乱， 人力物力浪费 共享不充分， 企业数据合作 评估手段缺失， 受限 数据资产价值 大打折扣 数据分布杂乱， 数据资产闲置 ……
治理无力
应用低效
数据资产是企业及组织拥有或控制， 能带来未来经济利益的数据资源。
精准推广 场景设计
用户/商户 运营
合规检查 反洗钱
反盗刷 反套利 账户保护
用户准入 精准授信
用户运营 用户催收 失联修复
清结算计算
运营数据分析 营销精准设计
个人征信 企业征信 核验能力 甜橙分
业务模型 业务分析
智能客服
管理模型优化
活动优化
业财分析
业务集市
风控集市
信贷集市
计算能力
模型能力
信用集市
精准营销 平台
360
用 户 画 像
有房 有车 有孩
实名信息验证
信息验证类
数据资产治理为内 外业务应用开展提 供生产力
风控欺诈类
随着各类业务应用 全面开展数据资产 价值提升增速
用户画像类
实现业务应用效果 的闭环反馈，提升 数据资产质量
信用评估类
数据资产增值为企 业数据治理提供驱 动力
支付类数 据
✓ 用户交易数据 ✓ 用户/商户数据 ✓ 金融业务数据
通信类数 据
✓ ✓ ✓ ✓
用户套餐数据 用户上网行✓
线上交易数据 黑名单数据 商圈/GIS数据 其他用户数据
数据质 量报告
短信 邮件
生产/应 用系统
公司下属部门内在业务 经营及管理分析中所涉 及的特有数据
甜橙数据资产视图
红包、O2O、保险、理财、 无线、橙分期）
精准运营
智慧风控
（风控）
（消金、个金）
智能金融
（运营、客服）
精细运营
（人力、财务、综合）
智慧管理
绩效分析 流程优化
征信服务
（征信）
数据产品资产
数据可视化 指标库管理 用户画像 系统 数据仓库/集 市
账户
金融平台
大数据
风控 征信 清算 技术
消费金融 证券 经纪
资金
资金
通信用户->支付用户
关键指标
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支付用户->金融用户
关键指标
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金融用户
关键指标
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资源诉求
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资源诉求
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资源诉求
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月均活跃用户数 活跃商户数 交易额
通信支付账户互通 集约营销资源 平台技术人才 考核活跃用户
甜橙金融数据资产管理实践之路
2018
甜橙金融介绍
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天翼电子商务有限公司（以下简称“甜橙金融”）是中国电信股份有限公司的全资子公司，作为中国电信旗下 唯一的互联网金融平台公司 甜橙金融是国内首家电信运营商支付公司，是中国人民银行核准的第三方支付机构；作为进军互联网金融领域
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从事新业态的央企子公司，是兼具“金融、电信、互联网” 特点的创新企业
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内涵：
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内涵：
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内涵：
用户、场景、数据
云计算，大数据，人工智能， 区块链，物联网
响应监管，持牌经营
甜橙金融数据资产情况介绍
数据资产管理是企业或组织采取的各种管理活动，用以保证数据资产的安全完整，合理配置和有效利用，从而提高带来 的经济效益，保障和促进各项事业发展。数据资产管理是数据价值提升的核心环节，目前受到业界的普遍关注。
月均活跃用户数 活跃商户数 交易额 支付服务收入 金融科技收入
线下渠道共享 考核活跃商户 引入战略投资人 云、大数据人才 金融代理牌照
月均活跃用户数 活跃商户数 交易额 支付服务收入 金融服务/产品收入 净利润
IPO上市 金融牌照 科技+金融 领军人才
2018
互联网金融经营策略
流量 科技 牌照
互联网 金融