首页 > 研究生培养 > 课程设置 > 计算机应用技术 >

课程大纲-1819S1-互联网金融科技

2018-08-23 20:48:40

ag客户端手机版下载深圳研究生院

Peking University Shenzhen Graduate School

（2018-2019学年year第1学期semester）

课程大纲Syllabus

课程编号Course ID： 04711990 开课学期Course Time：1819S1

总学时Total hours： 48 学分Credit：3

课程名称Course Name：互联网金融科技

英文名称English Name：The Internet Finance Technology

教学方式Teaching Style：课堂上课+项目

考试方式Examination Method：考查

先修要求Prerequisites：计算机网络、操作系统、数据结构、java和C++编程

主讲教师Lecturer：雷凯

辅助教师Teaching Assistant：沈颖、杨敏、陈侃

学科领域Field of study：网络信息工程

大纲执笔人Syllabus author：雷凯

制定年月Date ：2018年4月

成绩评定方法Grading：

平时成绩（出勤、问答、讨论会）占10% + 自适应html5个人简历占5% + 互联网金融典型案例调研(提交并PPT +技术报告)占25% + 分组课程项目占45% + 个人模拟投资+方法总结报告占15%

大纲内容简介(300汉字以内)：

Brief introduction of the syllabus(300 words at most)：

近年来，以云计算、大数据为代表的新一代互联网技术，已经以互联网金融业态的形式渗透到金融领域：第三方支付、P2P、移动支付等新名词频繁出现。互联网金融，凭借其获取客户方面的强集聚力和难以比拟的低成本优势，取得了令人瞩目的快速发展，给传统的金融格局带来新的变化。

讲课内容综述互联网金融与技术相关概念和研究，包括互联网金融的热点产品和相关模式介绍，互联网金融与云计算、互联网金融与大数据、互联网金融安全等，课程还结合专家讲座，分组报告、项目讨论等方式对互联网金融进行深入学习。

这门课主要针对计算机专业网络相关方向的同学设置，必须具备一定的计算机网络和操作系统的基础，同时具有良好的软件工程和网络编程能力（Java,C++）。

大纲详细内容(2000汉字以内)：（请按开课单元撰写，注明学时）

Details of the syllabus(2000 words at most)：（according to the units, state the class hours）

课程时间	主题	摘要
第一周（3学时）	课程导论及课程计划	课程安排、布置；上学期成果演示及回顾+作业、项目+ 创新创业专题
第二周（3学时）	互联网金融导论传统金融信息化与现代新形势（发展、对比）互联网金融导论验收作业1 作业2（报告）的规划作业3项目分组确定、	从当前互联网金融的一些热点话题出发，如：余额宝、微信支付等等，引入互联网金融的概念，介绍互联网金融三大主要模式：渠道型、信用型、中介型。区分“金融互联网”和“互联网金融”两个概念。介绍互联网金融的创新点以及对传统金融的冲击。
第三周（3学时）	创业个人素质与创业经验、互联网金融六大模式互联网金融典型案例分析（作业2）	同学分组讨论汇报，每组调研一到两个互联网金融的案例，例如：热门APP分析，滴滴打车、支付宝、P2P金融等，重点在商业模式+互联网技术特点。
第四周（3学时）	互联网思维的深入理解与对比互联网金融项目（社区为重点）选题报告和工作计划第一部分（作业3）	学生3-4人为一组，确定本学期课程大作业题目，需求分析、产品设计、市场定位、商业模式分析、赢利分析、风险评估。完成一个商业计划书和PTT.
第五周（3学时）	互联网金融模式及案例分析互联网金融项目（社区为重点）选题报告和工作计划第二部分（作业3）	对互联网金融模式进行总括性介绍，互联网金融大致可以分为支付结算、网络融资、虚拟货币、渠道业务和其他等五个模式，分别对这些模式的概念和典型案例进行简要介绍。
第六周（3学时）	在线教育、Mooc、社区、O2O 项目中期检查和讨论	学生课程项目中期检查讨论并制定进展报告，系统需要成型，推广方案、销售方案，可持续性。
第七周（3学时）	互联网企业的核心价值和发展移动互联网金融（以出租车叫车服务为案例）	结合具体案例“出租车叫车服务”的移动APP探讨移动互联网金融
第八周（3学时）	金融科技 – 区块链技术 1	区块链互联网环境下避免金融危机的关键性技术；区块链技术是金融机构高效分布式的技术后台。
第九周（3学时）	金融科技：大数据时代的颠覆与变革	大数据是金融科技的最大亮点，大数据在解决金融核心问题——信评和风控上拥有传统方法不具备的显著优势，是金融业真正互联网化的必由之路
第十周（3学时）	未来互联网金融科技-互联网金融的安全（系统、网络、行为、信息安全）p2p风险管理重点与风控体系建设	互联网金融背景下的信息安全主要分为网络金融技术风险和网络金融业务风险两类，同时具有开放性、扩散性等新的特点，所以互联网金融背景下的信息安全风险对策也有新的变化。
第十二周（3学时）	金融科技- 企业或者专家专题	深研院或者深圳相关金融老师
第十一周（3学时）	金融科技 – 人工智能在金融科技中的技术研究	高并发技术、分布式构架以及业务自动流程技术在互联网金融的应用
第十三周（3学时）	金融科技项目研讨专题	各组对项目进行系统汇报，包括需求分析、技术分析、系统分析、系统实现、试运行等
第十四周（3学时）	深圳本地代表性企业参观学习	外出参观
第十五周（3学时）	金融科技创业项目（学生分组大作业报告、演示、验收）课程总结	同学分组讨论汇报，以PPT的形式进行展示汇报, 系统演示。总结：总结本学期的课程内容和各组项目成果。

教材Text book：以最新的相关论文、网页报道、分析报告为主。

1、《互联网金融：框架与实践》作者：李耀东，李钧著，出版社：电子工业出版社，出版时间：2014-02-01，ISBN：9787121222108

2、《互联网金融：即将到来的新金融时代》作者：姚文平，出版社：中信出版社ISBN：9787508643823，上架时间：2014-1-24，出版日期：2014 年2月

3、《区块链技术指南》，作者:邹均曹寅刘天喜等出版社:机械工业出版社出版时间:2016年11月国际标准书号ISBN：9787111553564

参考资料Reading materials：

1. 姚文平. 互联网金融：即将到来的新金融时代[M]. 北京：中信出版社，2014.2

2. 李耀东，李钧. 互联网金融：框架与实践[M]. 北京：电子工业出版社，2014.2

3. 刘亮. 互联网金融现状及趋势研究[J]. 时代金融,2013,21:177.

4. 姜奇平. 把握支付的基因变异——解析互联网金融的DNA[J]. 互联网周刊,2013,09:30-33.

5. 钱菡仪. 余额宝对金融信息化的影响[J]. 中小企业管理与科技(下旬刊),2013,11:282-283.

6. 陈健. 论互联网金融创新——基于第三方支付支付宝视角[J]. 中国市场,2014,02:63-65.

7. 梁霞,梁循. 互联网金融文本信息关键词形态挖掘[A]. 中国中文信息学会信息检索与内容安全专业委员会.第六届全国信息检索学术会议论文集[C].中国中文信息学会信息检索与内容安全专业委员会:,2010:8.

8. 林业锐. 数据挖掘技术在互联网金融信息检索中的应用[J]. 华南金融电脑,2008,06:9-10.

9. 梁循,杨健,陈华,曾月卿. 互联网金融信息搜索[A]. 中国优选法统筹法与经济数学研究会.中国优选法统筹法与经济数学研究会第七届全国会员代表大会暨第七届中国管理科学学术年会论文集[C].中国优选法统筹法与经济数学研究会:,2005:7.

10. Poon P L, Li D, Yu Y T. Internet financial reporting[J]. Information Systems Control Journal, 2003, 1: 42-46.

11. Debreceny R, Gray G L, Rahman A. The determinants of Internet financial reporting[J]. Journal of Accounting and Public Policy, 2003, 21(4): 371-394.

12. Black N J, Lockett A, Winklhofer H, et al. The adoption of Internet financial services: a qualitative study[J]. International Journal of Retail & Distribution Management, 2001, 29(8): 390-398.

13. Oyelere P, Laswad F, Fisher R. Determinants of internet financial reporting by New Zealand companies[J]. Journal of International Financial Management & Accounting, 2003, 14(1): 26-63.

14. Buyya R, Yeo C S, Venugopal S. Market-oriented cloud computing: Vision, hype, and reality for delivering it services as computing utilities[C]//High Performance Computing and Communications, 2008. HPCC'08. 10th IEEE International Conference on. Ieee, 2008: 5-13.

15. Rogers O, Cliff D. A financial brokerage model for cloud computing[J]. Journal of Cloud Computing, 2012, 1(1): 1-12.

16. Lodi G, Querzoni L, Baldoni R, et al. Defending financial infrastructures through early warning systems: the intelligence cloud approach[C]//Proceedings of the 5th Annual Workshop on Cyber Security and Information Intelligence Research: Cyber Security and Information Intelligence Challenges and Strategies. ACM, 2009: 18.

17. Tsakalozos K, Kllapi H, Sitaridi E, et al. Flexible use of cloud resources through profit maximization and price discrimination[C]//Data Engineering (ICDE), 2011 IEEE 27th International Conference on. IEEE, 2011: 75-86.

18. Mohammed A B, Altmann J, Hwang J. Cloud computing value chains: Understanding businesses and value creation in the cloud[M]//Economic models and algorithms for distributed systems. Birkhäuser Basel, 2010: 187-208.

19. Bughin J, Chui M, Manyika J. Clouds, big data, and smart assets: Ten tech-enabled business trends to watch[J]. McKinsey Quarterly, 2010, 56(1): 75-86.

20. Bryant R, Katz R H, Lazowska E D. Big-Data Computing: Creating Revolutionary Breakthroughs in Commerce, Science and Society[J]. 2008.

21. Zhou C. Are banks too big to fail? Measuring systemic importance of financial institutions[J]. International Journal of Central Banking, 2010, 6(4): 205-250.

22. Diebold F X, Cheng X, Diebold S, et al. A Personal Perspective on the Origin (s) and Development of “Big Data”: The Phenomenon, the Term, and the Discipline∗[J]. 2012.

23. Minelli M, Chambers M, Dhiraj A. Big Data, Big Analytics: Emerging Business Intelligence and Analytic Trends for Today's Businesses[M]. John Wiley & Sons, 2012.

24. Chellappa R K, Pavlou P A. Perceived information security, financial liability and consumer trust in electronic commerce transactions[J]. Logistics Information Management, 2002, 15(5/6): 358-368.

25. Segev A, Porra J, Roldan M. Internet security and the case of Bank of America[J]. Communications of the ACM, 1998, 41(10): 81-87.

26. ANAND A. SOME SECURITY ISSUES IN CLOUD COMPUTING ENVIRONMENT[J].

27. Alguliev R, Abdullaeva F. Illegal Access Detection in the Cloud Computing Environment[J]. Journal of Information Security, 2014, 5(02): 65.

上一篇：课程大纲-1819S1-智能机器人技术
下一篇：课程大纲-1819S1-数字信号处理及算法实现