《大数据金融》教学大纲（第六学期）附课程考核标准

1、大数据金融教学大纲一、课程基本信息课程名称大数据金融Big Data Finance课程编码课程性质因必修；口限选；口选修适用专业金融学考核方式团考试；口考查；总学时56学时理论学时56实验学时0实训学时0其他（讨论）0总学分3.5学分开课学期第六学期先修课程及其要求微观经济学、宏观经济学、金融学、经济数学、金融市场学对后续课程的支撑 （可选）本课程支撑后续专业课程“区块链金融、创新创业、专业综合实训、毕业设计”等内容，能够 为后续学习提供大数据金融的基础知识和应用指引。课程简介本课程属于学科基础课，是金融学专业学生的必修课。课程主要讲授大数据金融 的基本理论及大数据在不同金融领域应用的基础知

2、识，主要内容包括：大数据金 融概述；大数据在银行业、证券业、保险业的应用；大数据在供应链金融、金融 监管等领域的应用等。该课程主要以大数据金融为依托、以实际需要为主线、以 改革创新为特色、以学生就业为目的，从理论上对大数据金融这门学科进行阐述 和解释。通过本课程学习，带着学生学习大数据和金融的融合趋势及相关应用， 引导学生做出最有利的职业生涯规划，为以后金融学科的专业学习和就业打下坚 实基础。建议教材张云.大数据金融,北京：中国财政经济出版社，2020参考资料刘晓星.大数据金融.北京:清华大学出版社,2018徐忠、孙国峰、姚前.金融科技一开展趋势与监管.北京：中国金融出版社，2017线上教学资

3、源网址教学条件多媒体教室二、课程目标及其对毕业要求指标点支撑课程目标内容支撑的毕业要求指标点支撑 强度毕业要求课程目标1:掌握大数据、大 数据金融相关的基本理论和 基本工具，能够结合基础知 识分析在实践中的应用原理。3.1能够较好地运用数学、统计学和计算机 科学、经济学、金融学等理论和研究方法， 对经济活动中的金融学专业相关领域问题 进行识别。M知识体系课程目标2：在掌握大数据金 融基础知识的基础上，能够针 对银行、证券、保险、征信等3.1能够较好地运用数学、统计学和计算机 科学、经济学、金融学等理论和研究方法， 对经济活动中的金融学专业相关领域问题M知识体系领域的相关产品提出自己的 见解，识

4、别其中的风险，能够 基于大数据金融对目前我国 金融领域存在的问题展开研 究。进行识别。课程目标3：培养利用大数据 技术解决银行、保险、券商等 传统金融领域问题的能力；学 会理论联系实际，通过大数据 技术提升传统金融业的效率； 能够胜任金融科技企业及相 关单位的工作。5.信息技术及应用：熟练掌握计算机应用、 大数据技术、区块链技术及互联网技术等 现代信息手段和工具，并能够恰当使用其 解决政府、企业事业、金融机构等部门金 融领域的实际问题。M分析与解决问题的能力德育目标：通过案例分析、翻转课堂、课堂讨论等方式，培养学生的爱岗敬业精神、爱国情怀、风险识别能力、责任 感。三、教学内容与要求序 号教学内

5、容学生学习预期成果计划学时支撑 目标教学 方式其它(作业、 习题、实验等)1模块L大数据与大数据 金融大数据的概念大数据与金融的融合大数据金融的开展趋 势了解大数据概念的演化过程， 理解大数据的开展趋势；了解 大数据金融的优势；理解大数 据金融的概念及开展趋势。2目标1、2课堂讲 授课堂讨论2模块2：大数据与银行业大数据和银行业的融合 商业银行负债业务大数 据商业银行资产业务大数 据商业银行中间业务大数 据商业银行经营管理大数 据理解大数据如何在银行业发挥 作用；掌握商业银行负债、资 产、中间业务、经营管理等环 节中的大数据应用；理解商业 银行如何进行大数据创新；能 够结合具体应用场景分析其工

6、 作原理。6目标 1、2、 3课堂讲 授；案 例教学 法课堂讨论3模块3：大数据与证券业 (1)大数据分析在证券业 中的应用量化投资程序化交易智能投顾理解大数据如何在证券业发挥 作用；掌握量化投资、程序化 交易、智能投顾等业务中的大 数据应用；理解证券业如何进 行大数据创新；能够根据实际 痛点判断大数据解决方案的可 行性。6目标 1、2、 3课堂讲 授；案 例教学 法课堂讨论4模块4：大数据与保险业保险业大数据的开展 与产品革新保险业大数据在风险 控制方面的应用保险业大数据在精准 营销中的应用理解大数据如何在保险业发挥 作用；掌握大数据在风险控制、 精准营销、产品运营管理等业 务中的应用；理解

7、大数据在保 险业的开展及创新趋势；能够 根据具体险种设计相应的大数7目标 1、2、3课堂讲 授；案 例教学 法课堂讨论保险业大数据在产品 运营管理中的应用保险业大数据未来的 开展趋势与问题据代替方案。5模块5：金融大数据与征信(1)征信基础知识大数据征信理论基础金融大数据在征信中 的应用了解征信的基础知识；理解大 数据征信的理论基础；掌握金 融大数据如何提升征信效率； 能够结合基础原理分析在不同 场景引入大数据征信的可行 性。4目标 1、2、 3课堂讲 授；案 例教学 法课堂讨论、作 业6模块6：大数据与风险管理(1)金融风险管理简介大数据风险管理框架大数据与市场风险管 理大数据与信用风险管

8、理大数据与操作风险管 理大数据与流动性风险 管理了解金融风险管理的基础知 识；理解大数据风险管理框架； 掌握大数据在市场风险管理、 信用风险管理、操作风险管理 和流动性风险管理中的应用； 针对具体风险提出适当的大数 据解决框架。7目标 1、2、 3课堂讲 授；案 例教学 法课堂讨论、作 业7模块7：大数据与供应链金融大数据在供应链金融 管理中的应用供应链金融管理中大 数据的分析与运用大数据下的供应链金 融风险管理及趋势理解大数据如何应用在供应链 金融管理中；掌握如何使用大 数据进行供应链金融风险管 理；能够根据具体场景判断是 否能够引入大数据金融。6目标 1、2、3课堂讲 授；案 例教学 法课

9、堂讨论、作 业8模块8：大数据与金融监 管金融监管的开展金融监管与监管科技监管科技的模式与创 新了解金融监管的历史及相关内 容；理解如果通过监管科技来 进行金融监管；掌握监管科技 的模式与创新；能够分析相应 场景下大数据监管的原理。4目标 1、2、3课堂讲 授课堂讨论9模块9：其他大数据金融机构与产品信托业大数据金融融资租赁业大数据金融第三方支付大数据金 融P2P网贷大数据金融众筹大数据金融互联网金融门户大数 据金融了解信托业、融资租赁业中的 大数据应用；理解第三方支付、 P2P网贷、众筹中的大数据应 用；掌握互联网金融门户如何 运用金融大数据；能够解释大 数据金融解决互联网金融痛点 的可行性

10、。8目标 1、2、 3课堂讲 授、翻 转课堂课堂讨论10模块10：大数据金融商业 模式与生态环境大数据金融商业模式 概述大数据金融商业模式了解大数据金融的商业模式； 理解大量的数据金融商业模式 的构成要素；了解如何开展大 数据生态系统建设。4目标1、2课堂讲 授课堂讨论Ui构成要素大数据生态系统建设11总结，习题总结教材知识模块内容，学生 提问，集中答疑2习题课总学时合计56课程成绩采用期末试卷考试+平时成绩考核相结合的方式进行考核。其中，期末考试成 绩占总成绩的70%,平时成绩占总成绩的30%。期末考试试卷中，各课程目标考核主要内容及所占比例见下表。平时成绩采用100分制，涵盖内容包括“课堂

11、出勤、课程作业、课堂表现”等，平时成绩 中“课堂出勤、课程作业、课堂表现”等评价标准见“大数据金融课程考核标准”，见附件。课程目标考核主要内容依据及成绩比例（）备注平时成绩期末考试出勤课堂 表现作业目标1大数据及大数据金融的基本理论知识，如大数据金融商业模式、 大数据金融产品及其创新等。10102035目标2基于基础知识，能够对市场中的大数据金融产品及服务提出自己 独到的见解，分析其潜在风险。10101035目标3大数据金融在商业银行、证券业、保险业、征信、风险管理、供 应链金融、金融监管等领域的应用及创新。10101030合计100100备注期末试卷中各课程目标考试所占比例可上下浮动20%。

12、、课程目标考核五、课程目标达成情况评价课程考试结束后，课程评价组或专业评价组须对课程开展“课程目标达成情况评价”， 并撰写“课程目标达成情况评价报告”，其评价方法按照教务处文件要求执行。大纲执笔人：制定时间： 年5月20日审核人：审核时间： 年5月30日开课学院教学院长：授课学院教学院长：附件：大数据金融课程考核标准大数据金融课程考核标准一、考试评分标准.期末考试试卷评分标准见试题参考答案；.期末考试试卷中各课程目标所占比例须符合大纲要求。二、作业评分标准.平时作业应按照课程目标进行设计及布置；.用于课程目标达成评价的平时成绩分值记为100分;.课程组须明确平时成绩包含的考核工程；.平时作业的

13、评分标准，参见表1。表1大数据金融平时作业评分标准考核环节总成绩 占比支撑教学目标课堂表现能够认真听讲、积极参与课堂讨论，积极发言，完成随堂测试。9%目标1、2、3作业1、考核学生对所学知识的理解和运用。2、根据作业完成准确性、是否按时上交、是否独立完成评分。9%目标1、2、3出勤每次课能够准时出勤，不迟到、不早退。12%目标1、2、3期末考试1、开卷考试，成绩采用百分制，卷面成绩总分100分。2、主要考核学生对大数据金融基本知识的理解以及综合运用所学知识分析问 题、解决问题的能力，题型主要有单项选择题、多项选择题、填空题、简答题、论述题 等。70%目标1、2、3平时成绩评分标准考核环节6060-7575-9090-100课堂表现上课不认真