这是一部从原理、方法论、实施路径、实践案例等多个维度全面讲解企业风险管理及其数字化转型的著作。本书是作者多年来在甲方银行和乙方咨询公司的经验总结，内含大量行业领先方法、模型及经验，其中包括了业界独创并首次公开的内容，具有很高的参考价值。全书共14章，分为三部分：第 一部分 风险管理和数字化（第1～4章）首先介绍了金融科技和风险管理的基础知识、原理和方法，以及金融科技如何重塑风险管理；然后介绍了企业风险管理和内部控制的变革方向和方法；蕞后从总纲角度提出了企业风险管理数字化转型的架构、方法论和

本书从市场的发展讲起，介绍可转债的发展和概念，对可转债的相关组成指标进行详细的说明和介绍，重点介绍了可转债的核心组成指标以及几种可转债低风险的投资方法，让读者可以详细且深入的学习可转债的相关知识。本书共分为10章，涵盖的内容主要有对市场的了解；可转债的发展和概念；可转债的各种组成指标，转股价，强赎条款，下修条款，回售条款以及其他各种重要组成指标；可转债低风险投资方法，低风险投资组合，精选投资策略，博下修策略，加强性防守策略；投资格局的养成和心态的修炼，投资过程中使用复利来使自己的收益不断的提高，

《股市逻辑思维：势、道、术》从大势研判、股价规律和操作技巧三个层次系统地总结了股票投资的一整套思维框架。主要介绍了如何判断股票市场的大趋势，有哪些通俗易懂的指标，怎么理解价值投资，买“便宜”的股票是否能赚钱，选“低价股”是不是更好，公司的成长性和股价关系怎么样，价值投资是否需要止损止盈，如何止损止盈，哪些资金坚决不可以进入股市等内容，这些都是长期困扰投资者的实际问题。
《股市逻辑思维：势、道、术》旨在帮助读者建立对股市的“动态感知系统”，使读者形成自己简单易行的方法论，遵守知进知退的投资纪

本书剖析人性、刻画投资者投资心理，同时将股票投资中的“术”与“道”进行了阐释。作者用自己所体悟出的投资逻辑打破了技术派和价投派之间的藩篱，揭示了投机与投资的本质，重构了价值投资，阐释了复利和反复利的终极奥秘，为个人投资开辟出一条特立独行的道路。

本书结合案例分析，使投资者更容易理解巴菲特的长期投资策略，并能够一步一步地跟随巴菲特的道路，在市场中找到便宜货。

　　本书采用基础知识与案例分析相结合的方式设计内容结构。第1~3章介绍理论知识，主要包括数据分析与产业链分析基础。数据分析基础的内容包括数据挖掘、可视化、分析工具、常用算法模型及应用（景气指数），产业链分析基础主要介绍PEST 分析逻辑。第4 章是本书的课程思政内容， 主要介绍我国的 碳达峰 和碳中和战略。碳达峰和碳中和作为我国加强生态文明建设的重要战略举措，是促进经济社会发展全面绿色转型、实现生态环境质量改善由量变到质变的关键。党的二十大报告指出，实现碳达峰碳中和是一场广泛而深刻的经济社

为深入研究和探索互联网金融业态发展与创新引发的风险监管、投资者保护及其纠纷解决机制建立健全的理论和实践层面的诸多议题，《互联网金融创新与监管研究》从创新与监管维度，总括介绍了互联网金融与风险监管、互联网金融风险识别及风险防范的基本理论，着重对互联网金融第三方支付、P2P网络借贷、众筹、商业银行网络银行嵌入等主要模式的法律监管体系加以研究，分析了互联网金融投资者保护困境，提出了有效举措，尝试构建多元化纠纷解决机制。

坚定不移走中国特色金融发展之路，推动我国金融高质量发展，必须做好科技金融、绿色金融、普惠金融、养老金融、数字金融五篇大文章，把更多金融资源用于促进科技创新、先进制造、绿色发展和中小微企业，提高金融服务实体经济的质效。 数字金融是持牌金融机构运用数字技术，通过数据开放、协作和融合打造智慧金融生态系统，精准地为客户提供个性化、定制化和智能化的金融服务，与数字经济相匹配的金融形态。数字金融的服务模式和业态在不断进化之中，目前主要包括数字货币、数字支付、数字信贷、数字证券、数字保险、数字理财等

《中国金融科技运行报告（2023）》系国家金融与发展实验室、中国社会科学院金融研究所与金融科技50人论坛联合推出的系列年度报告的第六本。报告旨在系统分析国内外金融科技创新与发展状况、演进动态与市场前景，充分把握国内外金融科技领域的制度、规则和政策变化，不断完善金融科技相关的理论基础与研究方法。报告致力于为金融科技相关监管部门、自律组织及其他经济主管部门提供重要的决策参考，为金融科技企业和金融机构的业务探索提供有效支撑，为金融科技领域的研究者提供文献素材。

宏观经济风险的监测预警是国家审计工作的重点内容之一。随着大数据时代的到来，大数据审计代替传统审计已成为大势所趋。本书旨在将大数据和大数据分析方法与宏观经济指标建模研究相结合，建立面向宏观经济风险的监测预警指标体系，并开展基于经济大数据的方法体系与案例研究。本书中的成果有重要的科学意义和实践指导价值。一方面，通过大数据技术构建的宏观经济指标体系是宏观经济风险监测预警的有力工具；另一方面，基于自然语言处理和机器学习的方法论及实践研究将推动大数据技术方法在宏观经济研究中的应用。