术语表

• 另类数据（Alternative Data）：传统财务报表和市场数据之外、用于补充投资研究的数据，如章节讨论的卫星影像与文本特征（ch16）。
• API（Application Programming Interface，应用程序编程接口）：供系统按约定交换数据或调用服务的接口，是开放银行生态的重要连接机制（ch10）。
• AI（Artificial Intelligence，人工智能）：多类机器模拟智能任务的方法集合，不是单一算法（ch11–12）。
• AML（Anti-Money Laundering，反洗钱）：识别、监控和处理洗钱风险的制度及流程（ch21–22）。
• Aadhaar：本书用于说明数字身份建设、认证流程及其争议的印度案例（ch04）。
• 大数据（Big Data）：本书数据科学讨论中的大规模/多样化数据资源；数据量本身不保证决策质量（ch06）。
• 数字身份（Digital Identity）：用于识别主体、验证属性并支持认证/授权的一组数字凭证和管理机制（ch04）。
• 分布式账本技术（DLT, Distributed Ledger Technology）：多个参与方共同维护和验证共享记录的技术类别；区块链是其中一种实现（ch07–08）。
• DevOps：将软件开发和运行协作、自动化结合的实践，书中放在云架构与成熟度讨论中（ch05）。
• FMCG（Fast-Moving Consumer Goods，快速消费品）：日常高频消费品行业；第24章借其观察技术对行业的影响。
• 金融科技（Fintech）：金融服务与数字技术交叉形成的技术、业务和组织变革，不限于单一产品。
• KYC（Know Your Customer，了解你的客户）：识别和了解客户身份及风险的流程（ch08、ch22）。
• 机器学习（ML, Machine Learning）：通过数据构建预测或决策模型的一类方法；神经网络只是其中一种（ch11–12）。
• 开放银行（Open Banking）：在客户授权和制度/技术规则下，通过接口连接金融数据与服务的安排（ch10）。
• RegTech（Regulatory Technology，监管科技）：利用技术支持监管合规与风险流程的工具和实践（ch21–22）。
• RPA（Robotic Process Automation，机器人流程自动化）：对规则清晰、重复的数字任务进行软件自动化（ch13、ch22）。
• 智能投顾（Robo-Advisory）：用数字化流程提供投资建议并可能自动管理投资组合的服务模式（ch19）。
• 数据驻留（Data Residency）：关于数据存储地点及相应治理/监管要求的安排（ch02、ch05）。
• 云计算（Cloud Computing）：通过网络按需获取可扩展计算资源及相关服务的模式（ch05）。
• 客户生命周期管理（CLM, Client Lifecycle Management）：从客户接入、尽职调查到持续维护和更新的端到端流程（ch22）。
• 客户同意架构（Customer Consent Architecture）：记录、管理和执行客户对数据使用/共享授权的机制（ch02、ch10）。
• 加密资产（Cryptoasset）：以数字形式发行、转移或记录，并与加密网络/账本相关联的资产类别；具体权利和功能各异（ch09）。
• 代币化（Tokenization）：用数字代币表示某种权益、资产或用途；链上表示不自动等于链下法律权利（ch08–09）。
• 保险科技（InsurTech）：技术对保险价值链、产品和服务模式的改造（ch23）。
• 财富科技（WealthTech）：技术驱动的财富管理产品、运营和客户服务创新（ch20）。
• 参数化保险（Parametric Insurance）：在预先定义且可观察的触发条件满足时按约定赔付的保险机制（ch08）。
• 仿生顾问（Bionic Advisory）：技术能力与人类顾问服务结合的财富管理模式（ch20）。
• 深度学习（Deep Learning）：使用多层神经网络学习数据表示的一类机器学习方法（ch11–12）。
• 数据科学（Data Science）：以数据、统计/计算方法和领域知识解决业务问题的过程（ch06）。

缩写全称按本书章节主题展开；若原文不同章节用法不一致，应以对应章节上下文为准。