本书是国家社会科学基金重大招标项目和国家自然科学基金国际（地区）合作研究与交流项目的主要研究成果，由西南财经大学、天津大学、电子科技大学团队共同完成，并将各团队在地方金融监管的研究成果和实践进行了融合。本书主要介绍了数据驱动的地方金融监管理论与实践，系统梳理了我国地方金融管理体系，总结了我国地方金融监管工作的总体情况；从数据驱动和机器学习角度，总结了数智化地方金融风险管理的理论与实践：并结合团队在山东省的实践和经验，对当前地方金融风险管理技术、模型和应用进行了介绍。本书特色研究成果主要包括基于机器学习的个人风险评估、基于知识图谱的企业风险评估、基于演化实验的风险预警等。
本书适合监管机构和金融从业人员阅读，也适合大中院校的教师、学生阅读，可以作为机器学习和大数据课程的辅助读物。

第1章 我国地方金融风险概貌与监管挑战
1.1 我国中央与地方金融监管构架
1.2 我国地方金融风险类型与特征
1.3 我国系统性金融风险的区域传导机制
1.4 大数据时代地方金融监管面临的挑战
第2章 地方金融风险传导与管理
2.1 系统性金融风险传导理论与方法
2.2 地方金融运行动态监测理论与方法
2.3 监管沙盒与金融科技创新
第3章 基于机器学习的微观主体风险评估
3.1 微观主体监测评估方法与实践引言
3.2 地方金融运行中个人信贷风险评估
3.3 地方金融运行中个人交易风险监测
3.4 地方金融运行中企业风险识别与评估
3.5 建议及应用展望
第4章 基于知识图谱的地方金融风险外溢风险评估
4.1 地方金融风险的传导机理
4.2 基于知识图谱的金融风险关联分析
4.3 基于知识图谱的地方金融风险链指标体系构建
4.4 基于知识图谱的金融风险案例分析
第5章 基于演化实验的地方金融风险预警
5.1 演化实验方法在地方金融风险预警研究中的适用性
5.2 基于演化实验的地方金融风险理论基础
5.3 地方金融风险预警演化实验模型构建
第6章 地方金融风险评估、防范与处置
6.1 地方金融风险概况
6.2 地方金融风险评估与预警
6.3 地方金融风险防范
6.4 地方金融风险应急处置