智能风控实践指南
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作者蒋宏主编
出版社人民邮电出版社
ISBN9787115575975
出版时间2022-06
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数240页
字数393千字
定价89.9元
货号SC:9787115575975
上书时间2024-11-05
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商品详情
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作者简介:
蒋宏，融360风控模型负责人，超过8年风控和模型算法经验，对信贷风控领域包括欺诈风险、信用风险、优化决策有深入研究，对数据挖掘、机器学习有深入洞察和实践经验，拥有多项模型算法相关专利，具备丰富的风控模型团队管理经验，曾任职德勤信息技术咨询顾问、百融风控模型团队副总监。
主编推荐:
经验丰富的专家写作，融360大公司真实案例写作基础，基于Python，模型、特征、决策 3维度讲解智能风控实践，多种算法、可落地的案例代码以及解决方案，16位专家推荐
囊括了信贷风控的模型、特征和策略三大主要内容，相较于单一介绍某个部分的书籍更能揭示全流程风控中智能算法应用面貌；
以方法论紧密结合智能算法，再配合金融科技一线业务实践案例实现，相较于单独的算法介绍或者理论分析，更具有实操性；
以金融科技领域领先的智能风控算法应用作为标准，相较于传统信贷风控方法，更具有优选性；
以人工智能流行的Python语言实现书中的各类案例，更符合智能算法语言发展的趋势；
作者是业界深耕金融风控多年的融360团队写作，内容更专业和具有实战意义。
媒体评论:
金融行业高度数据化，是人工智能和云计算等数据驱动技术非常好的应用场景。近年来，随着 5G、大数据和区块链等技术的发展与进步，金融科技向传统金融领域不断渗透，智能风控应运而生。
智能风控不仅保证了金融机构业务的效率和安全性，还具有自动化、规范化特点，这让整个风控管理流程变得有效率、便捷。
融360作为数字金融服务平台，已在智能科技领域深耕多年。随着技术的发展和更新迭代，未来的风险管理要能做到跨越周期和时空，打破学科的边界，持续推动金融服务行业的高质量发展。融360对科技的追求与锻造从未停止，我们希望通过科技来实现“让金融更简单，成为每个人的金融伙伴”的愿景。
在智能风控应用中，模型、特征和策略是极为关键的环节，本书围绕它们，采用理论与实践相结合的方法，讲解了金融科技的整个风控流程。本书内容均来自融360模型团队在智能风控中的实践和经验总结，有很好的借鉴和学习意义。我们希望通过这种方式，促进智能风控领域的行业技术交流，共同推动行业规范、健康发展。
—叶大清
融 360联合创始人、董事长兼 CEO
人工智能技术在近些年飞速发展，得到了全社会的广泛关注，很多智能产品（如智能家居、智慧金融等）融入我们的生活当中。2021年，融 360已成立 10年，作为国内领先的移动金融智选平台，融 360利用优选的人工智能技术为“普惠金融”赋能，在智能风控、搜索推荐、精准营销等领域取得了丰硕成果，积累了丰富的经验。作为纽约证券交易所上市公司之一，融 360有能力也有责任分享成熟的经验，助力行业的发展。
本书以金融场景为依托，详细介绍了人工智能在风控领域中的应用。与市面上同领域的其他图书相比，本书的特点是“内容丰富而不失细节”，从模型、特征到策略，以方法论为切入点，阐述了风控模型从构建到应用的基本流程，并提供了详细的实现代码和宝贵的实践经验。
本书以理论为基础，同时注重方法的应用和在项目中的
...
内容简介:
随着人工智能技术的进步和消费金融行业的快速发展，智能风控已经成为金融行业的刚性需求。本书围绕智能风控的关键环节一一展开，同时结合具体的智能风控实例进行解析。
本书共6章，主要内容包括智能风控的发展，搭建智能风控模型体系，搭建风控特征画像体系，搭建智能风控策略体系，智能风控与人工的结合，以及智能风控管理。
本书适合银行、消费金融与保险等领域信贷风控模型开发人员、特征挖掘人员和策略分析人员，以及金融科技领域从业者、咨询行业从业者和其他对智能风控感兴趣的人阅读。
目录:
第1章 智能风控的发展
1.1 早期的风控技术
1.1.1 基于人工经验的风控
1.1.2 传统统计量化的风控
1.2 初识智能风控
1.2.1 智能风控的定义
1.2.2 智能风控的发展
1.2.3 与传统风控对比
1.3 智能风控主要应用
1.3.1 应用于营销环节
1.3.2 应用于贷前环节
1.3.3 应用于贷中环节
1.3.4 应用于贷后环节
1.4 本章小结
第2章 搭建智能风控模型体系
2.1 模型概述
2.2 模型开发方法论——构建好样本
2.2.1 问题定义
2.2.2 样本的选择和划分
2.2.3 模型架构设计
2.2.4 数据准备和数据描述
2.2.5 数据预处理
2.3 模型开发方法论——构建好模型
2.3.1 特征选择
2.3.2 特征提取
2.3.3 模型训练、概率转化和效果评估
2.3.4 模型部署及上线验证
2.4 常用风控建模智能算法
2.4.1 基础学习算法
2.4.2 集成学习算法
2.4.3 深度学习算法
2.5 模型迭代优化
2.5.1 模型融合角度
2.5.2 建模时效角度
2.5.3 拒绝推断角度
2.6 风控模型体系搭建
2.6.1 营销阶段的模型
2.6.2 贷前阶段的模型
2.6.3 贷中阶段的模型
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