智能風(fēng)控實踐指南:從模型、特征到?jīng)Q策
定 價:89.9 元
- 作者:蔣宏
- 出版時間:2022/6/1
- ISBN:9787115575975
- 出 版 社:人民郵電出版社
- 中圖法分類:F830.9
- 頁碼:226
- 紙張:
- 版次:01
- 開本:16開
內(nèi) 容 提 要
隨著人工智能技術(shù)的進(jìn)步和消費金融行業(yè)的快速發(fā)展,智能風(fēng)控已經(jīng)成為金融行業(yè)的剛性需求。本書圍繞智能風(fēng)控的關(guān)鍵環(huán)節(jié)一一展開,同時結(jié)合具體的智能風(fēng)控實例進(jìn)行解析。
本書共6章,主要內(nèi)容包括智能風(fēng)控的發(fā)展,搭建智能風(fēng)控模型體系,搭建風(fēng)控特征畫像體系,搭建智能風(fēng)控策略體系,智能風(fēng)控與人工的結(jié)合,以及智能風(fēng)控管理。
本書適合銀行、消費金融與保險等領(lǐng)域信貸風(fēng)控模型開發(fā)人員、特征挖掘人員和策略分析人員,以及金融科技領(lǐng)域從業(yè)者、咨詢行業(yè)從業(yè)者和其他對智能風(fēng)控感興趣的人閱讀。
經(jīng)驗豐富的專家寫作,融360大公司真實案例寫作基礎(chǔ),基于Python,模型、特征、決策 3維度講解智能風(fēng)控實踐,多種算法、可落地的案例代碼以及解決方案,16位專家推薦
囊括了信貸風(fēng)控的模型、特征和策略三大主要內(nèi)容,相較于單一介紹某個部分的書籍更能揭示全流程風(fēng)控中智能算法應(yīng)用面貌;
以方法論緊密結(jié)合智能算法,再配合金融科技一線業(yè)務(wù)實踐案例實現(xiàn),相較于單獨的算法介紹或者理論分析,更具有實操性;
以金融科技領(lǐng)域領(lǐng)先的智能風(fēng)控算法應(yīng)用作為標(biāo)準(zhǔn),相較于傳統(tǒng)信貸風(fēng)控方法,更具有先進(jìn)性;
以人工智能流行的Python語言實現(xiàn)書中的各類案例,更符合智能算法語言發(fā)展的趨勢;
作者是業(yè)界深耕金融風(fēng)控多年的融360團隊寫作,內(nèi)容更專業(yè)和具有實戰(zhàn)意義。
蔣宏,融360風(fēng)控模型負(fù)責(zé)人,超過8年風(fēng)控和模型算法經(jīng)驗,對信貸風(fēng)控領(lǐng)域包括欺詐風(fēng)險、信用風(fēng)險、優(yōu)化決策有深入研究,對數(shù)據(jù)挖掘、機器學(xué)習(xí)有深入洞察和實踐經(jīng)驗,擁有多項模型算法相關(guān)專利,具備豐富的風(fēng)控模型團隊管理經(jīng)驗,曾任職德勤信息技術(shù)咨詢顧問、百融風(fēng)控模型團隊副總監(jiān)。
第 1章 智能風(fēng)控的發(fā)展/ 1
1.1 早期的風(fēng)控技術(shù)/ 1
1.1.1 基于人工經(jīng)驗的風(fēng)控/ 1
1.1.2 傳統(tǒng)統(tǒng)計量化的風(fēng)控/ 2
1.2 初識智能風(fēng)控/ 2
1.2.1 智能風(fēng)控的定義/ 3
1.2.2 智能風(fēng)控的發(fā)展/ 3
1.2.3 與傳統(tǒng)風(fēng)控對比/ 4
1.3 智能風(fēng)控主要應(yīng)用/ 5
1.3.1 應(yīng)用于營銷環(huán)節(jié)/ 6
1.3.2 應(yīng)用于貸前環(huán)節(jié)/ 6
1.3.3 應(yīng)用于貸中環(huán)節(jié)/ 7
1.3.4 應(yīng)用于貸后環(huán)節(jié)/ 8
1.4 本章小結(jié)/ 9
第 2章 搭建智能風(fēng)控模型體系/ 10
2.1 模型概述/ 11
2.2 模型開發(fā)方法論——構(gòu)建好樣本/ 13
2.2.1 問題定義/ 14
2.2.2 樣本的選擇和劃分/ 18
2.2.3 模型架構(gòu)設(shè)計/ 20
2.2.4 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和數(shù)據(jù)描述/ 21
2.2.5 數(shù)據(jù)預(yù)處理/ 24
2.3 模型開發(fā)方法論——構(gòu)建好模型/ 33
2.3.1 特征選擇/ 33
2.3.2 特征提取/ 44
2.3.3 模型訓(xùn)練、概率轉(zhuǎn)化和效果評估/ 46
2.3.4 模型部署及上線驗證/ 54
2.4 常用風(fēng)控建模智能算法/ 56
2.4.1 基礎(chǔ)學(xué)習(xí)算法/ 56
2.4.2 集成學(xué)習(xí)算法/ 65
2.4.3 深度學(xué)習(xí)算法/ 74
2.5 模型迭代優(yōu)化/ 81
2.5.1 模型融合角度/ 82
2.5.2 建模時效角度/ 85
2.5.3 拒絕推斷角度/ 86
2.6 風(fēng)控模型體系搭建/ 92
2.6.1 營銷階段的模型/ 92
2.6.2 貸前階段的模型/ 93
2.6.3 貸中階段的模型/ 94
2.6.4 貸后階段的模型/ 95
2.7 模型監(jiān)控和異常處理/ 96
2.7.1 模型監(jiān)控和預(yù)警/ 96
2.7.2 模型異常處理/ 100
2.8 本章小結(jié)/ 100
第 3章 搭建風(fēng)控特征畫像體系/ 102
3.1 特征挖掘概述/ 102
3.2 特征挖掘方法論/ 103
3.2.1 原始數(shù)據(jù)分析/ 103
3.2.2 數(shù)據(jù)清洗/ 104
3.2.3 中間數(shù)據(jù)集構(gòu)建/ 109
3.2.4 特征的設(shè)計和生成/ 115
3.2.5 特征評估/ 124
3.2.6 特征上下線/ 126
3.3 特征挖掘智能算法/ 127
3.3.1 特征衍生/ 127
3.3.2 文本特征挖掘/ 132
3.3.3 圖特征挖掘/ 142
3.4 風(fēng)控特征畫像體系的搭建/ 148
3.4.1 營銷特征畫像/ 148
3.4.2 貸前特征畫像/ 149
3.4.3 貸中特征畫像/ 153
3.4.4 貸后特征畫像/ 155
3.5 特征監(jiān)控和特征異常處理/ 155
3.5.1 特征監(jiān)控/ 155
3.5.2 特征異常處理/ 156
3.6 本章小結(jié)/ 157
第 4章 搭建智能風(fēng)控策略體系/ 158
4.1 風(fēng)控策略概述/ 158
4.2 風(fēng)控策略方法論/ 159
4.2.1 規(guī)則分析方法/ 159
4.2.2 模型策略分析方法/ 169
4.2.3 額度策略分析方法/ 178
4.2.4 A/B測試/ 183
4.3 風(fēng)控策略智能算法/ 185
4.3.1 規(guī)則挖掘智能算法/ 185
4.3.2 決策優(yōu)化智能算法/ 189
4.4 風(fēng)控策略體系的搭建/ 195
4.4.1 營銷策略/ 195
4.4.2 貸前策略/ 196
4.4.3 貸中策略/ 201
4.4.4 貸后策略/ 202
4.5 風(fēng)控策略的監(jiān)控、預(yù)警和異常處置/ 203
4.5.1 風(fēng)控策略的監(jiān)控與預(yù)警/ 203
4.5.2 風(fēng)控策略異常處置/ 207
4.6 本章小結(jié)/ 208
第 5章 智能風(fēng)控與人工的結(jié)合/ 209
5.1 機器學(xué)習(xí)的局限性/ 209
5.1.1 數(shù)據(jù)不足/ 209
5.1.2 可解釋性低/ 210
5.1.3 因果難區(qū)分/ 210
5.1.4 模型自身的風(fēng)險/ 212
5.2 發(fā)揮人的價值/ 212
5.2.1 異常識別/ 212
5.2.2 案例研究/ 213
5.2.3 黑產(chǎn)對抗/ 213
5.3 決策方案的選擇/ 214
5.3.1 完全智能決策/ 214
5.3.2 部分智能決策/ 215
5.4 本章小結(jié)/ 216
第 6章 智能風(fēng)控管理/ 217
6.1 建立持續(xù)復(fù)盤機制/ 217
6.2 制訂風(fēng)險預(yù)防和應(yīng)對措施/ 218
6.3 制訂存檔管理措施/ 218
6.4 建立透明的溝通渠道/ 219
6.5 建立工作體系標(biāo)準(zhǔn)/ 220
6.6 應(yīng)用團隊協(xié)作工具/ 220
6.7 本章小結(jié)/ 222
參考文獻(xiàn)/ 223