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PYTHON金融風控策略實踐 版權信息
- ISBN：9787111724803
- 條形碼：9787111724803 ; 978-7-111-72480-3
- 裝幀：簡裝本
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
PYTHON金融風控策略實踐 本書特色
適讀人群 ：金融相關行業從業人員1）國內為數不多的專門針對策略開發、策略部署上線、策略效能評估和調優全流程體系，作者提出了自己的一整套相對比較完備的方法論。
2）基于完備的策略方法論，從實戰出發，提供了數千行的Python代碼，這些代碼均是作者在多年的風控策略工作中為解決真實風控問題而總結和沉淀的，在實際工作中均能用到。
PYTHON金融風控策略實踐 內容簡介
全書講述風控策略的分析與挖掘，主要內容包括3部分：1，風控策略定義、策略全生命周期管理、策略分析方法論等；2，結合貸前、貸中、貸后、反欺詐各個場景要實現的金融風控目標，進行風控策略分析和挖掘實踐；3，風控策略涉及的系統以及系統實現等，通過系統建設實現風控策略的提質增效。全書提供了完整的Python代碼。 本書適合金融從業人員、金融專業的師生閱讀，也可以供對金融感興趣的人員、從事策略分析工作的人員閱讀。
PYTHON金融風控策略實踐 目錄
第1章 風控策略與風控場景概述 / 1
1.1 風控策略的定義 / 1
1.2 策略和模型的區別與聯系 / 2
1.3 策略全生命周期管理 / 3
1.3.1 策略開發 / 3
1.3.2 策略部署 / 5
1.3.3 策略監控 / 5
1.3.4 策略調優 / 5
1.3.5 如何做好策略全生命周期管理 / 6
1.4 貸前、 貸中、 貸后的劃分及對應的風控場景 / 7
1.4.1 貸前、 貸中、 貸后的劃分 / 7
1.4.2 貸前風控場景簡介 / 8
1.4.3 貸中風控場景簡介 / 10
1.4.4 貸后風控場景簡介 / 12
1.5 本章小結 / 13
第2章 風控策略開發 / 14
2.1 策略類型劃分 / 14
2.2 單維度策略開發 / 16
2.2.1 變量描述性統計分析和篩選 / 17
2.2.2 變量*優分箱 / 19
2.2.3 規則測算效果分析和篩選 / 24
2.2.4 規則泛化效果分析和篩選 / 26
2.2.5 待上線規則集合并泛化 / 30
2.2.6 基于 Ｐｙｔｈｏｎ 自動生成標準化分析結果文檔 / 30
2.2.7 案例實踐: 授信審批場景單維度策略開發 / 36
2.3 決策樹 / 48
2.3.1 決策樹原理 / 48
2.3.2 決策樹生成 / 49
2.3.3 基于 Ｐｙｔｈｏｎ 生成決策樹 / 51
2.3.4 基于 Ｐｙｔｈｏｎ 進行決策樹規則自動抽取和解析 / 58
2.4 基于 ＣＡＲＴ 模型進行多維度策略開發 / 61
2.4.1 構建多維度策略變量池 / 61
2.4.2 利用組合加隨機數的方式批量生成決策樹并進行規則抽取和解析 / 62
2.4.3 規則測算效果分析和篩選 / 63
2.4.4 規則泛化效果分析和篩選 / 63
2.4.5 待上線規則集合并泛化 / 64
2.4.6 案例實踐: 授信審批場景多維度策略開發 / 64
2.5 策略自動化開發系統 / 88
2.6 策略評審 / 88
2.6.1 策略評審流程 / 88
2.6.2 檔案管理 / 89
2.6.3 案例實踐: 策略評審文檔設計和撰寫 / 89
2.7 本章小結 / 91
第3章 風控策略部署 / 92
3.1 策略部署流程 / 92
3.2 提交策略部署需求 / 92
3.2.1 策略部署輪次設計 / 93
3.2.2 標準化規則編碼設計 / 94
3.3 策略部署 / 96
3.3.1 決策引擎系統簡介 / 96
3.3.2 基于決策引擎進行策略部署 / 96
3.4 策略部署結果驗證 / 97
3.4.1 測試驗證 / 98
3.4.2 回溯比對 / 98
3.5 案例實踐: 策略部署文檔設計和撰寫 / 98
3.6 本章小結 / 100
第4章 風控策略監控及調優 / 101
4.1 基于策略監控報表進行策略監控和調優 / 101
4.1.1 策略微觀監控和調優 / 101
4.1.2 案例實踐: 單維度策略效能監控和調優 / 105
4.1.3 策略宏觀監控和調優 / 106
4.1.4 案例實踐: 基于 Ｖｉｎｔａｇｅ 報表預測年化損失率 / 112
4.2 ＡＢ 測試和隨機測試在策略監控和調優中的應用 / 116
4.2.1 ＡＢ 測試 / 117
4.2.2 ＡＢ 測試應用舉例 / 117
4.2.3 隨機測試 / 119
4.2.4 隨機測試應用舉例 / 119
4.3 基于 Ｓｗａｐ Ｓｅｔ 分析新舊策略更替的影響 / 121
4.3.1 Ｓｗａｐ Ｓｅｔ 簡介 / 121
4.3.2 基于 Ｓｗａｐ Ｓｅｔ 評估新舊策略效能 / 122
4.3.3 Ｓｗａｐ ｉｎ 客群分析指標的近似估計 / 123
4.4 本章小結 / 123
第5章 貸前風控策略 / 124
5.1 貸前風控目標 / 124
5.2 貸前風控數據源 / 125
5.2.1 客戶貸款時提供的數據 / 125
5.2.2 金融機構自身擁有的數據 / 126
5.2.3 征信數據 / 127
5.2.4 第三方數據 / 129
5.3 貸前風控模型體系和模型在策略中的應用 / 131
5.3.1 信用模型體系和模型在策略中的應用 / 133
5.3.2 反欺詐模型體系和模型在策略中的應用 / 136
5.3.3 如何在貸中應用貸前模型 / 137
5.4 貸前策略審批流程和統一額度管理 / 138
5.4.1 貸前策略審批流程 / 138
5.4.2 統一額度管理 / 139
5.5 預授信策略 / 140
5.6 授信審批策略 / 140
5.6.1 授信審批策略決策流 / 141
5.6.2 授信審批策略類型 / 144
5.6.3 授信審批策略的開發、 部署、 監控和調優 / 144
5.7 定額策略 / 145
5.7.1 定額策略的開發、 部署、 監控和調優 / 145
5.7.2 案例實踐: 基于客戶風險評級的定額策略 / 146
5.7.3 案例實踐: 基于收入和負債的定額策略 / 148
5.8 定價策略 / 150
5.8.1 定價策略的開發、 部署、 監控和調優 / 150
5.8.2 案例實踐: 實現利潤*大化的定價策略 / 152
5.9 人工審核策略 / 154
5.10 本章小結 / 155
第6章 貸中風控策略與客戶運營體系 / 156
6.1 貸中風控目標 / 156
6.2 貸中風控數據源 / 157
6.3 貸中模型體系和模型在策略中的應用 / 158
6.3.1 信用模型體系和模型在策略中的應用 / 159
6.3.2 反欺詐模型體系和模型在策略中的應用 / 159
6.3.3 運營模型體系和模型
展開全部
PYTHON金融風控策略實踐 作者簡介
馮占鵬，資深互聯網金融風控從業人員，風控策略專家，具有多年零售信貸和小微信貸風控經歷，曾參與和主導了貸前、貸中風控策略標準化、模塊化、流程化建設，貸中客戶風險管理體系0-1搭建，反欺詐貸前和貸中風控策略開發，反欺詐社交網絡模型0-1搭建等，積累了豐富的經驗。 姚志勇，南開大學統計/企業管理雙碩士，資深金融風控專家。2005年起，先后就職于交通銀行、美國eBay、中國平安等公司，擁有豐富的模型算法和策略開發經驗。2010年出版《SAS編程與數據挖掘商業案例》，暢銷至今。2015年進軍互聯網金融行業，對量化策略和模型有一整套開發和實戰經驗，并成功應用于業務實踐。
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