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大數據智能風控 業務解析、核心算法與前沿技術
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大數據智能風控 業務解析、核心算法與前沿技術 版權信息
- ISBN：9787111759393
- 條形碼：9787111759393 ; 978-7-111-75939-3
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：
大數據智能風控 業務解析、核心算法與前沿技術 本書特色
（1）頭部科技公司資深風控專家：總結了行業內多家頭部公司在大數據智能風控領域的寶貴經驗。
（2）產學研緊密結合：除多位業界資深風控專家外，來自西南財經大學的統計與數據科學教授也參與了創作，分享了跨界視野和前沿技術。
（3）圍繞金融風控全鏈路：以解決實際問題為導向，深度剖析風控全鏈路各環節的核心風險，以及應對這些風險的智能風控技術、算法和解決方案。
（4）站在風控技術前沿：通過解讀大量國際前沿學術論文等手段，呈現風控領域前沿技術及其趨勢，如聯邦學習和關系網絡等領域的新進展等。
大數據智能風控 業務解析、核心算法與前沿技術 內容簡介
這是一本從業務和技術雙重視角解讀數智化風控的著作，是企業界和學術界強強合作的重要成果。 本書貫穿風控全鏈路，深度剖析了各業務環節所面對的核心風險，以及基于數據資源和智能技術來管控多重風險的解決方案。除了介紹通常關注的貸前、貸中、貸后風險管理，本書還討論了反欺詐、反洗錢、特殊名單管理、多頭風險管控等其他類型風險的應對方案，以及基于聯邦學習的數據孤島打通、基于關系網絡的數據挖掘與風險建模等前沿方案。 與同類書相比，本書以更完整的體系涵蓋了營銷、準入、授信、定價、定額、監控、處置等各個環節，以更開闊的視野涉及了信用、欺詐、洗錢等各類風險，以更豐富的維度拆解了核心業務的場景、問題、數據、技術和解決方案，既是對一線技術與業務實踐經驗的總結，也是對當下解決方案發展趨勢的概括。
大數據智能風控 業務解析、核心算法與前沿技術 目錄
目 錄?Contents推薦序前言**篇 開篇第1章 信貸風控概述 31.1 信貸風控的起源與發展 31.2 大數據帶來的變化 71.3 智能信貸的發展方向 10第二篇 獲客第2章 客群劃分 152.1 客群劃分簡介 152.1.1 客群劃分的含義及意義 152.1.2 傳統客群劃分方法 162.1.3 信貸客群劃分的挑戰 17目 錄?Contents推薦序前言**篇 開篇第1章 信貸風控概述 31.1 信貸風控的起源與發展 31.2 大數據帶來的變化 71.3 智能信貸的發展方向 10第二篇 獲客第2章 客群劃分 152.1 客群劃分簡介 152.1.1 客群劃分的含義及意義 152.1.2 傳統客群劃分方法 162.1.3 信貸客群劃分的挑戰 172.2 基于大數據的客群劃分 182.2.1 畫像標簽體系 182.2.2 構建畫像的關鍵步驟 192.3 客群劃分案例 212.3.1 “新中產”客群劃分 212.3.2 母嬰客群劃分及潛在客群識別 24第3章 信貸產品獲客 283.1 獲客與廣告 283.1.1 在線廣告 293.1.2 在線廣告的博弈關系和協調機制 313.1.3 在線廣告的實時競價機制 343.2 金融信貸產品獲客 353.3 基于聯邦學習和多任務學習的建模方法 373.3.1 聯邦學習模型打破數據壁壘 373.3.2 多任務學習模型充分利用全鏈路信息 38第三篇 授信第4章 信貸評分卡工具 434.1 信貸風控決策鏈路 434.1.1 風控決策鏈路與數字化工具 434.1.2 信貸評分卡及其關注點 454.2 信貸評分卡的開發和應用 454.2.1 模型設計 464.2.2 模型訓練 544.2.3 分數校準 604.2.4 模型評估 614.2.5 模型監控 65第5章 申請評分體系 675.1 貸前風控與申請評分卡 675.1.1 貸前風控場景 675.1.2 申請評分卡 685.2 智能申請評分卡體系 695.2.1 整合客戶全域信息 695.2.2 增強實時信息利用 705.2.3 挖掘多模態數據 715.2.4 申請評分體系的監控 715.2.5 模型穩定性問題和應對措施 725.3 特殊場景：面向小微企業信貸的申請評分卡 755.3.1 小微企業的定義 765.3.2 小微企業風險評估的難點 775.3.3 解決思路：基于多源數據的小微企業評分卡開發 78第6章 定價與定額 816.1 信貸產品的定價與定額 816.1.1 信貸產品風險定價簡介 816.1.2 信貸產品風險定價具體模式 836.1.3 信貸產品風險定額簡介 856.2 基于*優決策的定價與定額 866.2.1 *優決策模型 866.2.2 模型的數學表達 876.2.3 模型訓練與預測 906.2.4 樣本偏差問題 926.2.5 有條件約束時的*優決策 936.3 *優決策模型的效果評估 966.3.1 評估的難點 966.3.2 離線評估方法 986.3.3 線上實驗設計 99第四篇 貸中管理第7章 貸中評分體系 1057.1 貸中管理簡介 1057.1.1 貸中場景與業務 1057.1.2 貸中精細化管理 1077.2 貸中管理模型體系 1087.2.1 風險管理模型 1087.2.2 額度管理模型 1117.2.3 特殊場景模型 1127.2.4 模型評估體系 1127.3 分客群貸中管理 114第五篇 貸后管理第8章 貸后評分體系 1198.1 貸后管理簡介 1198.1.1 貸后場景與業務 1198.1.2 貸后分期和協商 1218.1.3 貸后評分卡體系 1228.2 滾動預測評分卡 1238.2.1 傳統滾動預測評分卡 1238.2.2 跨期滾動預測評分卡 1258.2.3 跨期滾動預測評分卡運營 1298.3 多模態數據融合技術賦能貸后評分 1308.3.1 貸后語音文本數據的記錄和挖掘 1318.3.2 語音文本多模態數據的應用 1328.3.3 語音文本多模態模型應用場景 134第9章 貸后運營體系 1369.1 貸后運營業務場景 1369.1.1 貸后運營的主要目標 1369.1.2 貸后運營的業務流程 1379.1.3 貸后運營的重要指標 1389.1.4 貸后運營的主要挑戰 1399.2 貸后智能化運營體系 1399.2.1 貸后智能化運營體系簡介 1409.2.2 智能分案 1419.2.3 智能作業 1439.3 貸后智能化運營的工程實現 1459.3.1 貸后運營調度系統簡介 1459.3.2 貸后運營調度系統設計 146第10章 不良資產定價 14910.1 不良資產發行與交易 14910.1.1 不良資產市場現狀 14910.1.2 不良資產證券化發行 15110.1.3 不良資產轉讓與收購 15110.1.4 不良資產定價 15210.2 數據驅動的不良資產定價方法 15310.2.1 靜態池與資產池的數據準備 15310.2.2 基于客戶分群的不良資產定價方法 15510.2.3 基于債項的不良資產定價方法 156第六篇 其他典型風險的防控第11章 反欺詐 16111.1 欺詐與反欺詐 16111.1.1 互聯網欺詐的特性 16111.1.2 黑色產業鏈 16211.1.3 常見欺詐場景 16511.2 反欺詐體系 16511.2.1 在線反欺詐體系的構成 16611.2.2 風險行為的全面感知 16811.2.3 風險交易的準確識別 16911.2.4 反欺詐體系的常用算法 17011.3 營銷場景反欺詐案例 17411.3.1 事前風險感知 17411.3.2 事中交易止損 17511.3.3 事后案件分析 175第12章 反洗錢 17712.1 洗錢與反洗錢 17712.1.1 國內外反洗錢形勢 17812.1.2 互聯網金融反洗錢 17912.2 反洗錢風險防控體系 18012.2.1 反洗錢風險防控體系簡介 18012.2.2 洗錢風險監控方法 18
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大數據智能風控 業務解析、核心算法與前沿技術 作者簡介
作者簡介黃志翔京東科技風險管理中心副總經理、智能模型部負責人、京東科技技術委員會委員、中國人民大學“營銷管理-數據科學”實驗班企業家導師。致力于將大數據與人工智能技術應用于風控，助力普惠金融的發展，獲得國家發明專利20余項，發表學術論文10余篇，帶領團隊構建開源項目UTBoost，多次獲得京東科技集團技術之星等科技創新類獎項。 楊愷京東科技風控模型高級經理、京東博士管培生、中國科學院大學通信與信息系統博士，現負責京東小微與供應鏈金融產品的智能風控模型體系建設。研究興趣廣泛，曾在邊緣人工智能、聯邦學習、因果推斷等技術領域提出領先算法，在國際頂級期刊和會議上發表論文20余篇。作者簡介黃志翔京東科技風險管理中心副總經理、智能模型部負責人、京東科技技術委員會委員、中國人民大學“營銷管理-數據科學”實驗班企業家導師。致力于將大數據與人工智能技術應用于風控，助力普惠金融的發展，獲得國家發明專利20余項，發表學術論文10余篇，帶領團隊構建開源項目UTBoost，多次獲得京東科技集團技術之星等科技創新類獎項。 楊愷京東科技風控模型高級經理、京東博士管培生、中國科學院大學通信與信息系統博士，現負責京東小微與供應鏈金融產品的智能風控模型體系建設。研究興趣廣泛，曾在邊緣人工智能、聯邦學習、因果推斷等技術領域提出領先算法，在國際頂級期刊和會議上發表論文20余篇。 鄭邦祺京東科技高級經理，先后負責了京東金條、白條等多個產品的精準營銷、信用風控和反欺詐等相關場景的模型體系建設，涵蓋產品全鏈路，從獲客、貸前審批、貸中管理到貸后運營，以及反欺詐、反洗錢等環節。擅長深度學習、復雜網絡、異常檢測等多種機器學習方法，熱衷于數據挖掘以及算法的跨領域優化實踐。周凡吟西南財經大學統計學院教授、博士生導師、應用統計碩士教育中心執行主任、四川省高層次人才、四川省學術與技術帶頭人后備人選，先后畢業于英國曼徹斯特大學、劍橋大學、帝國理工學院，曾任職美國花旗銀行倫敦總部量化交易分析部門。主要研究領域包括信用風險評估、企業生存風險分析、復雜網絡數據挖掘等，主持主研國家級基金項目6項，在國際頂級刊物上發表論文10余篇，長期致力于促進學術與產業的有效融合，深度參與了多個普惠金融、金融監管、數字政府的政產學研項目，沉淀出關鍵技術成果與專利50余項。李可西南財經大學統計學院副教授、博士生導師、數據科學系主任、四川省高層次人才，曾任職美國谷歌公司和瑞士諾華集團，主要從事數據科學、人工智能、金融科技、精準醫學、糧食安全、能源經濟、環境政策等交叉領域的研究與教學工作，致力于推動政產學研深度融合、聯合培養數智化人才，形成了國家級一流課程、四川省高階課程、四川省一流課程等成果。
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