智能風控實踐指南:從模型、特徵到決策

蔣宏

  • 出版商: 人民郵電
  • 出版日期: 2022-06-01
  • 定價: $539
  • 售價: 8.5$458
  • 語言: 簡體中文
  • 頁數: 226
  • ISBN: 7115575975
  • ISBN-13: 9787115575975
  • 相關分類: 人工智慧
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商品描述

內 容 提 要

隨著人工智能技術的進步和消費金融行業的快速發展,智能風控已經成為金融行業的剛性需求。本書圍繞智能風控的關鍵環節一一展開,同時結合具體的智能風控實例進行解析。

本書共6章,主要內容包括智能風控的發展,搭建智能風控模型體系,搭建風控特徵畫像體系,搭建智能風控策略體系,智能風控與人工的結合,以及智能風控管理。

本書適合銀行、消費金融與保險等領域信貸風控模型開發人員、特徵挖掘人員和策略分析人員,以及金融科技領域從業者、咨詢行業從業者和其他對智能風控感興趣的人閱讀。

作者簡介

蒋宏,资审模型算法工程师,超过10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、最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。

目錄大綱

第 1章 智能風控的發展/ 1

1.1 早期的風控技術/ 1

1.1.1 基於人工經驗的風控/ 1

1.1.2 傳統統計量化的風控/ 2

1.2 初識智能風控/ 2

1.2.1 智能風控的定義/ 3

1.2.2 智能風控的發展/ 3

1.2.3 與傳統風控對比/ 4

1.3 智能風控主要應用/ 5

1.3.1 應用於營銷環節/ 6

1.3.2 應用於貸前環節/ 6

1.3.3 應用於貸中環節/ 7

1.3.4 應用於貸後環節/ 8

1.4 本章小結/ 9

第 2章 搭建智能風控模型體系/ 10

2.1 模型概述/ 11

2.2 模型開發方法論——構建好樣本/ 13

2.2.1 問題定義/ 14

2.2.2 樣本的選擇和劃分/ 18

2.2.3 模型架構設計/ 20

2.2.4 數據準備和數據描述/ 21

2.2.5 數據預處理/ 24

2.3 模型開發方法論——構建好模型/ 33

2.3.1 特徵選擇/ 33

2.3.2 特徵提取/ 44

2.3.3 模型訓練、概率轉化和效果評估/ 46

2.3.4 模型部署及上線驗證/ 54

2.4 常用風控建模智能算法/ 56

2.4.1 基礎學習算法/ 56

2.4.2 集成學習算法/ 65

2.4.3 深度學習算法/ 74

2.5 模型迭代優化/ 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 貸後階段的模型/ 95

2.7 模型監控和異常處理/ 96

2.7.1 模型監控和預警/ 96

2.7.2 模型異常處理/ 100

2.8 本章小結/ 100

第 3章 搭建風控特徵畫像體系/ 102

3.1 特徵挖掘概述/ 102

3.2 特徵挖掘方法論/ 103

3.2.1 原始數據分析/ 103

3.2.2 數據清洗/ 104

3.2.3 中間數據集構建/ 109

3.2.4 特徵的設計和生成/ 115

3.2.5 特徵評估/ 124

3.2.6 特徵上下線/ 126

3.3  特徵挖掘智能算法/ 127

3.3.1 特徵衍生/ 127

3.3.2 文本特徵挖掘/ 132

3.3.3 圖特徵挖掘/ 142

3.4 風控特徵畫像體系的搭建/ 148

3.4.1 營銷特徵畫像/ 148

3.4.2 貸前特徵畫像/ 149

3.4.3 貸中特徵畫像/ 153

3.4.4 貸後特徵畫像/ 155

3.5  特徵監控和特徵異常處理/ 155

3.5.1 特徵監控/ 155

3.5.2 特徵異常處理/ 156

3.6 本章小結/ 157

第 4章 搭建智能風控策略體系/ 158

4.1 風控策略概述/ 158

4.2 風控策略方法論/ 159

4.2.1 規則分析方法/ 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 風控策略智能算法/ 185

4.3.1 規則挖掘智能算法/ 185

4.3.2 決策優化智能算法/ 189

4.4 風控策略體系的搭建/ 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 貸後策略/ 202

4.5 風控策略的監控、預警和異常處置/ 203

4.5.1 風控策略的監控與預警/ 203

4.5.2 風控策略異常處置/ 207

4.6 本章小結/ 208

第 5章 智能風控與人工的結合/ 209

5.1 機器學習的局限性/ 209

5.1.1 數據不足/ 209

5.1.2 可解釋性低/ 210

5.1.3 因果難區分/ 210

5.1.4 模型自身的風險/ 212

5.2 發揮人的價值/ 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/ 216

第 6章 智能風控管理/ 217

6.1 建立持續復盤機制/ 217

6.2 制訂風險預防和應對措施/ 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 建立工作體系標準/ 220

6.6 應用團隊協作工具/ 220

6.7 本章小結/ 222

參考文獻/ 223