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《 大数据智能风控:模型、平台与业务实践 邓甄 李钦》[68]百度网盘|亲测有效|pdf下载
  • 大数据智能风控:模型、平台与业务实践 邓甄 李钦

  • 出版社:机械工业出版社
  • 作者:邓甄 李钦
  • 出版时间:2024-06-06
  • 热度:2251
  • 上架时间:2025-03-08 06:13:50
  • 价格:0.0
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内容介绍

编辑推荐
(1)作者背景资深:富民银行资深风控技术专家,在风控技术和业务领域有丰富经验,有20余项风控技术专利。(2)作者经验丰富:10余年互联网信贷业务风控经验,曾主导从0到1构建自主知识产权的风控决策引擎和风控平台。(3)独创理论体系:作者结合多年经验,独创了“大数据、模型、风控平台”三位一体的智能风控理论体系。(4)业务全面覆盖:围绕风控业务的全生命周期,全面剖析贷前评估、贷中监控、贷后管理以及反欺诈等风控业务实践,深刻揭示智能风控体系的精髓。(5)简单通俗易懂:避免复杂术语、算法和公式,采用通俗易懂的语言,结合大量实际案例,确保读者一看就懂,懂了就能解决实际工作中的问题。 
内容简介
内容介绍这是一本深入讲解智能风控理论体系和风控全生命周期业务实践的著作。作者基于在银行业10余年的风控经验,首先详细讲解了“大数据、模型、风控平台”三位一体的智能风控体系,能为风控实践提供扎实的理论指导;然后围绕风控的全生命周期,从贷前评估、贷中监控、贷后管理以及智能反欺诈、智能催收等角度全面讲解了智能风控的业务实践,深刻揭示了智能风控体系的精髓。第1~2章全面而深入地探讨了智能风控的背景知识:首先对基础信贷业务进行了细致解析,读者可以从中了解其运作方式和重要性;然后,梳理了智能风控是如何随着技术的进步和市场的需求逐渐成熟和完善的。第3~5章围绕“数据、模型、风控平台”三位一体的智能风控理论体系展开:首先介绍了内部数据、外部数据、个人征信数据在智能风控中的应用,以及智能数据体系的构建;然后深入探讨了智能风控模型的算法、评价指标、开发流程;最后讲解了风控平台的理论框架、设计原则、架构设计、建设流程以及决策引擎的建设。第6~8章围绕风控的全生命周期探讨了风控策略在实际业务中的应用,包括贷前评估、贷中监控、贷后管理,以及智能反欺诈和智能催收体系的建设和业务实践,能帮助读者将理论知识转化为实际操作能力,更好地应对现实业务中的挑战。第9章对智能风控的未来发展进行了展望,不仅为读者揭示了未来的机遇,也提供了对于如何应对未来挑战的思考。
作者简介
邓甄
资深风控技术专家,西南财经大学硕士,现就职于某民营银行,聚焦智能风控体系化建设。在人工智能和风险策略领域有非常深厚的积累,曾主导从0到1建设具备自主知识产权的风控决策引擎、反欺诈调查系统、贷中管理平台、智能催收系统项目,擅长零售业务的风险策略制定和风险运营管理。
获得风控领域相关国家发明专利授权近20项,在《金融电子化》《中国信用卡》等权威期刊发表多篇智能风控建设相关文章。作为专家成员参与中国人民银行金融数据综合应用试点优秀实践项目、金融数字化发展联盟智能风控项目等,获得省部级奖励。
创立微信公众号:风控小白在线(微信号:risk_xiaobai)。
李钦
资深风控技术专家,现任重庆工程学院大数据与人工智能学院院长,曾任国内某知名民营银行风险负责人、蚂蚁科技集团风险专家。具备10余年互联网信贷业务风险管理经验,擅长大数据、人工智能技术在信用风险管理方面的应用。
目  录
Contents 目 录
前言
第1章 互联网信贷业务逻辑和风险1
1.1 互联网信贷业务1
1.1.1 互联网信贷的定义和范围1
1.1.2 互联网信贷的业务模式3
1.1.3 互联网信贷业务监管演进8
1.1.4 互联网信贷业务的发展趋势10
1.2 互联网信贷风险15
1.2.1 认识风险15
1.2.2 风险管理的组织架构和
   “三道防线”18
1.2.3 信贷风险管理流程19
1.2.4 大数据风控21
前  言
Preface 前 言
为何写作本书
自大学毕业后,我便进入了金融领域,先是在一家传统银行实习,深入了解了银行业务运作的细节和风险管理的传统方式。随后,我有幸加入一家持牌消费金融机构,并从筹备期开始亲身经历了消费金融行业的蓬勃发展。如今,我就职于一家具有互联网基因的民营银行,身处金融科技的前沿,每天都在与大数据、人工智能等先进技术打交道。
在这十年的职业生涯中,我见证了风险管理从基于经验和直觉的决策方式向基于数据和算法的决策方式的转变。在传统银行中,风险管理主要依赖客户经理撰写的信贷报告、大量报表以及客户背景调查信息等纸质资料。审批流程烦琐,效率低下,且存在较高的人为操作风险。进入互联网银行时代后,风险管理方式发生了颠覆性的变化。现在,风险管理者更加强调量化分析和大数据思维,借助先进的数据挖掘和机器学习技术,以更准确地识别、评估和预防风险。现代的风险管理者不仅需要具备扎实的金融、会计、法律知识,还需要精通算法、金融科技等领域。在互联网银行的审批流程,特别是零售信贷业务的审批流程中,风险管理人员通常不会直接与客户接触。相反,他们依靠高度智能化的风控系统,结合行业领先业务的知识沉淀,通过统一管理与灵活配置特征变量、评分卡模型、决策引擎、外部数据等模块,为银行提供信贷全生命周期的风险管控。

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