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金融的核心是什么？

嚴(yán)謹(jǐn)?shù)慕鹑趶臉I(yè)者，答案必是風(fēng)控。

金融的核心是風(fēng)控，風(fēng)控的核心，是模型。

風(fēng)控是金融業(yè)務(wù)的核心組成部分，而信貸風(fēng)控又是整個(gè)風(fēng)控領(lǐng)域體量最大、挑戰(zhàn)最大的類型。傳統(tǒng)的信貸風(fēng)控主要靠資深從業(yè)人員依靠自身的經(jīng)驗(yàn)設(shè)置的專家規(guī)則。

市場越亂，渾水摸魚者越多，風(fēng)控行業(yè)就像陷入了惡性循環(huán)。

風(fēng)控之亂，已讓互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)感覺到了切膚之痛。

正在陣痛期的互金行業(yè)，是否意識到這才是惡疾根源？

隨著統(tǒng)計(jì)學(xué)、大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展，現(xiàn)代信用風(fēng)控越來越偏向量化模型的手段來得以解決風(fēng)控問題。

如何搭建金融信貸風(fēng)控中的機(jī)器學(xué)習(xí)模型
第一章：數(shù)據(jù)分析與建模的基礎(chǔ)知識

1、數(shù)據(jù)分析的概念

2、數(shù)據(jù)可視化

3、數(shù)據(jù)分析的常用模型

4、數(shù)據(jù)分析的常用工具

第二章：互聯(lián)網(wǎng)金融和信貸風(fēng)控的概述

1、互聯(lián)網(wǎng)金融的簡介

2、常見的個(gè)人信貸產(chǎn)品

3、信貸風(fēng)控中的主要參數(shù)

第三章：評分卡模型（A卡）：數(shù)據(jù)的預(yù)處理與特征構(gòu)建

1、數(shù)據(jù)的質(zhì)量檢驗(yàn)

2、缺失值和異常值

3、特征構(gòu)建的方法

第四章：評分卡模型（A卡）：數(shù)據(jù)的預(yù)處理與特征構(gòu)建（續(xù)）

1、特征的分箱

2、特征信息值與數(shù)值編碼

3、單變量分析

4、多變量分析

第五章：Logistic Regression（LR）在評分卡模型中的應(yīng)用

1、LR模型的基本概念

2、基于LR模型的評分卡構(gòu)建工作

3、從概率到分?jǐn)?shù)

4、A卡模型的作用

第六章：模型的驗(yàn)證、監(jiān)控與調(diào)優(yōu)

1、模型的區(qū)分度

2、模型的預(yù)測性

3、模型的平穩(wěn)性

4、其他常見的監(jiān)控指標(biāo)

第七章：機(jī)器學(xué)習(xí)模型在信貸風(fēng)控中的應(yīng)用一：XGBoost模型

1、Boosting的概念與XGBoost模型簡介

2、XGBoost模型的構(gòu)造

3、XGBoost模型中的特征重要性

第八章：機(jī)器學(xué)習(xí)模型在信貸風(fēng)控中的應(yīng)用二：DNN模型

1、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的基本知識

2、反向傳播法

3、基于Tensorflow構(gòu)建違約預(yù)測中的DNN模型

第九章：組合模型在評分卡中的應(yīng)用

1、單一模型與組合模型的基本概念

2、組合模型的基本方法：Bagging，Boosting和Stacking

3、組合模型與單一模型的對比

第十章：評分卡模型（B卡）的開發(fā)

1、行為評分卡模型：基本概念和應(yīng)用場景

2、行為評分卡中的數(shù)據(jù)預(yù)處理和特征衍生

3、行為評分卡的構(gòu)建

第十一章：評分卡模型中的前沿問題一：標(biāo)簽缺失的處理

1、什么是標(biāo)簽缺失

2、標(biāo)簽缺失的處理方法

3、標(biāo)簽缺失場景下的模型構(gòu)建

第十二章：評分卡模型中的前沿問題二：非平衡樣本的處理

1、過采樣與欠采樣

2、SMOTE算法

3、樣本權(quán)重法

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的【风控建模】互联网金融-机器学习及评分卡构建的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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