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题名/责任者:

大数据智能风控:业务解析、核心算法与前沿技术/黄志翔 ... [等] 著

出版发行项:

北京:机械工业出版社,2024

ISBN及定价:

978-7-111-75939-3/CNY99.00

载体形态项:

XII, 244页;24cm

并列正题名:

Data-driven and AI-empowered risk management:business insight and practical solution

其它题名:

业务解析、核心算法与前沿技术

个人责任者:

黄志翔 著

个人责任者:

杨恺 著

个人责任者:

郑邦祺 著

个人责任者:

周凡吟 著

个人责任者:

李可 著

个人责任者:

田国刚等 著

学科主题:

金融-科学技术-数据处理-风险管理-研究

中图法分类号:

F830

一般附注:

金融科技

题名责任附注:

题名页题其余责任者: 杨恺, 郑邦祺, 周凡吟, 李可, 田国刚等

责任者附注:

黄志翔, 京东科技风险管理中心副总经理、智能模型部负责人、京东科技技术委员会委员、中国人民大学“营销管理-数据科学”实验班企业家导师。致力于将大数据与人工智能技术应用于风控, 助力普惠金融的发展, 获得国家发明专利20余项, 发表学术论文10余篇, 带领团队构建开源项目UTBoost, 多次获得京东科技集团技术之星等科技创新类奖项。

提要文摘附注:

本书分为7篇。第一篇 (第1章) 从风控的起源出发, 概述了大数据带来的变化和未来的发展方向。第二篇 (第2-3章) 讲述了获客中的客群划分和广告获客模型。第三篇 (第4-6章) 讲述了信贷评分卡工具, 如何构建申请评分体系, 如何做额度与定价管理。第四篇 (第7章) 讲述了贷中风险管理、额度管理等精细化管理模型。第五篇 (第8-10章) 讲述了贷后评分体系、贷后运营体系、不良资产定价。第六篇 (第11-14章) 讲述了反欺诈、反洗钱、特殊名单管理、多头借贷风险的防控。第七篇 (第15-16章) 讲述了基于联邦学习解决数据孤岛问题的思路, 以及基于关系网络的风险建模。

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