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PYTHON金融风控策略实践 版权信息
- ISBN：9787111724803
- 条形码：9787111724803 ; 978-7-111-72480-3
- 装帧：简裝本
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
PYTHON金融风控策略实践 本书特色
适读人群 ：金融相关行业从业人员1）国内为数不多的专门针对策略开发、策略部署上线、策略效能评估和调优全流程体系，作者提出了自己的一整套相对比较完备的方法论。
2）基于完备的策略方法论，从实战出发，提供了数千行的Python代码，这些代码均是作者在多年的风控策略工作中为解决真实风控问题而总结和沉淀的，在实际工作中均能用到。
PYTHON金融风控策略实践 内容简介
全书讲述风控策略的分析与挖掘，主要内容包括3部分：1，风控策略定义、策略全生命周期管理、策略分析方法论等；2，结合贷前、贷中、贷后、反欺诈各个场景要实现的金融风控目标，进行风控策略分析和挖掘实践；3，风控策略涉及的系统以及系统实现等，通过系统建设实现风控策略的提质增效。全书提供了完整的Python代码。 本书适合金融从业人员、金融专业的师生阅读，也可以供对金融感兴趣的人员、从事策略分析工作的人员阅读。
PYTHON金融风控策略实践 目录
第1章 风控策略与风控场景概述 / 1
1.1 风控策略的定义 / 1
1.2 策略和模型的区别与联系 / 2
1.3 策略全生命周期管理 / 3
1.3.1 策略开发 / 3
1.3.2 策略部署 / 5
1.3.3 策略监控 / 5
1.3.4 策略调优 / 5
1.3.5 如何做好策略全生命周期管理 / 6
1.4 贷前、 贷中、 贷后的划分及对应的风控场景 / 7
1.4.1 贷前、 贷中、 贷后的划分 / 7
1.4.2 贷前风控场景简介 / 8
1.4.3 贷中风控场景简介 / 10
1.4.4 贷后风控场景简介 / 12
1.5 本章小结 / 13
第2章 风控策略开发 / 14
2.1 策略类型划分 / 14
2.2 单维度策略开发 / 16
2.2.1 变量描述性统计分析和筛选 / 17
2.2.2 变量*优分箱 / 19
2.2.3 规则测算效果分析和筛选 / 24
2.2.4 规则泛化效果分析和筛选 / 26
2.2.5 待上线规则集合并泛化 / 30
2.2.6 基于 Ｐｙｔｈｏｎ 自动生成标准化分析结果文档 / 30
2.2.7 案例实践: 授信审批场景单维度策略开发 / 36
2.3 决策树 / 48
2.3.1 决策树原理 / 48
2.3.2 决策树生成 / 49
2.3.3 基于 Ｐｙｔｈｏｎ 生成决策树 / 51
2.3.4 基于 Ｐｙｔｈｏｎ 进行决策树规则自动抽取和解析 / 58
2.4 基于 ＣＡＲＴ 模型进行多维度策略开发 / 61
2.4.1 构建多维度策略变量池 / 61
2.4.2 利用组合加随机数的方式批量生成决策树并进行规则抽取和解析 / 62
2.4.3 规则测算效果分析和筛选 / 63
2.4.4 规则泛化效果分析和筛选 / 63
2.4.5 待上线规则集合并泛化 / 64
2.4.6 案例实践: 授信审批场景多维度策略开发 / 64
2.5 策略自动化开发系统 / 88
2.6 策略评审 / 88
2.6.1 策略评审流程 / 88
2.6.2 档案管理 / 89
2.6.3 案例实践: 策略评审文档设计和撰写 / 89
2.7 本章小结 / 91
第3章 风控策略部署 / 92
3.1 策略部署流程 / 92
3.2 提交策略部署需求 / 92
3.2.1 策略部署轮次设计 / 93
3.2.2 标准化规则编码设计 / 94
3.3 策略部署 / 96
3.3.1 决策引擎系统简介 / 96
3.3.2 基于决策引擎进行策略部署 / 96
3.4 策略部署结果验证 / 97
3.4.1 测试验证 / 98
3.4.2 回溯比对 / 98
3.5 案例实践: 策略部署文档设计和撰写 / 98
3.6 本章小结 / 100
第4章 风控策略监控及调优 / 101
4.1 基于策略监控报表进行策略监控和调优 / 101
4.1.1 策略微观监控和调优 / 101
4.1.2 案例实践: 单维度策略效能监控和调优 / 105
4.1.3 策略宏观监控和调优 / 106
4.1.4 案例实践: 基于 Ｖｉｎｔａｇｅ 报表预测年化损失率 / 112
4.2 ＡＢ 测试和随机测试在策略监控和调优中的应用 / 116
4.2.1 ＡＢ 测试 / 117
4.2.2 ＡＢ 测试应用举例 / 117
4.2.3 随机测试 / 119
4.2.4 随机测试应用举例 / 119
4.3 基于 Ｓｗａｐ Ｓｅｔ 分析新旧策略更替的影响 / 121
4.3.1 Ｓｗａｐ Ｓｅｔ 简介 / 121
4.3.2 基于 Ｓｗａｐ Ｓｅｔ 评估新旧策略效能 / 122
4.3.3 Ｓｗａｐ ｉｎ 客群分析指标的近似估计 / 123
4.4 本章小结 / 123
第5章 贷前风控策略 / 124
5.1 贷前风控目标 / 124
5.2 贷前风控数据源 / 125
5.2.1 客户贷款时提供的数据 / 125
5.2.2 金融机构自身拥有的数据 / 126
5.2.3 征信数据 / 127
5.2.4 第三方数据 / 129
5.3 贷前风控模型体系和模型在策略中的应用 / 131
5.3.1 信用模型体系和模型在策略中的应用 / 133
5.3.2 反欺诈模型体系和模型在策略中的应用 / 136
5.3.3 如何在贷中应用贷前模型 / 137
5.4 贷前策略审批流程和统一额度管理 / 138
5.4.1 贷前策略审批流程 / 138
5.4.2 统一额度管理 / 139
5.5 预授信策略 / 140
5.6 授信审批策略 / 140
5.6.1 授信审批策略决策流 / 141
5.6.2 授信审批策略类型 / 144
5.6.3 授信审批策略的开发、 部署、 监控和调优 / 144
5.7 定额策略 / 145
5.7.1 定额策略的开发、 部署、 监控和调优 / 145
5.7.2 案例实践: 基于客户风险评级的定额策略 / 146
5.7.3 案例实践: 基于收入和负债的定额策略 / 148
5.8 定价策略 / 150
5.8.1 定价策略的开发、 部署、 监控和调优 / 150
5.8.2 案例实践: 实现利润*大化的定价策略 / 152
5.9 人工审核策略 / 154
5.10 本章小结 / 155
第6章 贷中风控策略与客户运营体系 / 156
6.1 贷中风控目标 / 156
6.2 贷中风控数据源 / 157
6.3 贷中模型体系和模型在策略中的应用 / 158
6.3.1 信用模型体系和模型在策略中的应用 / 159
6.3.2 反欺诈模型体系和模型在策略中的应用 / 159
6.3.3 运营模型体系和模型
展开全部
PYTHON金融风控策略实践 作者简介
冯占鹏，资深互联网金融风控从业人员，风控策略专家，具有多年零售信贷和小微信贷风控经历，曾参与和主导了贷前、贷中风控策略标准化、模块化、流程化建设，贷中客户风险管理体系0-1搭建，反欺诈贷前和贷中风控策略开发，反欺诈社交网络模型0-1搭建等，积累了丰富的经验。 姚志勇，南开大学统计/企业管理双硕士，资深金融风控专家。2005年起，先后就职于交通银行、美国eBay、中国平安等公司，拥有丰富的模型算法和策略开发经验。2010年出版《SAS编程与数据挖掘商业案例》，畅销至今。2015年进军互联网金融行业，对量化策略和模型有一整套开发和实战经验，并成功应用于业务实践。
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