智能風(fēng)控實踐指南：從模型、特征到?jīng)Q策

第 1章　智能風(fēng)控的發(fā)展／ 1
1．1　早期的風(fēng)控技術(shù)／ 1
1．1．1　基于人工經(jīng)驗的風(fēng)控／ 1
1．1．2　傳統(tǒng)統(tǒng)計量化的風(fēng)控／ 2
1．2　初識智能風(fēng)控／ 2
1．2．1　智能風(fēng)控的定義／ 3
1．2．2　智能風(fēng)控的發(fā)展／ 3
1．2．3　與傳統(tǒng)風(fēng)控對比／ 4
1．3　智能風(fēng)控主要應(yīng)用／ 5
1．3．1　應(yīng)用于營銷環(huán)節(jié)／ 6
1．3．2　應(yīng)用于貸前環(huán)節(jié)／ 6
1．3．3　應(yīng)用于貸中環(huán)節(jié)／ 7
1．3．4　應(yīng)用于貸后環(huán)節(jié)／ 8
1．4　本章小結(jié)／ 9
第 2章　搭建智能風(fēng)控模型體系／ 10
2．1　模型概述／ 11
2．2　模型開發(fā)方法論——構(gòu)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(gòu)設(shè)計／ 20
2．2．4　數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和數(shù)據(jù)描述／ 21
2．2．5　數(shù)據(jù)預(yù)處理／ 24
2．3　模型開發(fā)方法論——構(gòu)建好模型／ 33
2．3．1　特征選擇／ 33
2．3．2　特征提?。?44
2．3．3　模型訓(xùn)練、概率轉(zhuǎn)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(fēng)控建模智能算法／ 56
2．4．1　基礎(chǔ)學(xué)習(xí)算法／ 56
2．4．2　集成學(xué)習(xí)算法／ 65
2．4．3　深度學(xué)習(xí)算法／ 74
2．5　模型迭代優(yōu)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(fēng)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　貸后階段的模型／ 95
2．7　模型監(jiān)控和異常處理／ 96
2．7．1　模型監(jiān)控和預(yù)警／ 96
2．7．2　模型異常處理／ 100
2．8　本章小結(jié)／ 100
第 3章　搭建風(fēng)控特征畫像體系／ 102
3．1　特征挖掘概述／ 102
3．2　特征挖掘方法論／ 103
3．2．1　原始數(shù)據(jù)分析／ 103
3．2．2　數(shù)據(jù)清洗／ 104
3．2．3　中間數(shù)據(jù)集構(gòu)建／ 109
3．2．4　特征的設(shè)計和生成／ 115
3．2．5　特征評估／ 124
3．2．6　特征上下線／ 126
3．3　 特征挖掘智能算法／ 127
3．3．1　特征衍生／ 127
3．3．2　文本特征挖掘／ 132
3．3．3　圖特征挖掘／ 142
3．4　風(fēng)控特征畫像體系的搭建／ 148
3．4．1　營銷特征畫像／ 148
3．4．2　貸前特征畫像／ 149
3．4．3　貸中特征畫像／ 153
3．4．4　貸后特征畫像／ 155
3．5　 特征監(jiān)控和特征異常處理／ 155
3．5．1　特征監(jiān)控／ 155
3．5．2　特征異常處理／ 156
3．6　本章小結(jié)／ 157
第 4章　搭建智能風(fēng)控策略體系／ 158
4．1　風(fēng)控策略概述／ 158
4．2　風(fēng)控策略方法論／ 159
4．2．1　規(guī)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(fēng)控策略智能算法／ 185
4．3．1　規(guī)則挖掘智能算法／ 185
4．3．2　決策優(yōu)化智能算法／ 189
4．4　風(fēng)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　貸后策略／ 202
4．5　風(fēng)控策略的監(jiān)控、預(yù)警和異常處置／ 203
4．5．1　風(fēng)控策略的監(jiān)控與預(yù)警／ 203
4．5．2　風(fēng)控策略異常處置／ 207
4．6　本章小結(jié)／ 208
第 5章　智能風(fēng)控與人工的結(jié)合／ 209
5．1　機器學(xué)習(xí)的局限性／ 209
5．1．1　數(shù)據(jù)不足／ 209
5．1．2　可解釋性低／ 210
5．1．3　因果難區(qū)分／ 210
5．1．4　模型自身的風(fēng)險／ 212
5．2　發(fā)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(chǎn)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(jié)／ 216
第 6章　智能風(fēng)控管理／ 217
6．1　建立持續(xù)復(fù)盤機制／ 217
6．2　制訂風(fēng)險預(yù)防和應(yīng)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(biāo)準(zhǔn)／ 220
6．6　應(yīng)用團隊協(xié)作工具／ 220
6．7　本章小結(jié)／ 222
參考文獻／ 223