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出版者:东北财经大学出版社

作者:马勇

出品人:

页数:260

译者:

出版时间:2002-9-1

价格:22.00

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787810841610

丛书系列:

图书标签:

• 旅游营销
• 市场营销
• 旅游管理
• 营销管理
• 旅游行业
• 目的地营销
• 旅游消费者行为
• 品牌营销
• 数字营销
• 旅游战略

好的，这里有一份关于一本名为《深度学习在金融风控中的应用》的图书简介，旨在详细介绍该书内容，且不包含任何与您提供的原书名《旅游市场营销管理》相关的信息。 --- 图书简介：《深度学习在金融风控中的应用》 面向对象： 本书主要面向金融行业的风险管理专业人士、数据科学家、量化分析师、银行与保险机构的技术人员，以及对人工智能在金融科技领域应用感兴趣的学术研究人员和高等院校师生。 内容概述： 在当前数字化浪潮席卷全球的背景下，金融行业的风险管理正面临前所未有的复杂性和挑战。传统的统计模型和经验法则在处理海量、高维度、非线性的金融数据时，其预测能力和适应性日益受到限制。本书深入探讨了如何利用深度学习（Deep Learning）这一尖端人工智能技术，革新和优化金融风险控制的各个环节。 全书结构严谨，逻辑清晰，从理论基础到前沿实践，层层递进，旨在为读者提供一套全面、实用的技术路线图。 第一部分：金融风险与深度学习基础回顾 第1章：金融风险管理的新范式与挑战 本章首先梳理了当前金融风险管理的主要维度，包括信用风险、市场风险、操作风险和流动性风险。重点分析了巴塞尔协议III、IV等监管框架对现代金融机构风控能力提出的更高要求。随后，深入剖析了传统风控模型（如逻辑回归、结构化模型）的局限性，特别是其在捕捉非线性关系和处理“黑天鹅”事件时的不足，为引入深度学习技术奠定必要性基础。 第2章：深度学习核心理论与关键架构 本章是技术基石的构建。详细介绍了深度学习的基本概念，包括神经元模型、激活函数、反向传播算法（Backpropagation）和优化器（如Adam、RMSprop）。随后，重点解析了几种与金融风控高度相关的核心网络结构： 多层感知机（MLP）： 作为基准模型，用于初步理解复杂特征的映射能力。 循环神经网络（RNN）及其变体（LSTM/GRU）： 强调其在处理时间序列数据（如高频交易数据、客户行为序列）中的独特优势，尤其是在建模时间依赖性上的突破。 卷积神经网络（CNN）： 探讨其在图像化金融数据（如期权波动率曲面、交易网络拓扑结构）特征提取中的应用潜力。 自编码器（Autoencoders）与生成对抗网络（GANs）： 重点介绍其在特征降维、异常检测以及模拟生成合成数据以增强模型训练集方面的作用。 第二部分：深度学习在核心风控领域的应用实践 第3章：基于深度学习的信用风险评估与违约预测 本章是全书的核心应用之一。详细介绍了如何将传统信用评分卡体系与深度学习模型相结合。内容包括： 特征工程的深度优化： 如何利用嵌入层（Embedding Layer）处理类别型高基数特征（如职业、地域代码）。 LSTMs在生存分析中的应用： 构建能够预测客户在特定时间段内发生违约概率的时间序列模型。 可解释性（XAI）的引入： 针对深度学习模型在风控领域的“黑箱”问题，重点介绍SHAP值和LIME方法，确保模型决策符合监管要求和商业逻辑。 第4章：市场风险建模与压力测试的革新 本章聚焦于市场风险的动态管理。讨论如何利用深度学习模型替代传统的参数化模型（如GARCH族）。 深度时间序列模型（如DeepAR）： 预测资产价格波动率和相关性矩阵的动态变化。 基于强化学习（RL）的投资组合风险预算分配： 构建智能体，通过与模拟的市场环境交互，动态调整风险敞口，以最大化风险调整后收益。 极端事件情景模拟： 利用深度生成模型，训练出更贴近真实市场尾部风险分布的合成数据，用于更稳健的压力测试。 第5章：操作风险与欺诈检测的实时响应 操作风险和金融欺诈是金融机构的隐性成本黑洞。本章侧重于非结构化数据和高频事件的处理： 交易日志与文本数据的融合分析： 利用BERT等预训练语言模型分析内部邮件、客服记录、交易备注中的潜在风险信号。 图神经网络（GNNs）在反洗钱（AML）中的应用： 将交易网络建模为图结构，使用GNNs识别复杂的团伙式欺诈和资金转移路径。 实时异常检测： 构建流式处理架构，使用深度自编码器或One-Class SVM的深度学习变体，对每一笔交易进行毫秒级的风险评分。 第三部分：模型部署、监管合规与前沿展望 第6章：模型生命周期管理与生产化部署（MLOps for Risk） 一个优秀的风控模型必须能够稳定运行在生产环境中。本章详细阐述了从模型开发到线上推理的完整流程： 数据管道与特征存储： 确保训练与推理环境中的特征一致性。 模型版本控制与灰度发布： 介绍如何安全地迭代和部署新的风控模型。 模型漂移（Model Drift）的监控与自动重训练机制： 针对金融市场环境的快速变化，建立自动预警和触发再训练的流程。 第7章：可解释性、公平性与监管科技（RegTech） 在高度监管的金融领域，模型的透明度至关重要。本章深入探讨了深度学习模型在满足合规性方面的挑战与对策： 反向偏见与公平性评估： 如何使用Fairness-aware ML技术，在提高预测精度的同时，确保模型对不同人群（如年龄、地域）的决策公平性。 监管文档的自动化生成： 利用自然语言处理技术，辅助生成模型验证和审计所需的报告草稿。 对新一代监管框架（如AI Act）的准备策略。 第8章：未来趋势：联邦学习与因果推断 本书最后展望了深度学习在金融风控领域的下一阶段发展： 联邦学习（Federated Learning）： 解决跨机构数据隐私保护下的联合风控建模问题。 因果推断的整合： 从“相关性”预测转向“因果性”干预，指导更有效的风险干预策略。 本书特色： 本书不仅仅停留在理论介绍，更侧重于实战性。书中穿插了大量基于Python（TensorFlow/PyTorch）的示例代码和数据集分析案例，读者可以通过实践掌握将先进算法转化为可落地风控解决方案的能力。它为金融专业人士提供了一座从传统统计思维向数据驱动的智能风控体系转型的坚实桥梁。

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这本书拿到手里，沉甸甸的，光是封面设计就透着一股专业范儿，那种用料和字体选择，都让人觉得这不是一本随便印印就拿出来的教材。我最初是冲着想了解现代旅游业的运营模式才翻开的，希望它能帮我厘清那些错综复杂的市场动态和消费心理。然而，当我真正深入阅读后，发现它更像是一本深度剖析理论框架的学术著作，而非我预期的那种手把手教你如何在实际操作中进行推广和销售的“操作手册”。比如，它花了大量篇幅去探讨宏观经济环境对旅游产品生命周期的影响，引用了许多经济学模型来解释定价策略的演变，这对于建立扎实的理论基础无疑是极有帮助的，但对于我这种更偏向实战、希望能快速上手解决具体营销难题的读者来说，内容略显晦涩和抽离。我期待看到更多关于社交媒体营销的实战案例分析，或者针对不同细分市场（比如探险旅游、邮轮旅游等）的定制化推广工具箱，但这些内容在书中几乎难以觅踪。整本书的基调非常严谨，参考文献和理论引用让人感到其学术深度，但实操层面的“干货”分享，却像是被一层厚厚的理论外衣包裹着，需要读者自己去“挖掘”和“翻译”，这对于追求效率的现代读者来说，多少有点门槛。

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阅读这本书的过程，与其说是学习，不如说更像是在进行一次对市场营销历史的严肃回顾。作者似乎对构建一个完整的、具有历史纵深感的理论体系有着执着的追求，书中对早期旅游业的萌芽期、标准化服务确立阶段的营销思想演变，梳理得非常到位，引用了许多经典文献和早期商业案例。这无疑丰富了读者的知识背景，让人对“旅游营销”这个概念的形成有了更深层次的理解。但问题在于，我真正需要的是在信息爆炸、个性化需求主导的当下，如何利用数据分析和体验经济来重塑营销策略。书中对于客户旅程（Customer Journey Map）的描述，更多停留在传统接触点（如广告、传单、电话预订）的层面，而对于数字时代中，用户在社交媒体、UGC（用户生成内容）、虚拟现实（VR）体验中的多重、碎片化的接触点互动，探讨得非常肤浅。我渴望看到的是如何利用大数据预测下一次旅行的“隐形需求”，但这本书似乎更专注于如何优化下一次电话客服的应答效率，两者之间存在着巨大的认知鸿沟，让人感到知识的“锚点”定在了过去。

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这本书的文字风格简直像是一部精密的仪器说明书，每一个章节的布局都遵循着一种教科书式的严密逻辑，段落之间几乎没有多余的“闲笔”，一切都直奔主题，清晰、冷峻，缺乏一丝人情味。我原本希望阅读过程中能感受到旅游市场的那种活力、那种对未知世界的向往和探索欲，期待作者能用生动的笔触描绘出成功的营销活动是如何激发人们的旅行冲动。但这本书给我的感觉更像是站在一个制高点俯瞰整个市场的“上帝视角”，讨论的是抽象的“价值主张”和“渠道优化”，而不是具体某个旅游产品如何在竞争激烈的假日市场中脱颖而出。我尝试寻找关于如何设计一个能让人心动的旅游行程介绍文案的技巧，或者如何利用视觉叙事来提升预订转化率的章节，但似乎这些“创意激发”的内容被有意无意地忽略了。它更侧重于如何构建一个高效的、可复制的管理系统，强调的是流程的标准化和风险的控制，这对于那些已经拥有成熟业务，寻求效率提升的企业管理者或许有价值，但对初入行业，渴望了解“魔法”是如何产生的我们来说，它提供的更像是制作魔术道具的蓝图，而非魔术本身。

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我是在一次关于旅游目的地品牌重塑的研讨会上听说了这本书，当时的主讲人非常推崇它在战略规划方面的贡献。因此，我带着极高的期望去阅读了关于品牌定位和市场细分的章节。这本书对市场细分变量的划分细致入微，各种分类矩阵复杂到让人眼花缭乱，从地理、人口统计学到心理行为学，几乎将人类的旅游动机进行了最彻底的解构。然而，这种解构虽然在理论上无可指摘，却也带来了实操上的困境。它提供了一个详尽的“分类工具箱”，却很少提及在资源有限的初创旅游企业中，如何做出痛苦但必要的“取舍”。例如，当一个新兴的生态旅游项目面临资源瓶颈时，应该优先锁定“环保意识极强的千禧一代”还是“高消费能力的退休群体”？书中虽然讨论了STP理论的各个要素，但缺乏基于不同预算和团队规模的决策树或优先级排序模型。读完后，我感觉自己像是刚完成了一场极其艰深的逻辑考试，理论知识大增，但合上书本，面对真实市场中那变幻莫测、充满“非理性”因素的消费者时，我依然感到手足无措，因为书里描绘的市场似乎比现实要整洁、有序得多。

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这本书的排版和图表设计，嗯，坦率地说，有些过时了。它给我的感觉像是十年前出版的、经过了多次内部修订的内部报告，充满了大量的流程图和矩阵图，这些图表往往占据了半页甚至整页篇幅，但如果不用尺子和笔去仔细追踪箭头和方框的连线，很容易在复杂的结构中迷失方向。我特别想找到一些关于新兴技术如何颠覆传统分销渠道的讨论，比如Airbnb、OTA的最新动态及其对传统旅行社的影响，或者区块链技术在旅游票务中的潜在应用。遗憾的是，书中对这些“前沿科技浪潮”的提及非常保守，内容更像是对传统旅游供应链的梳理和巩固，比如对传统分销商佣金结构、酒店集团的中央预订系统的深入分析。这让整本书的“时效性”大打折扣。对于我这样希望了解行业未来走向的读者来说，它提供的是一个坚实的“过去和现在”的基石，但对于描绘“未来五年旅游市场会是什么样子”的蓝图，则显得力不从心，信息更新的步伐明显滞后于市场变化的速度。

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