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出版者:中国劳动社会保障出版社

作者:钱晓峰

出品人:

页数:348

译者:

出版时间:2004-1

价格:32.00元

装帧:

isbn号码:9787504544643

丛书系列:

图书标签:

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好的，这是一本关于深度学习在金融风控领域应用的图书简介。 --- 深度学习在金融风控中的前沿实践与优化 （图书名称：深度学习在金融风控中的前沿实践与优化） 导论：范式转移——传统风控的局限与深度学习的契机 在当前高速迭代的金融市场中，风险的复杂性、隐蔽性和非线性特征日益凸显。传统的基于统计学、回归分析和专家规则的信用评分模型（如FICO、逻辑回归等）在处理高维稀疏数据、捕获复杂交互特征以及识别潜在的“黑天鹅”事件时，已显现出明显的局限性。客户行为数据的爆炸式增长、交易模式的瞬息万变，要求风控系统具备更强的自适应能力和更深层次的特征挖掘潜力。 本书正是在这一背景下应运而生，它并非一本关于前端技术、网页结构或图形用户界面的书籍，而是聚焦于如何利用深度学习（Deep Learning, DL）这一强大的数学工具，对金融风险管理进行革命性的重塑。我们深入探讨如何从海量、多源、异构的金融数据中提取出超越传统方法的洞察力，构建更加精准、高效和健壮的风控体系。 第一部分：金融风控的深度学习基础与数据准备 本部分为读者奠定坚实的理论和实践基础，重点关注金融领域数据的特殊性以及深度学习模型的预处理需求。 1. 金融数据的特性与清洗挑战： 我们将详细分析银行、保险、证券等行业数据的特点，包括时间序列依赖性、标签稀疏性（欺诈事件发生率低）、数据不平衡性、以及跨模态数据（文本、交易记录、社交网络信息）的融合难题。内容涵盖特征工程的深度化，如如何利用自编码器（Autoencoders）进行有效的特征降维与去噪，以及如何处理时间窗口效应。 2. 核心深度学习模型回顾与金融适应性： 本书不作泛泛的AI介绍，而是直接切入与风控最相关的网络结构。重点解析： 多层感知机（MLP） 在基础信用评分中的性能基准建立。 循环神经网络（RNN）/长短期记忆网络（LSTM）/门控循环单元（GRU） 在序列数据（如用户交易历史、资产波动）中的时间依赖性建模。 图神经网络（GNN） 在反欺诈和反洗钱中的应用，如何将金融实体（账户、IP、设备）构建成复杂的关联图谱。 3. 深度不平衡数据的处理策略： 金融风控模型的核心痛点在于正负样本极度不平衡。我们将探讨超越传统过采样/欠采样方法的先进技术，例如：基于生成对抗网络（GAN）的样本合成（SMOTE-GAN）、焦点损失函数（Focal Loss）的应用，以及如何在模型训练过程中动态调整类别权重。 第二部分：核心风控场景的深度模型构建 本部分是本书的核心，详细阐述如何将深度学习技术应用于信贷审批、反欺诈和市场风险预测三大核心场景。 4. 智能信用评估与审批自动化： 超越传统的FICO评分卡，本书展示如何利用深度学习模型提升对“白户”或信用记录不足用户的评估精度。内容包括： 基于Transformer架构的文本信息（如贷款申请理由、客服记录）的情感与风险倾向提取。 集成学习框架下，深度特征与传统统计特征的有效融合策略（Stacking/Blending）。 可解释性AI（XAI）在信贷决策中的落地：使用SHAP值和LIME方法解释复杂深度模型的决策路径，满足监管合规要求。 5. 实时反欺诈系统的深度学习架构： 欺诈行为具有极强的对抗性和动态性。我们侧重于构建低延迟、高召回率的实时检测系统。 异构图嵌入技术：如何将用户的设备指纹、交易行为、地理位置等信息嵌入到统一的向量空间中，发现隐藏的欺诈团伙。 时序异常检测：利用深度自编码器和变分自编码器（VAE）学习正常交易模式的“低维流形”，识别偏离该流形的实时异常交易。 6. 市场风险与压力测试的深度预测模型： 本章探讨深度学习在宏观风险和压力测试中的应用，包括： 利用LSTM和Attention机制预测资产价格波动率和相关性矩阵。 使用深度强化学习（DRL）模拟极端市场条件下的金融机构行为，评估资本充足率的稳健性。 第三部分：模型部署、监管合规与前沿挑战 风控模型的价值最终体现在生产环境的稳定性和合规性上。本部分关注落地实施的工程化和伦理考量。 7. 模型可解释性、鲁棒性与对抗性攻击防御： 在金融领域，模型不能是“黑箱”。我们将深入探讨： 因果推断（Causal Inference） 与深度学习的结合，以区分相关性与因果性。 金融领域常见的对抗性样本攻击（如微小修改导致评分剧变）的防御机制，增强模型的鲁棒性。 8. MLOps在风控流水线中的实践： 从模型开发到生产环境的持续监控和迭代是保障风控有效性的关键。内容包括： 特征存储（Feature Store）的设计与管理，确保训练和服务特征的一致性。 模型漂移（Model Drift）的自动检测与预警机制，特别是针对季节性或政策变化引起的数据分布变化。 9. 监管科技（RegTech）与道德风险： 讨论如何在利用深度学习提升效率的同时，确保模型不产生或固化历史偏见（如歧视性定价）。重点分析数据隐私保护技术（如联邦学习）在跨机构风控合作中的应用前景。 目标读者 本书面向金融机构的量化分析师、风险管理专家、数据科学家、金融科技（FinTech）从业者，以及希望深入了解前沿AI技术在实际业务中应用的计算机科学研究生和工程师。阅读本书，您将获得一套完整的、可落地执行的深度学习风控解决方案框架，而非停留在理论概念的空中楼阁。

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