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出版者:CRC Pr I Llc

作者:Hedgepeth, William Oliver

出品人:

页数:152

译者:

出版时间:2006-11

价格:$ 103.90

装帧:HRD

isbn号码:9780849379796

丛书系列:

图书标签:

• RFID
• 射频识别
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• 测试
• 无线通信
• 数据采集
• 供应链管理
• 物联网
• 技术标准

好的，这是一本关于《深度学习在金融风控中的应用与实践》的图书简介，内容力求详实、专业，避免任何模板化痕迹。 --- 《深度学习在金融风控中的应用与实践》 核心内容概述 本书深入探讨了当前金融行业，特别是风险管理领域，如何有效整合和应用深度学习（Deep Learning, DL）技术。面对日益复杂、海量化的金融数据流和瞬息万变的风险图景，传统的统计学方法和机器学习模型已显现出局限性。本书旨在提供一个全面的框架，指导金融机构的量化分析师、风险管理专家及技术架构师，如何从理论基础、模型构建、实际部署到合规监管等多个维度，构建和优化下一代智能风控系统。 全书结构围绕“数据基石—模型前沿—业务落地—监管合规”的逻辑链条展开，强调实操性和前瞻性。 第一部分：金融风控的数字化转型与深度学习基础重塑（Chapter 1-3） 第一章：当代金融风险图谱的演进与挑战 本章首先剖析了当前金融生态中面临的主要风险类型：信用风险、市场风险、操作风险、流动性风险以及新兴的网络与欺诈风险。重点分析了传统风控模型（如逻辑回归、生存分析、早期评分卡系统）在处理非线性、高维度数据（如社交行为数据、高频交易数据）时的固有缺陷。继而，引入深度学习作为解决这些挑战的核心工具，阐述其在特征自动提取、复杂模式识别方面的优势。 第二章：深度学习核心架构在金融场景的适配 深入介绍支撑现代DL应用的关键网络结构，并着重讨论它们如何映射到金融问题。内容包括： 多层感知机（MLP）：作为基础，讨论其在高维稀疏数据（如用户画像标签）上的表现。 循环神经网络（RNN）及其变体（LSTM/GRU）：重点讲解其在时间序列分析中的应用，如高频交易信号预测、贷款组合的动态违约率估计。 卷积神经网络（CNN）：虽然常用于图像处理，但本书详细阐述了其在时间序列的局部特征提取（如特定形态的交易序列）和文本数据（如财报、新闻情绪分析）中的独特应用方式。 深度信念网络（DBN）与自编码器（Autoencoders）：作为无监督学习的代表，应用于异常检测、数据降维和特征预处理。 第三章：金融数据的预处理与特征工程的深度学习范式 传统的特征工程高度依赖领域知识。本章强调深度学习如何通过网络结构本身学习特征表示。详细讨论了如何处理金融数据特有的问题：数据不平衡（如欺诈样本稀疏）、数据缺失（使用特定的Imputation网络）、时间序列的非平稳性以及文本数据的结构化表示（如使用BERT/Transformer模型处理监管文件和公司公告）。 第二部分：核心风控领域的深度模型构建与优化（Chapter 4-7） 第四章：基于深度学习的信用风险评估与评分模型 本章聚焦于零售信贷和对公信贷的精细化风险定价。 动态信用评分：利用LSTM模型，结合用户的历史交易流水、还款行为序列，建立超越传统静态特征的“行为路径依赖”评分体系。 违约概率（PD）与损失率（LGD）的深度估计：探讨如何使用混合模型，将DL的预测能力与定量金融的约束条件（如概率分布的边界）相结合。 小样本学习在企业信用评估中的应用：针对缺乏历史违约数据的新兴行业或中小企业客户，介绍迁移学习和元学习策略。 第五章：实时反欺诈与异常检测的序列化与图化 欺诈行为的演变速度极快，要求风控系统具备毫秒级的响应能力。 交易序列的实时模式识别：使用Transformer结构对用户连续交易进行上下文理解，识别“慢速渗透”或“账户盗用”等复杂欺诈模式。 金融网络与图神经网络（GNN）：本书认为GNN是下一代反欺诈的核心。详细介绍如何构建“用户-设备-交易-IP”的多关系异构图，并应用Graph Convolutional Networks (GCN) 和 Graph Attention Networks (GAT) 来识别隐藏的团伙欺诈网络和共谋行为。 第六章：市场风险与操作风险的预测性建模 超越传统的VaR和压力测试，本章展示DL如何提供更具前瞻性的风险指标。 高频数据下的波动率预测：采用基于注意力机制的深度模型，融合宏观经济指标、市场微观结构和订单簿信息，提高短期波动率预测的准确性。 操作风险事件的文本挖掘与预警：利用自然语言处理（NLP）技术，对内部邮件、日志、合规报告进行实时监控，提前识别潜在的内部违规或系统故障风险点。 第七章：深度强化学习在交易与流动性管理中的角色 探讨如何利用深度强化学习（DRL）构建自主决策的风控代理人。重点在于流动性风险缓冲的动态优化，以及在极端市场情景下，最优的资产清算或对冲策略的自动学习。 第三部分：模型治理、解释性与监管适应性（Chapter 8-10） 第八章：深度学习模型的可解释性（XAI）与业务信任构建 在强监管的金融环境中，模型的“黑箱”性质是落地应用的最大障碍。本章系统介绍如何将XAI技术落地： 局部解释方法：详细讲解LIME和SHAP值在深度神经网络中的计算和金融应用，例如，量化每个特征（如信用评分中的特定交易行为）对最终信贷拒绝决策的贡献度。 全局解释与模型透明化：介绍对网络结构进行简化、使用可解释的代理模型（Surrogate Models）来验证复杂模型的宏观决策逻辑。 第九章：模型生命周期管理与漂移检测 深度模型在金融环境中的性能衰减是必然趋势（如客户群体变化、新金融产品推出）。 概念漂移（Concept Drift）的深度检测：利用信息论指标和模型不确定性估计（如贝叶斯深度学习），实时监控模型预测能力和数据分布的变化。 自动化再训练与版本控制：建立健壮的MLOps流水线，确保模型迭代的合规性和可追溯性。 第十章：面向金融监管的稳健性与公平性保障 本书最后强调，技术先进性必须服务于监管要求。讨论如何使用深度学习技术本身来评估和缓解模型中的偏见（Bias）。内容包括： 公平性指标的量化：定义和计算不同的公平性指标（如机会均等、预测率均等）在分类决策中的体现。 对抗性训练与模型鲁棒性：通过引入对抗性样本，增强模型抵御数据污染和恶意攻击的能力，确保在压力测试下的决策稳定性。 总结与展望 《深度学习在金融风控中的应用与实践》不仅是一本技术手册，更是一份面向未来金融风险治理的路线图。它将复杂的数学理论转化为可操作的工程实践，帮助金融机构建立起能够适应数字化、智能化浪潮的、兼具预测能力与可解释性的新一代风险防御体系。

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