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出版者:旅游教育出版社

作者:胡质健

出品人:

页数:346

译者:

出版时间:2009-7

价格:45.00元

装帧:平装

isbn号码:9787563718351

丛书系列:

图书标签:

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• 竞争策略

图书名称：深度学习在金融风控中的前沿应用 简介： 在金融科技（FinTech）浪潮席卷全球的今天，数据已成为驱动金融行业变革的核心要素。传统的统计模型和风险评估方法在处理海量、高维度、非线性的金融数据时，正面临着前所未有的挑战。《深度学习在金融风控中的前沿应用》 一书，正是为了系统性地解决这些挑战而精心撰写的一部专业著作。它聚焦于如何运用当下最尖端的深度学习技术，构建更精确、更具前瞻性的金融风险管理体系。 本书并非泛泛而谈理论，而是深度结合了金融业务场景，为风险管理、信用评估、反欺诈、市场风险预测等核心领域提供了详尽的、可操作的解决方案和实践案例。它旨在成为金融机构的量化分析师、数据科学家、风险管理专家，以及相关专业院校师生的必备参考手册。 --- 第一部分：金融风控的范式迁移与深度学习基础重构 本部分首先勾勒出金融风险管理领域正在发生的深刻变革。在第四次工业革命的背景下，监管趋严、客户行为复杂化、黑天鹅事件频发，要求风控系统必须具备强大的自适应和非线性拟合能力。 我们将详细阐述为什么传统的逻辑回归（Logistic Regression）、支持向量机（SVM）等模型在面对如文本、网络行为轨迹、高频交易数据等非结构化和复杂序列数据时显得力不从心。随后，本书将系统性地介绍适用于金融场景的深度学习基石： 1. 神经网络的数学内核与金融直觉：深入剖析多层感知机（MLP）的权重更新机制，并将其与金融中的风险因子加权思想进行类比，帮助读者建立直观理解。 2. 优化算法的精度与速度权衡：重点讲解Adam、RMSprop等现代优化器在处理金融数据时的收敛特性，以及如何通过学习率调度（Learning Rate Scheduling）来避免模型在鞍点附近徘徊，确保模型训练的稳健性。 3. 克服过拟合的金融策略：详述Dropout、批量归一化（Batch Normalization）在风控模型中的应用，讨论如何在保证模型对复杂风险模式敏感性的同时，确保其在未知数据上的泛化能力。 --- 第二部分：核心应用：信用风险的深度洞察 信用风险是金融机构的生命线。本书将超越传统的FICO评分卡模式，引入深度学习模型，实现对借款人资质的多维度、动态化评估。 A. 传统信贷违约预测的升级 集成深度学习与特征工程：探讨如何利用深度网络自动学习特征交叉项，避免了传统方法中手动构建高阶交互特征的繁琐和信息丢失。我们将展示如何使用深度因子分解机（DeepFM），完美结合了模型的广义线性部分和深度神经网络的非线性捕捉能力，在处理稀疏的信贷历史数据时展现出卓越性能。 时序依赖的考量：对于有多次借贷历史的客户，其行为具有强时间序列性。本书详细介绍了循环神经网络（RNN）及其变体长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），如何有效地捕捉用户债务结构的变化趋势、还款习惯的微小漂移，从而提供比静态评分模型更具前瞻性的违约概率预测。 B. 小微企业与供应链金融的风险评估 针对数据量相对较少的特定客群，本书提出了迁移学习（Transfer Learning）的解决方案。通过在大规模公开数据集上预训练基础模型，然后将学到的“风险感知能力”迁移到数据稀疏的小微企业客户群体上，显著提高了初始模型的预测准确性。 --- 第三部分：反欺诈与异常检测的实时防御体系 金融欺诈的演变速度极快，要求风控系统具备近乎实时的检测能力。本部分侧重于无监督学习和半监督学习在识别“未知风险”方面的突破。 1. 图神经网络（GNN）在团伙欺诈中的应用： 我们将金融交易网络（用户-设备-IP-账户）抽象为复杂的图结构。重点阐述如何使用图卷积网络（GCN）和图注意力网络（GAT）来发现隐藏在正常交易流中的欺诈团伙结构。通过分析节点（账户）的邻居信息和连接模式，模型能有效识别出那些通过“伪装”正常交易来规避传统基于规则系统的欺诈行为。 2. 深度自编码器（Autoencoders）用于异常交易检测： 详细介绍了变分自编码器（VAE）在识别交易欺诈中的潜力。通过训练模型学习“正常”交易数据的潜在表示，任何偏离该潜在空间的交易（即重构误差高）都被标记为高风险异常。本书探讨了如何设定动态的重构误差阈值，以适应业务量的实时波动。 3. 序列建模与行为指纹： 针对在线支付和App操作中的盗用行为，我们引入了基于Transformer架构的模型，用于分析用户的行为序列指纹（如点击间隔、滑动速度、输入节奏）。模型能够捕捉到机器或非本人操作与真实用户操作之间细微的、难以察觉的时间差异。 --- 第四部分：市场风险、流动性与可解释性挑战 随着模型复杂度的提升，金融监管对“为什么模型做出了这个决定”的要求也日益严格。本部分探讨了如何将尖端技术应用于市场前沿，并解决落地应用的“黑箱”问题。 高频市场数据的情绪分析与波动预测： 结合自然语言处理（NLP）的BERT模型，分析社交媒体、新闻公告中的非结构化文本，提取市场情绪指标，并将其作为特征输入到时空图网络（STGNN）中，以更精细地预测特定资产或区域市场的短期波动性。 深度学习模型的可解释性（XAI）： 这是本书极为关键的一章。我们不再满足于LIME或SHAP的局部解释，而是探讨如何构建结构透明的深度模型。重点介绍如何使用注意力机制（Attention Mechanism）的可视化来直接展示模型在预测违约时，是更关注用户的负债历史，还是更关注近期的收入波动。这不仅满足了监管要求，也为业务人员提供了深入理解风险驱动因素的工具。 模型部署与持续监控： 深入探讨了模型在生产环境中面临的概念漂移（Concept Drift）问题。介绍了对抗性训练和模型监控仪表盘的设计，确保部署的深度学习模型能够自动适应不断变化的经济环境和客户行为模式，实现风控系统的自我进化。 --- 结语：迈向全知全能的智能风控 《深度学习在金融风控中的前沿应用》旨在为读者提供一个全面且深入的技术路线图。它不仅展示了深度学习的强大能力，更强调了在金融这一高度敏感领域中，技术应用必须建立在稳健性、可解释性和合规性的基础之上。通过本书的学习，读者将能够掌握构建下一代智能风控系统的核心能力，在激烈的市场竞争中占据先机。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

整体还是比较详细的说明了收益管理的管理方式及操作方法；但是让人读的太累，因为相关及相类似的内容用不同的语言反复阐述。不是特别明晰。而且管理工具及表单过少，实操性不够，需要自己结合内容提炼。相关方面的书籍太少。  

评分☆☆☆☆☆

《收益管理：有效实现饭店收入的最大化》，09年出版，作者是酒店业收益管理实际操作者。酒店业的收益管理，我的概括就是制定、管理酒店的价格策略。我认为这是酒店的最核心的业务。相关书籍市面上少见（跟酒店业的本身的一些行业特性有关），因此这本书是难得的了解酒店核心业...  

评分☆☆☆☆☆

《收益管理：有效实现饭店收入的最大化》，09年出版，作者是酒店业收益管理实际操作者。酒店业的收益管理，我的概括就是制定、管理酒店的价格策略。我认为这是酒店的最核心的业务。相关书籍市面上少见（跟酒店业的本身的一些行业特性有关），因此这本书是难得的了解酒店核心业...  

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《收益管理：有效实现饭店收入的最大化》，09年出版，作者是酒店业收益管理实际操作者。酒店业的收益管理，我的概括就是制定、管理酒店的价格策略。我认为这是酒店的最核心的业务。相关书籍市面上少见（跟酒店业的本身的一些行业特性有关），因此这本书是难得的了解酒店核心业...  

评分☆☆☆☆☆

这本《收益管理》的作者显然对商业战略有着深刻的洞察力，但读完之后，我感到它在实际操作层面的指导性上有所欠缺。书中大量篇幅都在探讨宏观经济环境如何影响定价策略，以及如何通过精妙的预测模型来优化资源分配。理论的构建无疑是扎实而严谨的，引用了许多经典的经济学原理和运筹学模型，对于那些希望从学术角度深入理解收益最大化机制的读者来说，这无疑是一本宝典。然而，对于我这种更偏向于一线管理者，需要快速找到“实战锦囊”的人来说，书中对具体行业案例的剖析显得有些泛泛而谈。例如，在描述航空业的动态定价时，提到了“需求弹性系数”的重要性，却很少深入讲解如何在一个日常运营场景中，面对突发的竞争对手降价，企业应该在多大程度上调整票价弹性区间。感觉像是读了一篇高屋建瓴的MBA论文，而不是一本能直接带到工作台面上翻阅的操作手册。我期待看到更多关于数据清洗、系统集成以及跨部门协作的细节描述，毕竟，再完美的模型，也需要强大的执行力来支撑。整体来说，它是一块上好的理论基石，但要将其转化为金光闪闪的利润，中间的“施工图纸”似乎还不够细致。

评分☆☆☆☆☆

从一个纯粹的组织管理视角来看，这本书未能有效解答“如何让公司上下都接受这种精细化管理”的问题。书中所有的计算和模型都假设存在一个理想化的、完全配合的决策层和执行团队。然而，现实中，收益管理往往会遇到来自销售部门的阻力——他们担心严格的定价限制会损害客户关系；或者来自运营部门的抵触——他们不理解为什么需要为每一个座位或每一个时间段设定不同的价格。作者完全回避了这种组织政治和文化层面的挑战。收益管理不仅仅是数学问题，更是人与人之间的博弈。一本真正优秀的管理书籍，应当包含如何进行有效的变革管理，如何通过数据可视化来“说服”那些抵触新流程的同事。这本书只提供了一套冰冷的算法蓝图，却忽略了实施这套蓝图所必需的“润滑剂”和“驱动力”。因此，对于那些需要在复杂组织结构中推行新策略的管理者而言，这本书提供的帮助非常有限，更像是一份只有理论指导，而没有“人事协调”的说明书。

评分☆☆☆☆☆

我必须坦白，我对这本书的期待值可能过高了，最终的阅读体验更像是一场漫长而略显枯燥的理论研讨会。这本书的叙事节奏极其缓慢，作者似乎非常热衷于追溯每一个概念的哲学起源和数学推导。在探讨“稀缺性定价”时，花费了将近三分之一的篇幅来回顾亚当·斯密和马歇尔的经典论述，这对于历史爱好者来说或许是福音，但对于希望立刻掌握如何利用有限库存创造超额收益的读者而言，无疑是一种时间上的煎熬。语言风格非常学术化，充斥着大量的专业术语和复杂的公式，如果不是事先具备扎实的统计学背景，光是理解作者的论证过程就需要花费数倍的精力去查阅和消化。更让我感到困惑的是，书中反复强调了“动态调整”的重要性，但在关键的“调整机制”部分，却使用了大量的模糊语言，比如“应根据市场情绪适度干预”或“需要经验丰富的专家进行权衡”。这种含糊不清的收尾，让原本严谨的论证链条产生了一道明显的断裂，仿佛作者在最需要给出明确指导的地方选择了退缩，留给读者一个巨大的、需要靠直觉去填补的空白。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧和排版给人一种年代久远的感觉，内容上也带有一丝时代局限性。尽管它试图构建一个普适性的收益优化框架，但很多例子和数据模型明显是基于二十年前的市场环境构建的。比如，书中对“客户终身价值（CLV）”的分析停留在较为初级的阶段，完全没有触及当前大数据时代下，通过机器学习和行为分析实现超精细化客户分层定价的可能性。当我读到它还在用传统的回归分析来预测客流量时，我忍不住合上了书页，思索着这本书是否还能为身处数字化浪潮中的企业提供有效参考。信息技术的进步已经彻底改变了我们收集和处理信息的速度与精度，而这本书似乎对这种颠覆性的变化反应迟钝。它更像是一部为传统零售或单一服务业量身定制的指南，对于需要应对即时反馈、社交媒体影响和高频交易的现代服务业而言，其方法论的实时性和前瞻性明显不足。购买它的价值，更多地在于了解历史脉络，而不是获取未来的工具箱。

评分☆☆☆☆☆

作者的文字功底毋庸置疑，能够将如此复杂的优化算法阐述得颇具可读性，着实不易。但这本书的结构设计让我感到有些混乱，章节之间的逻辑跳跃性太大。前一章还在深入探讨库存的边际成本递减效应，下一章却突然转向了市场细分中的心理定价陷阱，两者之间的过渡生硬，仿佛是两本不同书籍的片段被强行拼接在一起。我花了大量时间试图在这些看似无关的议题之间寻找一条清晰的“主线”，但收效甚微。这种拼凑感使得阅读过程缺乏连贯的沉浸体验，每读完一个章节，都需要花费额外的精力重新定位自己在整个收益管理体系中的位置。如果作者能更清晰地勾勒出从“市场分析”到“策略制定”再到“系统执行”的完整闭环，这本书的实用价值会大大提升。现在它更像是一个知识点的汇编，而不是一本循序渐进的教科书或实战指南。

评分☆☆☆☆☆

了解收益管理的入门书，但实战更重要

评分☆☆☆☆☆

一本不错的酒店收益入门书籍。mirror美国的商业发道展路，2000年代的中国在讲收益，2010年应该开始发展收益和促销。

评分☆☆☆☆☆

做酒店的人写的，很务实。是唯一一本对照着酒店实务而写的书，没有去抄满篇的数学来唬人。但作者的管理和学术层面比较低。

评分☆☆☆☆☆

较为细致

评分☆☆☆☆☆

本书介绍了收益管理的核心思想和步骤：根据用户分层做产品、定价差异化，需求预测，优化策略。

并通过基本市场概念，收益管理的目标，评估，方法，系统，组织等多个角度对核心思想进行了更详细的阐述。