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出版者:首都经济贸易大学出版社

作者:宋刚

出品人:

页数:280

译者:

出版时间:1999-6-1

价格:14.00

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787563807550

丛书系列:

图书标签:

• 旅游营销
• 市场营销
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• 营销策略
• 消费者行为
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• 目的地营销
• 旅游产品
• 营销传播

好的，这是一份关于一本名为《深度学习在金融风控中的前沿应用》的图书简介，内容详尽，力求自然流畅： --- 深度学习在金融风控中的前沿应用 内容提要 在当前数字化浪潮席卷全球的背景下，金融行业正面临着前所未有的复杂性与风险挑战。传统依赖统计模型和经验规则的风控体系，在处理海量、高维度、非线性的金融数据时，其有效性正逐渐受到严峻考验。本书《深度学习在金融风控中的前沿应用》旨在系统、深入地探讨如何利用尖端的深度学习技术，革新和升级现有的风险管理框架，构建更具前瞻性、鲁棒性和精准性的智能风控系统。 本书不仅是理论知识的汇编，更是实战经验的结晶。它将深度学习的理论基础与金融风控的实际痛点紧密结合，涵盖了从数据预处理、模型构建、训练优化到最终部署和合规性验证的完整流程。我们关注的焦点是那些能够直接提升风控决策质量的关键技术，例如，如何利用循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）捕捉时间序列上的复杂依赖关系，如何运用图神经网络（GNN）解析错综复杂的社交网络和交易关系，以及如何借助生成对抗网络（GAN）进行数据增强和异常检测。 本书特别强调了模型的可解释性（XAI）在金融监管环境下的极端重要性。不同于很多“黑箱”化的深度学习应用，本书提供了多种先进的可解释性工具和方法，帮助金融机构理解模型的决策逻辑，满足巴塞尔协议等监管要求，建立对AI决策的信任基础。 读者对象 本书面向金融机构（银行、证券、保险、消费金融公司）的风控、量化、科技部门的专业人士、数据科学家、高级分析师、IT架构师，以及高等院校相关专业（金融工程、计算机科学、应用数学）的研究人员和研究生。读者应具备一定的概率论、统计学基础，并对机器学习原理有初步了解。 章节深度解析 第一部分：金融风控的数字化转型与深度学习的机遇 第1章：现代金融风险的演变与挑战 本章首先回顾了2008年金融危机以来，风险管理范式的转变。重点分析了当前信贷风险、市场风险、操作风险和反欺诈领域面临的新型挑战，如“灰天鹅”事件的不可预测性、高频交易带来的微观结构风险，以及海量非结构化数据的处理难题。引入深度学习作为解决高维非线性复杂问题的核心技术路径。 第2章：深度学习基础回顾与金融适用性分析 为确保读者具备必要的知识储备，本章简要回顾了深度学习的核心概念，包括前馈网络、反向传播、激活函数和优化器。更重要的是，本章深入分析了深度学习与传统计量经济学模型（如Logit/Probit）在处理金融数据时的本质区别，强调了深度学习在特征工程自动化和捕捉隐藏结构上的巨大优势。 第二部分：核心风控场景下的深度学习建模 第3章：基于深度学习的信用风险评估 本章是全书的重点之一。详细介绍了如何构建稳健的信用评分模型。探讨了深度神经网络（DNN）在处理多源异构数据（如征信报告、交易流水、社交数据）时的集成策略。重点讲解了自编码器（Autoencoders）在降维和特征提取中的应用，以及如何利用深度信念网络（DBN）来克服数据稀疏性问题，优化违约概率（PD）的估计精度。 第4章：反欺诈系统的实时决策与图神经网络 金融欺诈的特征是网络化和动态变化。本章专注于图神经网络（GNN），特别是图卷积网络（GCN）和图注意力网络（GAT），如何被应用于识别团伙欺诈、洗钱活动和虚假账户。讲解了如何将实体（用户、设备、交易）构建成复杂的知识图谱，并利用GNN的邻域聚合机制，有效发现隐藏在正常交易流中的异常连接模式。 第5章：市场风险与量化交易中的序列模型 针对时间序列的波动率预测和压力测试，本章聚焦于循环神经网络（RNN）家族。详细阐述了LSTM和GRU如何有效解决传统ARIMA模型在捕捉长期依赖和非线性波动下的局限性。此外，还探讨了Transformer架构在捕捉复杂市场情绪指标与价格走势关联性上的潜力。 第6章：非结构化数据的情感分析与舆情风险监控 现代风控已扩展到声誉风险。本章介绍自然语言处理（NLP）技术，特别是BERT及其金融领域微调模型，如何从新闻、研报、社交媒体文本中提取市场情绪、识别潜在的系统性风险信号，并将其转化为可量化的风险因子输入到主模型中。 第三部分：模型部署、监管合规与前沿探索 第7章：深度学习模型的可解释性（XAI）与风控的信任基石 在金融强监管环境下，“黑箱”模型是不可接受的。本章系统介绍了多种后hoc解释方法，如LIME、SHAP值，并讨论了如何针对特定金融指标（如模型贡献度、特征重要性）进行定制化解释。同时，探讨了如何设计具有内在可解释性的网络结构，以满足监管机构对模型决策透明度的要求。 第8章：模型风险管理与稳健性测试 深度学习模型在面对数据漂移和对抗性攻击时，鲁棒性面临挑战。本章详细阐述了模型上线前后的监控策略，包括概念漂移检测和对抗性样本生成与防御。讨论了如何利用对抗训练增强模型的抗干扰能力，确保模型在极端市场条件下的稳定性。 第9章：生成对抗网络（GAN）在风控中的创新应用 本章探讨了GAN在解决金融数据稀缺性（尤其是在欺诈样本或罕见违约事件上）的强大能力。介绍了如何利用WGAN（Wasserstein GAN）生成高度逼真的合成金融数据，用于模型训练和压力测试，以及利用判别器进行高灵敏度的异常检测。 第10章：部署、运营与未来展望 本书的最后一部分聚焦于将高性能模型从实验环境转化为生产系统的工程实践。讨论了MLOps在金融风控中的落地，包括模型版本控制、自动化再训练流程、低延迟的实时推理服务架构。最后，对联邦学习在数据隐私保护下的跨机构风控协作进行了前瞻性展望。 结语 《深度学习在金融风控中的前沿应用》不仅仅是一本技术手册，它更是连接金融智慧与尖端AI技术的桥梁。通过本书的深入学习，读者将能够掌握构建下一代智能风控系统的核心能力，有效提升金融体系的韧性和安全性，把握住数字化转型带来的核心竞争力。

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这本书的行文节奏把握得非常到位，读起来有一种酣畅淋漓的畅快感，丝毫没有拖泥带水的感觉。它对于宏观趋势的分析，尤其是与全球经济波动和地缘政治变化相关的部分，显得尤为专业和冷静。我欣赏作者在论述市场细分策略时所采用的那种数据驱动的严谨性，但令人惊喜的是，这种严谨性并没有让内容变得晦涩难懂。相反，作者总能巧妙地将复杂的数据模型转化为易于理解的商业逻辑。例如，书中对“小众体验经济”的剖析，不仅给出了清晰的定义和市场规模预测，还提供了一套可操作的“蓝海市场”识别框架。这对于正在考虑转型的业者来说，无疑是一份宝贵的行动指南。它没有给我们提供万能的答案，而是教会了我们如何像专业人士一样去提问和解决问题。

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坦白说，这本书的结构安排非常巧妙，它没有采用那种教科书式的、平铺直叙的逻辑，反而是像一位经验丰富的向导，带着你一步步深入到一个复杂系统的核心。最让我印象深刻的是它处理案例分析时所展现出的那种批判性思维。作者并没有一味地赞扬那些成功的案例，而是深入剖析了光鲜背后的挑战和潜在的风险，比如市场饱和度过高、可持续性发展压力增大等问题。这种多维度的审视，让这本书的价值远超一般商业书籍的范畴。我特别喜欢其中关于“数字叙事”那一章节的论述，它不仅仅停留在社交媒体工具的使用层面，而是探讨了如何利用新兴技术来重塑游客的心理预期和实际感受之间的鸿沟。这种前瞻性和对行业脉搏的精准把握，让这本书读起来一点也不过时，反而充满了对未来行业的洞察力。

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我个人觉得这本书最独特之处在于其跨学科的视野。它没有把自己局限在传统的商业管理范畴内，而是大量引用了社会学、心理学乃至人类学的研究成果来佐证其观点。比如，关于“符号消费”的章节，作者引述了关于身份认同建构的理论，精彩地解释了为什么某些目的地会突然爆红，成为年轻人追逐的“打卡地”。这种深厚的理论底蕴，使得书中的许多营销策略不再是临时的“战术”，而是基于对人性深层需求的深刻理解。它让我明白了，成功的市场活动，本质上是提供了一种满足人们精神需求和自我表达的载体。这本书的价值在于，它不仅能指导我们如何把产品卖出去，更能启发我们思考，我们究竟在向世界提供什么样的“意义”。

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这本书的叙述方式，就像是把我们带入了一场充满未知和惊喜的探险。作者并没有直接抛出枯燥的理论，而是选择了一种更为生动的叙事角度。我尤其欣赏它在描述不同文化背景下旅游体验时所展现出的细腻观察力。比如，书中对于某个偏远地区节庆活动的描绘，文字中充满了画面感，让我仿佛能闻到空气中弥漫的香料味，听到当地人热情的欢呼声。这种沉浸式的写作手法，极大地激发了我对探索未知世界的渴望。它不仅仅是在讲解“如何营销”，更是在传递一种“如何更好地去体验和理解世界”的理念。书中对于如何挖掘和包装地域特色资源的探讨，提供了很多富有创意的视角，让我开始重新审视那些看似寻常的风景，思考它们背后蕴藏的独特故事和价值。读完这一部分，我感到自己的思维框架被拓宽了，不再局限于传统的旅游产品设计，而是开始关注体验的深度和情感的连接。

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这本著作的语言风格，我得说，是相当的清新和富有哲理的。它很少使用那些华丽的辞藻，但每一个用词都像经过了精心的打磨，掷地有声。在探讨服务质量与顾客忠诚度构建的部分，作者没有陷入空洞的口号式宣传，而是深入剖析了“微小互动”在建立长期关系中的巨大作用。书中提到的一些关于员工培训的细节，比如如何引导一线服务人员将“流程执行者”转变为“情感连接者”，这个理念对我触动很大。它让我意识到，再高科技的营销手段，最终还是要回归到人与人之间的真诚交流上。我甚至会时不时地停下来，重新阅读某一段文字，因为它总能从一个我之前忽略的角度，重新诠释一个老生常谈的问题。这本书的阅读体验，更像是一场与一位智者进行的深度对谈。

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