现代企业供应物流管控 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:中国矿业大学出版社

作者:

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2002-05-01

价格:59.0

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isbn号码:9787810705172

丛书系列:

图书标签:

• 供应链管理
• 物流管理
• 企业管理
• 库存控制
• 采购管理
• 物流管控
• 现代企业
• 运营管理
• 效率提升
• 成本控制

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，旨在全面阐述如何利用前沿的深度学习技术，革新和优化传统金融风险管理体系。 --- 《深度学习在金融风控中的应用与实践》 导言：金融风控的范式革命 在数字化浪潮席卷全球的今天，金融行业正面临前所未有的机遇与挑战。传统依赖统计模型和专家经验的风险控制手段，在应对高频交易、海量非结构化数据以及复杂金融衍生品的挑战时，已逐渐显露出其局限性。以深度学习（Deep Learning, DL）为代表的人工智能技术，凭借其强大的特征提取能力和非线性拟合潜力，正成为驱动金融风险管理实现质的飞跃的核心引擎。 本书并非探讨供应链管理、企业运营或物流优化等主题，而是聚焦于利用先进的神经网络模型，解决信贷审批、反欺诈、市场风险预测和合规监控等金融核心痛点。 --- 第一部分：金融风控的基石与挑战 本部分为读者奠定坚实的理论基础，清晰界定当前金融风控面临的复杂环境，为后续引入深度学习技术做好铺垫。 第一章：现代金融风险画像与分类 深入剖析信用风险、市场风险、操作风险和流动性风险的内涵及其在当今金融生态中的演变。重点探讨传统风险评估方法的局限性，例如：线性模型的欠拟合问题、评分卡（Scorecard）对高维稀疏数据的处理瓶颈，以及特征工程的巨大人力成本。 第二章：传统风控模型的衰退与数据驱动的必然性 阐述巴塞尔协议（Basel Accords）对风险量化的要求，以及大数据、移动互联网产生的非结构化数据（如文本、图像、交易行为序列）如何使传统模型失效。强调从“基于规则”向“基于数据学习”转型的必要性。 --- 第二部分：深度学习理论在金融领域的映射 本部分详细介绍与金融风控强相关的深度学习核心架构，并解释其结构如何天然适配金融数据的特性。 第三章：全连接网络与特征工程的自动化 介绍多层感知机（MLP）的基础结构，重点在于其如何通过多层非线性激活函数，自动学习输入变量之间复杂的交互关系，避免了传统模型中需要人工预设大量交互项的繁琐过程。深入分析ReLU、Sigmoid、Tanh等激活函数在处理金融变量时的优劣。 第四章：循环神经网络（RNN）与序列依赖性捕捉 金融数据（如股票价格、用户行为轨迹、交易历史）具有明显的时间序列特性。本章重点讲解标准RNN、长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）。通过实例演示如何利用LSTM预测时间序列中的波动率聚集现象（Volatility Clustering）和监测高频交易中的异常行为模式。 第五章：卷积神经网络（CNN）与异构数据分析 虽然CNN常用于图像处理，但其在处理结构化数据的高维局部特征和模式识别方面同样展现出强大能力。本章讨论如何将金融时间序列或用户画像的“多模态”数据转化为类似图像的矩阵结构，利用CNN进行快速、鲁棒的特征提取，特别是在欺诈团伙识别中的应用。 第六章：深度嵌入技术与知识图谱的融合 探讨词嵌入（Word2Embedding）技术在处理监管文件、客户投诉文本中的情感分析和主题建模。更进一步，介绍如何构建金融知识图谱，并将图结构数据转化为节点嵌入向量，用于更精准的关联风险和反洗钱（AML）中的复杂网络穿透分析。 --- 第三部分：核心风控场景的深度学习实战 本部分是本书的核心，提供详尽的算法选择、模型构建、训练优化及业务部署的完整流程。 第七章：深度学习驱动的信用评分与违约预测 超越传统的逻辑回归和决策树。讲解如何使用深度神经网络（DNN）构建更具区分力的信用评分模型。关键内容包括：处理数据不平衡（Imbalance）的技术（如SMOTE、焦点损失Focal Loss）、模型的可解释性（XAI）方法（如SHAP值、LIME）在信贷审批中的落地应用，确保模型既准确又合规。 第八章：实时反欺诈系统的深度学习架构 欺诈行为通常是“零日攻击”或快速演变的模式。本章聚焦于图神经网络（GNN）在欺诈团伙识别中的颠覆性作用。通过对用户、设备、IP地址等实体构建复杂的交互图，利用GNN捕获隐藏在大量正常交易中的恶意关联路径，实现毫秒级的实时拦截。 第九章：利用生成模型进行压力测试与异常检测 介绍生成对抗网络（GANs）在合成高保真、但非真实的金融交易数据方面的应用，用于模型稳健性测试和压力场景模拟。同时，讲解自编码器（Autoencoders）在无监督学习下的异常点检测，识别那些不符合“正常”行为分布的新型风险信号。 第十章：市场风险与高频信号的深度强化学习 市场风险预测具有高度动态性。本章引入深度强化学习（DRL）的概念。模拟交易员或风险套利者，让智能体在模拟的市场环境中学习最优的风险对冲策略，而非仅仅依赖静态的预测结果。讨论Actor-Critic框架在动态资产组合风险敞口管理中的实践。 --- 第四部分：模型部署、监管与未来趋势 技术落地是深度学习成功的关键。本部分关注模型在实际业务环境中的运维、监管要求以及技术前沿展望。 第十一章：M LOps：风控模型的持续集成与部署 详细阐述将训练好的深度学习模型封装、部署到生产环境（如容器化服务）的最佳实践。重点讨论模型漂移（Model Drift）的监控与自动再训练机制，确保风控模型能随金融环境的变化而保持有效性。 第十二章：可解释性、公平性与监管合规 金融行业对“为什么”的解释要求极高。深入探讨如何利用SHAP、Permutation Importance等工具来解释复杂的DL决策，满足监管机构对模型透明度的要求。讨论对抗性攻击对风控系统的潜在威胁，以及如何通过对抗训练增强模型的鲁棒性和公平性（Bias Detection）。 结语：迈向智能自适应的风控体系 总结深度学习在重塑金融风控中的核心价值，并展望未来技术方向，例如神经符号AI在规则与学习间的桥接，以及联邦学习在保护数据隐私前提下的跨机构风险协同。 --- 本书特色： 理论与代码并重： 结合清晰的数学推导与可执行的Python代码示例（主要基于TensorFlow/PyTorch）。 聚焦实践难题： 所有案例均取材于真实的金融业务场景，强调工程实现细节。 跨学科视野： 深度融合了统计学、机器学习、金融工程和计算机科学的最新进展。 适合读者： 金融机构（银行、保险、券商、金融科技公司）的风险管理人员、数据科学家、量化分析师，以及对利用AI技术革新金融业务感兴趣的研究人员和高级学生。

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翻开这本《现代企业供应物流管控》，我原本以为会看到一堆枯燥的理论和复杂的公式，毕竟我对物流这个领域接触不多。没想到，作者的笔触非常接地气，书中大量引用了实际案例，让我这个外行人也能很快抓住重点。特别是关于库存优化和需求预测的部分，讲得深入浅出，让我对过去理解模糊的“Just-in-Time”有了全新的认识。它不仅仅是讲怎么把货准时送到，更是强调了如何通过精细化的管理，将供应链中的“看不见的浪费”揪出来。书中对不同行业供应链特点的分析也相当到位，比如快消品和重工业在物流管理上的差异，这让我意识到，没有放之四海而皆准的“银弹”，只有因地制宜的策略。这本书更像是一个资深的物流顾问在耳边低语，指引我如何从全局视角审视企业的运营效率。它没有宏大的叙事，但每一个小的管理技巧都像是一块精准切割的砖石，共同构建了一个坚实、高效的现代物流体系框架。我尤其欣赏它对风险管理的阐述，在全球供应链日益脆弱的今天，书中提出的预案设计和快速响应机制，无疑是企业在不确定性中航行的重要指南针。

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说实话，我更倾向于那些能提供“操作指南”而非“哲学思辨”的书籍，而《现代企业供应物流管控》恰恰属于前者。我最欣赏它的实用性和可操作性，尤其是在关于仓库布局优化和自动化集成方面，作者提供的详细步骤和对比分析，非常适合中高层管理者进行投资决策参考。书中对不同自动化设备（如AGV、AS/RS）的性能指标对比，清晰明了，避免了企业盲目跟风上马高成本设备的风险。再者，它对合规性与可持续发展的结合也做得非常出色。在日益严格的环保法规面前，如何设计低碳足迹的绿色供应链，这本书给出了切实可行的路线图，例如包装材料的替代选择和运输路径的最优化算法应用。它不是一本只谈“效率”的书，它关注的是一种更全面、更负责任的运营模式。读完后，我立刻组织了团队，参照书中的方法论，对我们现有的配送网络进行了初步的评估和优化设想，效果立竿见影。

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这本书的结构安排简直是教科书级别的典范，逻辑严密得让人拍案叫绝。从宏观的战略规划到微观的执行细节，层层递进，没有丝毫的跳跃或疏漏。我特别留意了关于数字化转型在物流中的应用章节，作者没有停留在概念层面，而是详细拆解了从数据采集、清洗到决策支持的完整流程。这种对技术赋能的务实态度，让我觉得这本书的生命力很强，它不是在谈论未来的空中楼阁，而是指导我们如何利用现有技术武装今天的物流部门。当我读到供应商关系管理（SRM）那一章时，深感震撼，作者将传统的采购与合作关系提升到了战略伙伴的高度，详细论述了如何通过信息共享和协同规划，实现双赢的供应链生态。这本书的价值在于它提供了一套完整的工具箱，而不仅仅是一些理论模型。任何一个想在竞争中脱髦的企业，都不能忽视物流这条“主动脉”的健康程度，而这本书，就是最好的体检报告和康复手册。它教会我的，是如何将物流从一个成本中心，真正转变为价值创造中心。

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这本书的视角非常前沿，它不仅关注了企业内部的流程优化，更将目光投向了跨企业的协同与生态构建。我特别关注了书中对“供应链金融”的探讨，是如何通过物流信息流的透明化，为中小企业打通融资渠道，实现整个供应链的资金高效周转。这体现了作者深厚的产业洞察力，物流不再是孤立的职能，而是资本流动的桥梁。此外，作者对于人才培养的重视也值得称赞，他强调了现代物流管理人才需要具备跨学科的知识结构——既懂技术，又懂商务，还需具备敏锐的全局观。整本书读下来，感觉就像是经历了一次全面的企业供应链体检和升级辅导。它提供的不仅仅是知识，更是一种结构化的思维方式，让你学会如何系统性地识别瓶颈、量化绩效并持续改进。这本书绝对是物流管理领域近年来少有的、兼具理论深度和实操广度的优秀著作，值得反复研读和实践。

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我必须承认，在阅读这本书之前，我对“最后一公里”的复杂性理解得太过简单。这本书用大量的篇幅详细剖析了城市配送中的诸多痛点，从交通管制、末端交付效率到客户体验的维护，每一个环节都被拆解得淋漓尽致。作者对于逆向物流的探讨，更是让我大开眼界。过去我总觉得退货、维修这些流程是麻烦事，但书中清晰地展示了如何将逆向物流设计成一个可持续的、甚至能为企业带来额外价值的环节，例如通过专业翻新和再销售，回收部分损失。这种系统性的思维，远超出了我过去对物流仅限于“运输和仓储”的狭隘认知。这本书的语言风格是极其严谨的，数据支撑充分，即便是在讨论一些需要主观判断的决策时，作者也给出了清晰的评估矩阵，让人有据可依，不至于陷入经验主义的泥潭。它强迫读者去思考：你的物流网络，在应对突发需求波动时，究竟有多大的弹性？这种对系统韧性的强调，是现代商业环境下的必备素养。

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