具体描述
“现代推销技术”是一门艺术性和实践性均较强的课程，所以在编写过程中非常注重理论与实践的结合。主要思路是以推销的基本理论为框架，包括推销原理、推销要素、推销环境与推销模式，并在此基础上介绍了寻找与识别顾客、接近顾客、推销洽谈、处理顾客异议、成交与售后服务等推销技术和技巧，既全面地涵盖了推销的基本理论，又形成了一个完整的推销实务过程。
本书理论联系实际，实用性强，既可作为高职高专院校市场营销专业和相关专业的教材，也可作为企业市场营销和管理人员的自学用书。
《深度学习在金融风控中的应用实践》 图书简介 随着金融科技的飞速发展，传统风控模型面临着数据量爆炸式增长、非结构化数据分析难度加大以及风险模式快速演变的挑战。本书《深度学习在金融风控中的应用实践》正是为应对这些挑战而精心编撰的一部实践指南。它深入浅出地探讨了如何利用先进的深度学习技术，革新和优化金融机构在信用风险评估、欺诈检测、市场风险管理以及合规性监控等核心风控环节中的效率与准确性。 本书的构建基于一个核心理念：理论的深度必须服务于业务的实效。因此，我们不仅详尽阐述了卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、自编码器（Autoencoder）以及图神经网络（GNN）等主流深度学习模型的数学原理和结构，更侧重于它们在真实金融场景下的具体部署、模型训练调优、特征工程构建以及结果的可解释性增强。 全书内容分为四个主要部分，层层递进，确保读者能够从基础概念过渡到复杂的实战项目。 第一部分：金融风控的数字化转型与深度学习基础 本部分首先对当前金融风控环境进行了宏观剖析，识别了传统统计方法（如逻辑回归、决策树）在处理高维稀疏数据和复杂非线性关系时的局限性。随后，我们为读者打下了坚实的深度学习基础。这包括对人工神经网络基本单元——神经元、激活函数、损失函数和优化器（如Adam、RMSProp）的深入理解。 重点章节涵盖了深度学习在处理时间序列数据和序列决策中的优势。例如，在描述信用评级动态变化时，我们详细对比了传统马尔可夫链模型与基于LSTM的序列预测模型的性能差异。同时，我们强调了金融数据特有的挑战，如数据不平衡性（欺诈样本极少）、数据漂移（市场环境变化）以及数据隐私保护下的联邦学习概念引入。 第二部分：信用风险评估的深度学习革命 信用风险是银行和非银金融机构的生命线。本部分将火力集中于如何用深度学习技术替代或增强现有的FICO分数或内部评级系统。 我们首先介绍了多层感知机（MLP）在构建更精细的评分卡模型中的应用。随后，深入探讨了序列信息捕捉的重要性。例如，对于一个贷款申请人，其历史交易记录、还款行为的时间序列数据蕴含着比静态快照更丰富的信息。我们展示了如何利用双向LSTM网络处理长期的交易历史，捕获用户行为模式的演变，从而预测未来违约概率。 一个重要的创新点在于特征工程的自动化。传统的金融特征工程需要大量领域专家经验，耗时耗力。本书阐述了如何利用深度自编码器（DAE）和变分自编码器（VAE）进行特征降维和表示学习。通过训练网络自动从原始交易描述、文本化的借款用途说明中提取出低维、高信息量的潜在因子（Latent Factors），这些因子可以直接输入到下游的风险预测模型中，极大地提升了模型的泛化能力和自动化水平。 第三部分：实时欺诈检测与异常行为识别 金融欺诈是动态且不断演变的威胁。静态规则和基于统计阈值的检测方法已无法跟上黑产的步伐。本部分聚焦于实时、高吞吐量的欺诈检测系统构建。 我们详细介绍了图神经网络（GNN）在关联分析中的颠覆性作用。在反欺诈场景中，账户、IP地址、设备ID、交易对手之间构成了一个复杂的网络结构。GNN能够有效捕捉这些实体间的隐性连接和团伙作案模式。书中提供了使用GraphSage或GCN模型来识别“关联欺诈团伙”的案例分析，并解释了如何构建有效的异构图（Heterogeneous Graph）来表示不同类型的金融实体。 此外，对于异常交易检测，我们提供了基于隔离森林（Isolation Forest）与深度One-Class SVM（OCSVM）的结合方案。特别地，我们强调了可解释性在欺诈模型中的必要性。当模型标记一笔交易为高风险时，监管机构和客户服务需要知道“为什么”。因此，我们引入了LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）和SHAP（SHapley Additive exPlanations）等工具，用于解释深度模型对特定交易的决策依据。 第四部分：模型部署、监控与监管合规 构建出高性能的模型只是成功的第一步，如何将其稳定、高效地部署到生产环境并持续维护，是决定项目成败的关键。 本部分内容侧重于M LOps在金融风控中的落地。我们讨论了模型在流式数据平台（如Kafka）上的实时推理优化，包括模型量化（Quantization）和模型蒸馏（Distillation）技术，以满足毫秒级的响应要求。 更重要的是，金融模型面临严格的监管审查。本书专门辟章节讨论了如何量化和应对模型风险，特别是数据漂移（Data Drift）和概念漂移（Concept Drift）的自动检测与报警机制。我们展示了如何建立“影子模型”和“A/B测试”框架，确保新模型的迭代升级是稳健且可控的。最后，结合巴塞尔协议（Basel Accords）和相关金融法规的要求，本书探讨了如何利用可解释性技术来满足监管对模型透明度的要求，确保模型决策的公平性和非歧视性。 本书特色： 1. 深度与广度兼备： 涵盖了从基础网络到前沿图神经网络的完整技术栈。 2. 实践导向： 案例分析均基于真实的金融数据集结构（脱敏处理后），提供详尽的Python代码示例和模型训练参数。 3. 聚焦金融痛点： 专门针对数据稀疏性、非线性、时间依赖性等金融特有难题提供解决方案。 4. 强调可解释性： 不仅仅追求高准确率，更注重模型决策的透明度和业务可信赖性。 本书适合于银行、保险、证券公司、金融科技公司的风控工程师、量化分析师、数据科学家，以及对应用深度学习解决复杂业务问题感兴趣的高级技术人员。掌握本书内容，您将能构建出更智能、更具前瞻性的下一代金融风险控制系统。
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