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出版者:东南大学出版社

作者:高钧

出品人:

页数:215

译者:

出版时间:2006-8

价格:22.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787564105013

丛书系列:

图书标签:

• 仓储管理
• 库存管理
• 物流管理
• 供应链管理
• 仓库优化
• 物料管理
• 订单处理
• WMS
• 精益仓储
• 仓储技术

好的，以下是一份关于《深度学习在金融风控中的应用》的图书简介，旨在详细介绍该书内容，同时避免提及“仓储管理”或任何暗示AI生成的内容。 --- 深度学习在金融风控中的应用 导言：金融科技浪潮下的变革引擎 在全球金融市场日益复杂化和数字化的今天，传统的风控模型正面临前所未有的挑战。数据量的爆炸式增长、非结构化信息的涌现，以及瞬息万变的金融环境，要求我们必须采用更具前瞻性、更精细化的风险识别与管理工具。本书《深度学习在金融风控中的应用》，正是基于这一时代需求而精心撰写的一部专业著作。它系统性地梳理了深度学习技术的核心理论，并将其深度融合到金融风险控制的各个关键领域，为金融机构、科技公司及相关研究人员提供了一套从理论到实践的完整解决方案。 本书并非停留在概念层面，而是深入到算法的底层逻辑，结合真实金融场景，探讨如何利用人工神经网络的强大能力，构建出超越传统统计模型的、具备高度自适应性和解释性的新型风控体系。我们相信，深度学习不仅仅是一种技术升级，更是金融风控范式的根本性转变。 第一部分：基础理论与工具箱的构建 本部分旨在为读者打下坚实的理论基础，确保即便是初次接触深度学习的金融专业人士也能快速入门，并理解其背后的数学原理。 第一章：金融风控的演进与深度学习的必要性 首先，我们将回顾信用评分卡、巴塞尔协议等传统风控方法的局限性，重点分析它们在处理高维稀疏数据、捕捉非线性关系方面的不足。随后，引入深度学习（DL）的概念，阐述DL如何通过多层非线性变换，自动学习数据中的复杂特征表示，从而在违约预测、欺诈检测等领域展现出巨大潜力。本章还将讨论数据质量在DL模型中的核心地位，以及特征工程在DL框架下的新范式转变。 第二章：深度神经网络核心架构解析 本章是技术核心的奠基。我们将详细剖析当前主流的深度学习架构及其在金融场景中的适用性： 1. 多层感知机（MLP）与激活函数： 阐述深度 MLP 如何构建复杂的决策边界，并深入探讨 ReLU、Sigmoid、Tanh 等激活函数对模型收敛速度和性能的影响。 2. 卷积神经网络（CNN）在序列数据中的应用： 尽管 CNN 主要用于图像处理，但我们将展示如何通过一维卷积有效地提取交易时间序列或文本描述中的局部模式特征。 3. 循环神经网络（RNN）及其变体（LSTM/GRU）： 这是处理时间序列数据的核心。我们将详细解释长短期记忆网络（LSTM）如何解决梯度消失问题，使其成为分析客户行为路径、监测市场动态变化的首选模型。 第三章：模型训练、优化与正则化策略 构建模型并非一蹴而就，高效的训练和稳健的泛化能力至关重要。本章聚焦于训练过程中的关键技术： 优化器选择： 对比 SGD、Adagrad、RMSProp 和 Adam 等优化算法的收敛特性，并给出在不同规模金融数据集上的实践建议。 损失函数设计： 针对金融领域数据不平衡的特点（例如欺诈事件极少），我们将探讨如何定制化损失函数，如 Focal Loss 或基于成本敏感的学习方法。 正则化与防止过拟合： 详细介绍 Dropout、Batch Normalization（批标准化）在稳定深度网络训练中的作用，以及如何通过早停法（Early Stopping）确保模型在未见数据上的表现。 第二部分：核心风控领域的深度实践 本部分将技术理论与实际金融业务深度结合，详细介绍深度学习在几大核心风控场景中的落地细节。 第四章：基于深度学习的信用风险评估与评分 信用风险是金融业务的基石。本章重点关注如何利用深度学习提升传统评分卡的性能和稳定性。 1. 特征工程的自动化： 探讨深度网络如何自动从原始数据中提取高阶交互特征，减少人工干预。 2. 深度学习评分卡构建： 介绍如何使用如 DeepFM（深度因子分解机）等模型，有效融合结构化数据和嵌入表示（Embedding）的优势。 3. 生存分析与时间依赖性建模： 引入时间敏感的深度学习模型，预测客户在不同时间窗口内的违约概率，从而实现更动态的授信管理。 第五章：实时反欺诈与异常检测系统 欺诈行为的隐蔽性和快速迭代要求风控系统具备毫秒级的反应能力。 1. 无监督异常检测： 介绍自编码器（Autoencoders, AE）在学习“正常”交易模式后的应用，任何偏离该模式的交易即被标记为高风险。 2. 图神经网络（GNN）在团伙欺诈中的识别： 重点阐述 GNN 如何将账户、设备、交易网络构建成复杂的图结构，识别隐藏在网络结构中的欺诈团伙，这是传统模型难以企及的优势。 3. 序列建模检测： 利用 LSTM 识别用户行为模式的微小变化，例如登录地点、交易频率、金额的异常波动，实现早期预警。 第六章：市场风险与压力测试的深度洞察 除了信用和操作风险，市场风险的复杂性也要求更先进的建模技术。 1. 高频数据建模： 讲解如何利用深度学习处理高频金融时间序列数据，预测波动率，并进行更精准的风险敞口计算。 2. 基于生成对抗网络（GAN）的压力测试： 介绍如何使用 GANs 生成高度逼真的、极端但符合统计特性的合成市场场景（“黑天鹅事件”），以测试投资组合的鲁棒性。 3. 因子模型与可解释性（XAI）： 讨论如何利用如 SHAP 值和 LIME 等技术，对深度学习在市场风险预测中的决策进行事后解释，满足监管合规要求。 第三部分：模型的可解释性、部署与未来趋势 一个强大的模型必须是可信赖的、可部署的，并且能够适应未来的监管环境。 第七章：金融深度学习模型的可解释性（XAI） 在金融领域，“为什么”与“是什么”同样重要。本章致力于弥合深度学习的“黑箱”特性与监管对透明度的要求之间的鸿沟。 局部解释技术： 详细介绍梯度可视化技术（如 Grad-CAM 的金融应用），展示模型关注了交易记录中的哪些关键字段。 全局解释与模型简化： 探讨如何从训练好的深度网络中提取关键特征权重，构建可被业务人员理解的代理模型（Surrogate Models）。 因果推断在风控中的集成： 展望如何结合深度学习与因果推断方法，区分相关性与因果性，从而制定更有效的干预策略。 第八章：模型的生产环境部署与 MLOps 从原型到生产环境的稳定运行是深度学习应用成功的关键瓶颈。 1. 模型服务化架构： 介绍如何使用 TensorFlow Serving 或 PyTorch Serve 等工具，构建低延迟、高并发的实时预测 API。 2. 模型漂移监控与再训练策略： 重点讨论金融数据分布随时间变化的特性（Data Drift），以及如何建立自动化的 MLOps 流程，确保模型性能的持续性。 3. 资源优化与边缘计算： 探讨模型量化（Quantization）和剪枝技术，使复杂的深度模型能够在资源受限的系统中（如移动端APP）进行高效的本地推理。 结语：构建面向未来的智能风控生态 本书的最终目标是引导读者建立一个主动式、自适应、可解释的智能风控体系。通过掌握和应用这些前沿的深度学习技术，金融机构将能够更有效地识别新兴风险，优化资本配置，并在激烈的市场竞争中保持稳健的增长。本书为所有致力于在数字金融时代提升风险管理能力的专业人士，提供了不可或缺的路线图和实操指南。 ---

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我之前总觉得仓储管理是件很枯燥的事情，就是每天跟货物打交道。但这本书彻底改变了我的看法。作者的写作方式非常生动，他将复杂的理论转化成一个个鲜活的场景。我尤其喜欢他关于“拣货策略”的探讨，书中详细分析了不同的拣货模式，如订单拣选、批量拣选、波次拣选等等，并为每种模式的优劣势进行了深入的剖析。 他还教导我如何通过优化拣货路径来缩短拣货时间和减少无效劳动，这让我在脑海中立刻就能勾勒出一条条高效的拣货路线。读完这本书，我感觉自己对仓库里的每一个角落都充满了好奇，也更加理解了“高效”背后所蕴含的智慧。

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这本书简直就像是一位经验丰富的仓储大师，手把手地教我如何构建一个高效、有序的仓库。我尤其喜欢作者对于“仓库空间规划”的论述，他不仅仅是告诉你要合理利用空间，而是深入分析了不同区域的功能划分，例如收货区、上架区、拣货区、发货区等等，以及如何根据商品的特性、周转率来确定它们的摆放位置。这让我明白了，一个好的仓库布局，本身就是一种隐形的竞争优势。 书中关于“安全管理”的部分也让我觉得非常实用。仓储环境往往涉及机械设备、高处作业等潜在风险，作者详细列举了各种安全隐患，并提出了相应的预防措施，包括设备维护、操作规程、应急预案等等。这让我认识到，安全不仅仅是制度，更是贯穿于日常操作的每一个环节。读完这本书，我感觉自己对仓库的管理从“知道一点”变成了“了然于胸”。

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这本书的价值，远不止于它所传授的理论知识，更在于它所激发的那种对细节的关注和对效率的追求。作者的笔触，如同精密的尺规，丈量着仓储管理的每一个维度。我特别喜欢他对“收货流程”的梳理，从卸货、验货、点数、核对订单，到信息录入，每一个环节都被描绘得清清楚楚，并且强调了每个环节的注意事项，例如如何识别残次品、如何处理差异单据等。 他还深入分析了“上架作业”的策略，例如按照商品的品类、尺寸、重量、周转率来选择不同的存储方式，如货架存储、堆垛存储、自动化立体仓库存储等。这让我意识到，每一个商品，都应该有一个最适合它的“家”，而仓库管理者的任务，就是为它们找到那个最理想的“家”。

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我一直认为，仓储管理是一门被低估的艺术，它不像市场营销那样光鲜亮丽，也不像研发那样具有颠覆性，但它却是整个供应链的基石，是决定企业运营效率和盈利能力的关键。这本书，恰恰就是我寻找的那块“基石”。作者的写作风格非常吸引人，他没有使用过于生硬的专业术语，而是将复杂的概念用通俗易懂的语言娓娓道来。我特别喜欢他对于“仓库自动化”的解读，不仅仅是介绍各种先进的设备，更重要的是阐述了这些设备如何改变了传统的仓储模式，如何提升了作业效率，又如何降低了人力成本。 尤其是书中关于“智能仓储系统”的介绍，让我大开眼界。它不仅仅是一个简单的库存追踪工具，而是一个集成了数据分析、人工智能、物联网等多种技术的综合性平台。书中详细描绘了如何利用RFID技术进行货物的快速识别和追踪，如何利用AGV（自动导引车）实现货物的自动化搬运，以及如何通过WMS（仓库管理系统）进行精细化的库存管理和作业调度。读完这部分，我仿佛看到了未来仓储的雏形，也更加坚定了向智能化转型的决心。

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这本书就像是我在仓储管理领域的“启蒙读物”，让我从一个门外汉，逐渐变成了一个懂得基本规则和操作的“内行”。作者的文字非常有力量，他用逻辑性和说服力，一点点地瓦解了我过去那些错误的认知。我非常欣赏他对“包装与发货”环节的细致描绘。不仅仅是简单地告诉你要把东西打包好，而是强调了包装材料的选择、包装方式的设计，甚至还提到了如何根据商品的易损性来选择最合适的包装方案，以确保商品在运输过程中的安全。 他还强调了“信息系统”在现代仓储中的核心作用，详细介绍了WMS（仓库管理系统）、TMS（运输管理系统）等如何协同工作，实现信息的实时共享和流程的自动化。读到这里，我才真正理解了为什么那些先进的物流企业能够如此高效地运作，原来强大的信息系统才是他们的“大脑”。

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这本书带给我的，不仅仅是知识的增益，更是一种思维方式的转变。作者的文字，如同清泉一般，涤荡着我之前那些模糊和零散的认识。我特别赞赏他对“库位管理”的精辟论述。他不仅仅是告诉我如何给货物分配库位，而是深入探讨了如何根据商品的特性，例如尺寸、重量、易损性、周转率等，来选择最合适的库位，并介绍了如何利用系统化的编码来标识和追踪每一个库位。 他还强调了“库存分析”的重要性，通过对历史库存数据、销售数据、采购数据进行深入分析，来预测未来的需求，从而做出更明智的库存决策。这让我明白，所谓的“科学管理”，就是基于数据，做出最优的决策。

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自从开始接触这本书，我仿佛打开了新世界的大门。过去，我对于仓储的理解仅限于“东西堆在一起”的简单概念，而这本书则彻底颠覆了我的认知。作者的笔触细腻而深刻，将仓储管理从一个边缘化的部门，提升到了战略性的核心地位。我特别欣赏他对“收货与质检”这一环节的重视，很多时候，我们都忽略了源头的质量控制，而这本书则强调了从收货开始，就应该建立完善的质检流程，确保入库商品的质量，这不仅能减少后期的退货和损失，更能直接提升客户满意度。 书中关于“出库作业”的讲解也让我受益匪浅。作者详细介绍了不同类型的出库模式，例如订单拣选、批量拣选、分区拣选等，并分析了它们各自的优缺点以及适用的场景。他甚至还提到了如何通过优化拣选路径，减少拣选人员的无效行走距离，从而提高拣货效率。这些细节的处理，让我觉得作者真的是将仓储管理的每一个角落都研究得透彻。

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我一直对能够将混乱变得有序的事物充满敬意，而这本书正是关于如何实现这种“有序”的宝典。作者的叙述风格非常严谨，但又不失人情味，他将抽象的管理理念，转化成了可以落地执行的步骤和方法。我最喜欢的部分是关于“库存盘点”的章节，书中详细介绍了不同盘点方法的优劣，例如永续盘点、定期盘点、循环盘点等，以及如何通过科学的盘点方法来保证库存数据的准确性。 他还深入探讨了“库存周转率”这个重要的指标，并教导读者如何通过分析周转率来识别滞销商品、优化库存结构。这让我意识到，库存并非越多越好，关键在于其流动性。通过这本书的学习，我能够更清晰地认识到，每一次库存的变动，都蕴含着管理上的学问，而我的工作，就是不断去优化这些变动。

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这本书的出现，简直是为我这种常常在脑海里构筑各种虚拟仓库，并为物品摆放位置、周转效率而纠结不已的人量身定做的。从第一次翻开它，我就像是掉进了一个充满条理和秩序的宝藏库，里面的知识如涓涓细流，滋养着我那些杂乱无章的想法。作者用非常细腻且富有逻辑的笔触，将仓储管理的每一个环节都剖析得淋漓尽致。我特别欣赏他对于“库存控制”那一章节的阐述，不仅仅是简单地告诉你要控制库存，而是深入浅出地讲解了什么叫做“经济订货批量”，以及如何根据需求预测、提前期、持有成本和订货成本来计算出最优的订货量。这让我意识到，所谓的“高效”并非无谓的削减，而是一种基于数据分析和科学计算的艺术。 更让我印象深刻的是，作者并没有止步于理论的堆砌，而是结合了大量实际案例，有的案例甚至可以从我脑海中过去的某些模糊记忆中找到影子。比如，书中提到某个电商平台如何通过精细化的仓库布局，将拣货路径缩短了30%，这让我恍然大悟，原来那些看似随意的摆放背后，隐藏着如此深厚的学问。我也开始反思自己过去的一些“直觉式”管理，认识到这种方法在面对复杂多变的业务场景时是多么的苍白无力。这本书不仅仅是关于仓库里的“货”，更是关于如何让这些“货”以最高效、最低成本的方式流动，最终实现价值的最大化。

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这本书的价值，在于它将仓储管理的复杂体系，抽丝剥茧地展现在读者面前。作者的叙述风格，既严谨又富有启发性，让我看到了仓储管理中蕴含的无限可能。我特别喜欢他关于“运输与配送”的章节，他详细阐述了如何根据商品的特性、目的地、客户的要求来选择合适的运输方式和配送路线，以及如何通过优化配送网络来降低物流成本、提高配送效率。 他还提到了“逆向物流”的概念，也就是退货流程的管理。这部分的内容非常实用，因为在实际操作中，退货是不可避免的，而如何高效、低成本地处理退货，也是仓储管理的重要组成部分。这本书让我对整个物流链条有了更全面的认识。

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