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出版者:Thomson Learning

作者:Mattingley, Rozella

出品人:

页数:448

译者:

出版时间:1996-6

价格:$ 232.72

装帧:HRD

isbn号码:9780827360570

丛书系列:

图书标签:

• 健康信息管理
• 医疗信息学
• 信息技术
• 医疗保健
• 数据分析
• 隐私保护
• 合规性
• 电子健康记录
• 医疗管理
• 信息系统

深度学习在金融风控中的应用：构建下一代智能决策系统 图书简介 随着金融市场的日益复杂化和数字化转型的加速，传统基于统计模型和经验规则的风险管理方法正面临前所未有的挑战。欺诈手段的不断演进、信贷违约模式的动态变化，以及海量非结构化数据的涌入，要求金融机构必须采纳更先进、更具预测性的技术来实现精准风险控制和合规管理。本书《深度学习在金融风控中的应用：构建下一代智能决策系统》，正是在这一背景下应运而生的一部深度聚焦于如何利用尖端人工智能技术——特别是深度学习（Deep Learning）——革新金融风险管理范式的专业著作。 本书并非泛泛而谈机器学习或数据科学，而是将视角精确地锁定在金融风控的核心痛点上：如何从海量、高维度、异构的数据中挖掘出不易被传统模型捕捉的深层关联，从而实现更早、更准地识别和量化风险。 第一部分：金融风险的数字化重构与深度学习的机遇 本书开篇深入剖析了当前金融行业面临的主要风险类型，包括信用风险、市场风险、操作风险以及日益凸显的合规与反欺诈风险。传统的评分卡模型、逻辑回归或简单的树模型在处理非线性关系和高维稀疏数据时表现出明显的局限性。 随后，本部分系统介绍了深度学习技术栈的基础知识，强调其相对于传统机器学习的范式优势——即自动特征工程（Automatic Feature Extraction）。我们详细阐述了深度神经网络（DNN）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变体（如LSTM和GRU）在处理不同类型金融数据时的内在机制和适用场景。重点讨论了深度学习如何克服“维度灾难”和“特征黑箱”问题，为构建高精度风险模型奠定了理论基础。 第二部分：核心应用场景一：智能信用评估与违约预测 信用风险是金融机构的生命线。本书在这一部分提供了详尽的实践指南，指导读者如何利用深度学习模型重塑信用评分和贷款审批流程。 异构数据融合模型： 详细介绍了如何整合传统的结构化申请数据（收入、负债、历史还款记录）与非结构化的半结构化数据（如征信报告文本、社交网络行为数据、移动设备指纹数据）。我们将重点介绍多模态深度学习架构，例如如何使用Transformer结构处理序列化的历史交易记录，并将其输出向量与结构化数据进行有效融合。 动态风险迁移学习： 探讨了在数据稀疏或新产品发布初期，如何利用迁移学习（Transfer Learning）将在成熟市场或相关领域训练好的模型权重进行微调，快速建立高准确率的初始风险模型，有效解决了“冷启动”问题。 可解释性挑战与应对（XAI for Credit）： 深度学习模型常因“黑箱”特性受到监管机构的质疑。本书用数个章节专门探讨了金融风控场景下的可解释性技术，包括SHAP值、LIME以及深度学习特有的梯度敏感可视化方法，确保模型决策的透明度和公平性，满足巴塞尔协议等监管要求。 第三部分：核心应用场景二：实时反欺诈与异常检测 随着金融科技的发展，电子支付和线上交易的欺诈行为日益隐蔽和快速。本书强调了实时性在反欺诈中的关键作用。 时序建模与图神经网络（GNN）： 针对欺诈团伙利用复杂关联网络进行协同作案的特点，本书深入讲解了如何构建金融实体关系图谱。重点介绍了图卷积网络（GCN）和图注意力网络（GAT）在识别复杂欺诈模式（如团伙作案、身份盗用、洗钱网络）中的强大能力。书中提供了如何将交易流转化为动态图结构，并利用GNN进行实时路径预测和异常节点检测的完整案例。 自编码器与生成对抗网络（GANs）在异常检测中的应用： 详细阐述了深度自编码器（Deep Autoencoders）如何学习正常交易的潜在表示，从而对微小、非线性的异常交易信号进行高灵敏度捕捉。同时，本书也探讨了如何利用对抗生成网络（GANs）来模拟新的、更复杂的欺诈样本，以增强现有模型的鲁棒性，对抗不断进化的欺诈手段。 第四部分：前沿技术与系统化部署 本书的后半部分关注将先进模型转化为生产力的工程实践和监管前沿。 模型性能的端到端监控与漂移检测： 强调模型在实际环境中性能衰减（Model Drift）的风险。探讨了如何利用深度监控框架，实时跟踪输入数据分布和模型预测准确率，并引入对抗性概念来模拟潜在的系统性风险冲击。 联邦学习（Federated Learning）在数据孤岛中的应用： 针对银行间、金融机构间数据共享的合规障碍，本书详细介绍了联邦学习框架，允许模型在不直接暴露原始敏感数据的情况下，共同训练更强大的风险模型，尤其适用于跨机构的洗钱检测和宏观风险预警。 强化学习在动态定价与资产管理中的潜力： 探讨了如何使用深度强化学习（DRL）来优化贷款的动态利率定价策略，使其能够在风险和收益之间找到最优平衡点，以及在复杂衍生品交易中进行高频风险对冲的未来方向。 总结 《深度学习在金融风控中的应用》旨在为量化分析师、风险管理专家、金融科技工程师以及相关领域的研究人员，提供一个从理论基础到前沿实践的全面技术蓝图。本书坚持以实战为导向，通过详细的算法推导、代码片段的指引以及真实的金融数据集案例分析，确保读者不仅理解“是什么”，更能掌握“如何做”，从而成功构建出面向未来、具备高度韧性和智能性的金融风险管理决策系统。它将是推动金融风险管理进入“智能决策”时代不可或缺的参考手册。

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