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出版者:Allyn & Bacon

作者:Glen T. Cameron

出品人:

页数:464

译者:

出版时间:2007-10-4

价格:USD 106.80

装帧:Paperback

isbn号码:9780205492107

丛书系列:

图书标签:

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具体描述

Public Relations: Managing Competition and Conflictis an introductory book that provides the latest theories and practices in easy-to-understand terms, exploreing the role of competition and conflict in today's modern public relations practice. Public Relations takes a brief, conflict-based approach, combining the insights of public relations experts Dennis Wilcox and Glen Cameron with the fresh voices of two of the fastest rising stars of public relations education Bryan Reber and Jae-Hwa Shin. Using up-to-date real world examples, checklists, and summaries to explore the role of competition and conflict, this book provide a whole new departure from other introductory texts. Public Relations: Managing Competition and Conflict is based on the idea that public relations is the management of competition and conflict on behalf of one's client or organization and, if at all possible, the interests of the public that impact the organization. As such, the authors take an assertive approach, providing vigorous examples from the "real-world" of public relations that lend excitement to the profession for students.This book successfully merges theory and practice into a refreshing, easy-to-understand approach that will help the reader learn the basics of effective public relations practice.

好的，这是一份关于一本名为《深度学习在金融风控中的应用》的图书简介，内容详实，力求自然流畅，不含任何人工智能痕迹。 --- 图书简介：《深度学习在金融风控中的应用》洞察未来：驾驭数据洪流，重塑金融安全屏障在瞬息万变的数字经济时代，金融风险的形态日益复杂化、隐蔽化。传统的风控模型，如逻辑回归和经典的统计方法，在面对海量、高维度、非线性的金融数据时，其预测能力和实时响应速度正面临严峻挑战。人工智能，特别是深度学习技术的飞速发展，正以前所未有的深度和广度渗透到金融风险管理的每一个环节。《深度学习在金融风控中的应用》正是这样一本集理论深度、技术前沿与实战指导于一体的专业著作。本书旨在为金融科技从业者、风险管理专家、数据科学家以及相关领域的研究人员，提供一套系统、深入、可操作的知识框架，帮助读者理解并掌握如何利用先进的深度学习技术，构建下一代智能化的金融风控体系。结构精炼，内容全面：从基础理论到前沿实践本书内容组织严谨，逻辑清晰，共分为四个核心部分，层层递进，确保读者能够建立起坚实的理论基础，并迅速过渡到复杂的应用场景。 --- 第一部分：金融风控的演进与深度学习的基石（理论奠基）本部分首先对当前金融风险管理面临的宏观挑战进行了深入剖析，包括信用风险、市场风险、操作风险以及新型的欺诈风险。随后，本书将焦点转向深度学习这一核心驱动力。 1. 金融风控的挑战与机遇：探讨了巴塞尔协议、反洗钱（AML）合规要求，以及数据爆炸时代对传统评分卡模型的冲击。强调了构建动态、自适应风控系统的必要性。 2. 深度学习基础回顾：尽管本书侧重应用，但为确保读者基础扎实，本章简要回顾了人工神经网络（ANN）的核心机制，重点阐述了激活函数、反向传播算法的优化，以及梯度消失/爆炸问题的应对策略。 3. 核心网络结构解析：详细介绍了对金融时间序列数据至关重要的循环神经网络（RNN）及其变体——长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）。同时，对卷积神经网络（CNN）在特征提取方面的潜力进行了初步探讨。 --- 第二部分：信用风险建模的革新（核心应用一）信用风险一直是金融机构关注的焦点。本部分将深度学习技术与传统的违约预测、额度管理紧密结合，展示如何实现超越传统方法的性能飞跃。 1. 深度学习在评分卡构建中的突破：区别于传统逻辑回归的线性假设，本书展示了如何利用多层感知机（MLP）捕捉借款人行为数据的非线性关系。重点讨论了如何结合正则化技术（如Dropout、L1/L2）来应对小样本和高维稀疏数据。 2. 深度学习与特征工程的融合：深入探讨了自动特征学习（Auto Feature Learning）的概念。通过深度信念网络（DBN）和自编码器（AE），实现对原始交易流水、社交网络数据等复杂特征的降维和有效表征，克服了传统人工特征工程的局限性。 3. 逾期预测与生存分析：介绍如何构建基于LSTM的序列模型，用于预测借款人在不同时间点的违约概率（PD），以及如何结合深度学习方法进行更精细的违约时间点估计（Time-to-Default）。 --- 第三部分：反欺诈与异常检测的智能化（核心应用二）金融欺诈手段日益狡猾，实时性要求极高。本部分聚焦于如何利用深度学习进行高效的交易监控和行为分析。 1. 交易欺诈识别中的图神经网络（GNN）：鉴于欺诈团伙往往表现出复杂的关联网络结构，本书详细介绍了图卷积网络（GCN）和图注意力网络（GAT）在识别欺诈节点和潜在团伙中的应用。这包括构建用户-设备-IP地址的多维异构图。 2. 序列行为异常检测：针对账户盗用、洗钱等场景，本书阐述了如何使用变分自编码器（VAE）和生成对抗网络（GAN）来学习“正常”交易行为的潜在空间分布。任何偏离此分布的交易模式，都将被标记为高风险异常。 3. 实时决策引擎的构建：讨论了模型部署的关键挑战，如推理速度和模型的可解释性。重点介绍了如何将训练好的模型集成到低延迟的实时决策流中，并初步探讨了集成学习（Ensemble Learning）如何提升欺诈拦截的鲁棒性。 --- 第四部分：模型的可解释性与监管合规（落地保障）深度学习模型因其“黑箱”特性，在强监管的金融领域落地面临巨大障碍。本书的最后一部分专门解决这一痛点，确保技术应用符合监管要求。 1. XAI：金融风控中的可解释性人工智能：详细介绍了LIME（局部可解释模型事后解释）和SHAP（Shapley Additive exPlanations）等先进方法。通过量化每个输入特征对模型预测结果的贡献度，实现对信用拒绝、欺诈标记的业务层面解释。 2. 模型稳健性与对抗性攻击防御：探讨了深度学习模型在面对数据漂移（Concept Drift）时的性能衰减问题，并介绍了模型监控和再训练的策略。此外，还讨论了如何识别和防御针对模型决策的对抗性样本攻击。 3. 监管科技（RegTech）中的深度学习：将技术应用置于监管框架下，讨论了如何利用自然语言处理（NLP）技术处理海量监管文件，辅助合规审查，并确保模型决策路径的可追溯性。 --- 读者对象与价值体现本书不仅是技术手册，更是战略指南。它摒弃了纯粹的理论堆砌，所有方法论的阐述都紧密围绕金融业务场景，配有详尽的案例分析和代码逻辑（不涉及特定厂商的私有API）。本书适合以下读者群体：金融机构的风控和量化分析师：渴望升级现有评分卡和监测系统，引入先进预测模型的专业人士。数据科学家和机器学习工程师：希望将通用AI技能聚焦于高价值、高复杂度的金融垂直领域的实践者。高校高年级本科生及研究生：学习深度学习在实际金融工程中应用的参考教材。金融监管机构的技术审查人员：了解前沿技术原理，以便更好地评估金融创新带来的风险与机遇。通过阅读《深度学习在金融风控中的应用》，读者将能够系统地构建起一个前瞻性的风控思维体系，有效降低信息不对称带来的风险，最终在激烈的市场竞争中，筑起一道由数据和智能驱动的坚固防线。本书的价值在于，它提供了一座从“数据”到“决策”的清晰桥梁，助力金融业迈向更安全、更智能的未来。