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页数:377

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出版时间:2010-1

价格:29.80元

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isbn号码:9787563393152

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图书标签:

• 教学论
• 学科教学
• 教育研究
• 师范教育
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• 教学实践
• 教育理论

《深度学习在金融风控中的应用与实践》图书简介 书籍核心定位： 本书旨在深入探讨前沿的深度学习技术如何被精准、有效地应用于金融风险管理与控制领域，为金融机构和技术人员提供一套系统的理论基础、实战案例与前瞻性的技术路线图。我们聚焦于如何利用复杂神经网络模型，解决传统统计方法难以应对的非线性、高维度风险识别与量化难题。 --- 第一部分：金融风险的范式转型与深度学习的必要性 (约300字) 金融业正处于数字化转型的关键十字路口。随着金融产品日益复杂、交易速度的指数级提升以及海量非结构化数据的涌现，传统的基于线性回归、逻辑回归或经典计量经济学模型的风险识别体系，已难以有效捕获潜在的系统性风险、信用风险的细微变化以及市场操纵的隐性信号。 本书首先系统梳理了当前金融风险管理面临的四大核心挑战：数据异构性、模型解释性鸿沟、实时性要求以及“黑天鹅”事件的低频高影响特性。在此基础上，本书论证了深度学习（Deep Learning）技术，特别是其处理高维特征提取、捕获序列依赖关系及构建复杂非线性映射的能力，已成为解决这些挑战的必然选择。我们将详细解析深度学习如何从根本上重塑信用评分、反欺诈、市场波动预测及合规监测的底层逻辑。 --- 第二部分：核心深度学习模型在风险识别中的架构与部署 (约500字) 本部分是全书的技术核心，详细介绍了适用于金融场景的五大类深度学习架构及其构建要点。 1. 循环神经网络（RNN）及其变体（LSTM/GRU）在时间序列风险预测中的应用： 重点讲解如何利用长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）处理高频交易数据流、债券收益率曲线变动以及客户行为序列，实现对市场微观结构风险的精准预测。内容涵盖了序列到序列（Seq2Seq）模型在压力测试情景生成中的应用。 2. 卷积神经网络（CNN）在非结构化数据分析中的突破： 传统风控忽略了文本和图像信息。本书将展示如何运用一维CNN处理文本（如财报、新闻情绪）和二维CNN处理供应链风险相关的卫星图像或交易记录截图，实现多模态风险信息的融合。特别探讨了注意力机制（Attention Mechanism）在突出关键风险信号上的作用。 3. 图神经网络（GNN）与复杂网络风险建模： 金融系统本质上是一个复杂的关系网络。本书详述了如何构建交易对手关系图、资金流向图或社交网络图，并利用图卷积网络（GCN）和图注意力网络（GAT）来识别传染性风险、团伙欺诈网络以及系统性风险的中心节点。这是目前业界领先的风控技术前沿。 4. 深度自动编码器（DAE）与异常检测： 对于欺诈、洗钱或极端市场行为的识别，关键在于有效降维和重建误差分析。我们将深入讲解变分自动编码器（VAE）和对抗性自动编码器（AAE）在无监督或半监督学习环境下，如何学习“正常”金融行为的低维流形，从而高效地捕获偏离常态的风险事件。 5. 深度强化学习（DRL）在动态策略优化中的潜力： 本书探讨了DRL如何用于优化动态对冲策略、实时资本分配决策以及自适应的信贷额度管理，将风险控制从静态决策升级为能与市场环境实时交互的学习系统。 --- 第三部分：模型可解释性（XAI）与金融监管的桥梁 (约350字) 深度学习模型常因其“黑箱”特性而难以被风控人员和监管机构接受。本书将大量篇幅聚焦于如何将先进的XAI技术融入金融深度模型，确保合规性与信任度。 内容涵盖： 局部解释方法： 详细介绍LIME（局部可解释模型无关解释）和SHAP（Shapley Additive Explanations）值在归因“为什么模型拒绝了这笔贷款”或“为什么市场模型预测了这次回调”方面的实战操作。 全局可解释性： 利用TCAV（Testing with Concept Activation Vectors）等方法，验证模型学习到的内部特征是否与金融学上的有效风险因子（如流动性、杠杆率）高度相关。 对抗性鲁棒性： 探讨如何通过生成对抗网络（GANs）的原理来模拟和防御恶意输入对风控模型的攻击，确保模型的稳定性和安全性。 --- 第四部分：落地实践、性能优化与伦理考量 (约350字) 理论的价值体现在实践中。本部分侧重于将实验室模型转化为生产系统的关键步骤。 1. 大规模数据处理与特征工程： 讲解如何利用PySpark、Dask等分布式计算框架处理TB级金融交易日志。特别强调金融特征的自动化提取管道构建，包括对时滞特征、滚动窗口特征的深度处理。 2. 模型部署与 MLOps 流程： 介绍了从模型训练、版本控制到实时推理服务的全生命周期管理（MLOps）。重点讨论如何优化模型在GPU/FPGA上的推理延迟，以满足毫秒级的交易风控要求。 3. 监管、公平性与模型漂移： 风险模型必须公平。本书深入分析了模型在不同人群（如不同收入群体、不同地域）中的表现差异，并探讨了如何使用“公平感知学习”技术减轻偏见。同时，详细论述了面对宏观经济结构变化时，如何设计自动化的模型漂移（Drift）监控与再训练机制，确保风控模型的长期有效性。 --- 目标读者群： 金融机构的量化分析师、风险管理专家、数据科学家、金融科技创业者、高校相关专业高年级本科生及研究生。本书不仅是技术指南，更是金融风险管理实现智能升级的战略蓝图。

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