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金融的核心是什么？

嚴謹的金融從業者，答案必是風控。

金融的核心是風控，風控的核心，是模型。

風控是金融業務的核心組成部分，而信貸風控又是整個風控領域體量最大、挑戰最大的類型。傳統的信貸風控主要靠資深從業人員依靠自身的經驗設置的專家規則。

市場越亂，渾水摸魚者越多，風控行業就像陷入了惡性循環。

風控之亂，已讓互聯網金融行業感覺到了切膚之痛。

正在陣痛期的互金行業，是否意識到這才是惡疾根源？

隨著統計學、大數據、機器學習的發展，現代信用風控越來越偏向量化模型的手段來得以解決風控問題。

如何搭建金融信貸風控中的機器學習模型
第一章：數據分析與建模的基礎知識

1、數據分析的概念

2、數據可視化

3、數據分析的常用模型

4、數據分析的常用工具

第二章：互聯網金融和信貸風控的概述

1、互聯網金融的簡介

2、常見的個人信貸產品

3、信貸風控中的主要參數

第三章：評分卡模型（A卡）：數據的預處理與特征構建

1、數據的質量檢驗

2、缺失值和異常值

3、特征構建的方法

第四章：評分卡模型（A卡）：數據的預處理與特征構建（續）

1、特征的分箱

2、特征信息值與數值編碼

3、單變量分析

4、多變量分析

第五章：Logistic Regression（LR）在評分卡模型中的應用

1、LR模型的基本概念

2、基于LR模型的評分卡構建工作

3、從概率到分數

4、A卡模型的作用

第六章：模型的驗證、監控與調優

1、模型的區分度

2、模型的預測性

3、模型的平穩性

4、其他常見的監控指標

第七章：機器學習模型在信貸風控中的應用一：XGBoost模型

1、Boosting的概念與XGBoost模型簡介

2、XGBoost模型的構造

3、XGBoost模型中的特征重要性

第八章：機器學習模型在信貸風控中的應用二：DNN模型

1、神經網絡模型的基本知識

2、反向傳播法

3、基于Tensorflow構建違約預測中的DNN模型

第九章：組合模型在評分卡中的應用

1、單一模型與組合模型的基本概念

2、組合模型的基本方法：Bagging，Boosting和Stacking

3、組合模型與單一模型的對比

第十章：評分卡模型（B卡）的開發

1、行為評分卡模型：基本概念和應用場景

2、行為評分卡中的數據預處理和特征衍生

3、行為評分卡的構建

第十一章：評分卡模型中的前沿問題一：標簽缺失的處理

1、什么是標簽缺失

2、標簽缺失的處理方法

3、標簽缺失場景下的模型構建

第十二章：評分卡模型中的前沿問題二：非平衡樣本的處理

1、過采樣與欠采樣

2、SMOTE算法

3、樣本權重法

總結

以上是生活随笔為你收集整理的【风控建模】互联网金融-机器学习及评分卡构建的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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