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基于的金融风控体系构建与实施

TOC\o1-2\h\u26587第1章引言 3

71211.1背景与意义 3

247861.2国内外研究现状 3

71251.3研究目标与内容 4

1707第2章金融风险概述 4

12122.1风险的定义与分类 4

225882.2金融风险的特性 4

62212.3金融风险的影响 5

32090第3章技术在金融风控中的应用 5

81023.1技术概述 5

165993.2机器学习在金融风控中的应用 5

40263.2.1客户信用评分 5

275473.2.2风险预警 6

78183.2.3欺诈检测 6

44753.2.4催收策略优化 6

141143.3深度学习在金融风控中的应用 6

96473.3.1复杂关系挖掘 6

273133.3.2非结构化数据处理 6

71963.3.3跨领域知识迁移 6

120863.3.4智能决策支持 6

17869第4章金融风控体系构建 6

1344.1风控体系框架设计 7

190224.1.1组织结构 7

242684.1.2政策制度 7

278464.1.3风险管理流程 7

157834.1.4信息系统 7

7754.1.5技术支持 7

208794.2风险识别与评估 7

301854.2.1风险识别 7

218164.2.2风险评估 7

75914.3风险预警与监测 7

284054.3.1风险预警 8

87404.3.2风险监测 8

24188第5章数据准备与预处理 8

15915.1数据收集与整合 8

75385.1.1数据源选择 8

323655.1.2数据采集方法 8

127105.1.3数据整合 8

304465.2数据清洗与处理 8

97085.2.1数据清洗 8

24005.2.2数据转换 8

17725.3特征工程 9

273865.3.1特征提取 9

275025.3.2特征筛选 9

235945.3.3特征变换 9

3038第6章机器学习模型构建与评估 9

119016.1常见机器学习模型介绍 9

192326.1.1线性模型 9

232056.1.2树形结构模型 10

253346.1.3神经网络模型 10

122456.1.4集成学习模型 10

144556.2模型训练与优化 10

119726.2.1数据预处理 10

167526.2.2模型训练 10

302406.2.3模型优化 10

270496.3模型评估与选择 10

49146.3.1模型评估指标 10

80276.3.2模型选择 11

248316.3.3模型验证 11

10340第7章深度学习模型构建与实施 11

125987.1常见深度学习模型介绍 11

117617.1.1神经网络（NeuralNetworks） 11

55317.1.2卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN） 11

68477.1.3循环神经网络（RecurrentNeuralNetworks,RNN） 11

55947.1.4长短期记忆网络（LongShortTermMemory,LSTM） 11

20847.1.5集成学习模型（EnsembleLearning） 11

155907.2模型训练与调优 11

62577.2.1数据预处理 12

5887.2.2模型训练 12

208577.2.3模型调优 12

305007.3模型部署与应用 12

246407.3.1模型部署 12

70447.3.2模型应用 12

14105第8章风控体系实施与优化 13

104098.1风控体系实施策略 13

168298.1.1组织架构 13

156558.1.2系统部署 13

18308.1.3人员培训 13

9968.1.4风险管理流程 13

38878.2模型融合与集成 13

296128.2.1模型融合 13

210678.2.2模型集成 14

298528.3风控体系优化与调整