深度探索认知智能在金融风控中的模型迭代.pptx

深度探索认知智能在金融风控中的模型迭代;认知智能与金融风控概述

数据收集与预处理技术

初始模型选择与构建

模型训练与优化策略

特征选择与重要性评估

模型迭代改进路径

深度学习在风控中应用

集成学习方法在风控中运用;异常检测技术在风控中作用

模型可解释性与可信度提升途径

实时监控系统搭建与运维保障

法律法规遵守与伦理道德考量

未来发展趋势预测与挑战应对

总结回顾与启示;认知智能与金融风控概述;;;个性化风险管理;数据收集与预处理技术;包括客户基本信息、交易记录、信贷记录等。;根据数据缺失情况，采用填充、删除或插值等方法进行处理。;特征工程及降维技巧;初始模型选择与构建;常用模型介绍及优缺点分析;不同风控场景对模型的准确性和可解释性要求不同，需根据实际需求选择合适的模型。;;模型训练与优化策略;;根据具体任务选择合适的损失函数，如交叉熵损失、均方误差损失等，以指导模型的优化方向。;过拟合与欠拟合问题解决方案;特征选择与重要性评估;特征选择方法论述;;;模型迭代改进路径;监控指标设立及效果评估;通过实际业务数据验证模型预测效果，及时发现问题并进行调整。;特征优化;深度学习在风控中应用;通过多层非线性变换，对复杂数据进行特征提取和模式识别。;;深度学习在风控场景中实践案例;集成学习方法在风控中运用;定义与概念;常见集成算法比较分析;;异常检测技术在风控中作用;通过构建数学模型，利用假设检验、极值理论等方法，检测数据中的异常点。;;数据预处理;模型可解释性与可信度提升途径;模型改进和优化;增强模型可解释性技术手段;验证和测试;实时监控系统搭建与运维保障;分布式架构设计;;;法律法规遵守与伦理道德考量;规范银行业金融机构的设立、变更、终止以及业务活动，保障其合法经营。;;避免算法歧视和偏见，确保对不同客户群体的公平对待。;未来发展趋势预测与挑战应对;金融科技发展趋势分析;在数据采集、存储、分析过程中，加强对个人隐私的保护，遵循相关法律法规和伦理规范。;跨界合作与开放创新;总结回顾与启示;自动化程度提高;;深度融合认知智能技术;谢谢您的观看