互联网金融风控模型构建实战指南.docVIP

互联网金融风控模型构建实战指南

TOC\o1-2\h\u13835第1章：互联网金融风控概述 3

6981.1互联网金融风控的定义 3

308281.2互联网金融风控的重要性 3

117201.2.1维护金融体系稳定 3

34011.2.2保障投资者权益 3

264271.2.3促进业务可持续发展 3

190641.2.4符合监管要求 3

323081.3互联网金融风控的发展趋势 4

308721.3.1科技驱动 4

324691.3.2跨界融合 4

105791.3.3全面风险管理 4

230161.3.4监管科技应用 4

166231.3.5个性化服务 4

18100第2章：风险类型与识别 4

218332.1信用风险 4

62862.2操作风险 4

219232.3法律合规风险 5

199472.4市场风险 5

18927第3章：数据采集与处理 5

33213.1数据来源 5

116563.2数据清洗 6

87143.3数据整合 6

185333.4数据预处理 6

30299第四章：风险度量方法 7

172414.1传统风险度量方法 7

271234.1.1VaR（ValueatRisk）方法 7

222334.1.2CVaR（ConditionalValueatRisk）方法 7

45364.1.3ExpectedShortfall（ES）方法 7

126334.1.4GARCH模型 7

89374.2机器学习风险度量方法 7

228604.2.1线性回归模型 7

244744.2.2决策树模型 7

123474.2.3随机森林模型 8

132904.2.4深度学习模型 8

101374.3混合风险度量方法 8

291914.3.1传统方法与机器学习方法的结合 8

320634.3.2多模型融合方法 8

192634.3.3优化模型参数 8

17587第五章：信用评分模型构建 8

221925.1信用评分模型概述 8

275515.2逻辑回归模型 8

149295.2.1模型原理 8

69585.2.2模型构建步骤 9

290355.3决策树模型 9

95135.3.1模型原理 9

173425.3.2模型构建步骤 9

253455.4集成学习方法 9

232675.4.1Bagging 9

241095.4.2Boosting 9

40125.4.3Stacking 10

5258第6章：反欺诈模型构建 10

60306.1反欺诈模型概述 10

1536.2基于规则的欺诈检测 10

149426.2.1规则引擎简介 10

32826.2.2规则制定 10

150726.2.3规则优化 10

47076.3基于机器学习的欺诈检测 11

125496.3.1机器学习简介 11

181956.3.2特征工程 11

191356.3.3模型训练与评估 11

233356.4常见欺诈类型及其识别方法 11

206966.4.1身份盗用 11

203436.4.2账户盗用 11

305186.4.3洗钱 11

3346第7章：风险预警与监控 12

318467.1风险预警系统概述 12

212837.2风险预警指标体系 12

313417.3风险预警模型 12

299507.4风险监控与报告 13

6955第8章：风险控制与缓释 13

290448.1风险控制措施 13

135298.1.1数据收集与清洗 13

301748.1.2信用评估 13

141788.1.3反欺诈策略 14

129368.1.4预警机制 14

229608.1.5风险分散 14

213418.2风险缓释工具 14

118038.2.1抵押担保 14

181778.2.3风险准备金 14

162888.2.4信用衍生品 14

40348.3风险控制与缓释策略 14

96138.3.1多维度评估 14

299578.3.2动态调整 14

106888.3.3个性化策略 15

248558.