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大數(shù)據(jù):Python風(fēng)險預(yù)測模型

主講老師: 周紅偉 周紅偉

主講師資:周紅偉

課時安排: 2天
學(xué)習(xí)費(fèi)用: 面議
課程預(yù)約: 隋老師 (微信同號)
課程簡介: 信用評分卡是一種常用的金融風(fēng)控手段,根據(jù)評分結(jié)果來選擇是否進(jìn)行授信或劃分不同的授信額度和利率,以降低金融交易過程中的損失風(fēng)險。信用評分卡有一套完整的開發(fā)流程,本文將試圖從評分卡建立所涉及的背景知識,評分卡建立的基本流程兩個方面來從整體上理解信用評分卡的作用以及建模方法。
內(nèi)訓(xùn)課程分類: 綜合管理 | 人力資源 | 市場營銷 | 財務(wù)稅務(wù) | 基層管理 | 中層管理 | 領(lǐng)導(dǎo)力 | 管理溝通 | 薪酬績效 | 企業(yè)文化 | 團(tuán)隊管理 | 行政辦公 | 公司治理 | 股權(quán)激勵 | 生產(chǎn)管理 | 采購物流 | 項(xiàng)目管理 | 安全管理 | 質(zhì)量管理 | 員工管理 | 班組管理 | 職業(yè)技能 | 互聯(lián)網(wǎng)+ | 新媒體 | TTT培訓(xùn) | 禮儀服務(wù) | 商務(wù)談判 | 演講培訓(xùn) | 宏觀經(jīng)濟(jì) | 趨勢發(fā)展 | 金融資本 | 商業(yè)模式 | 戰(zhàn)略運(yùn)營 | 法律風(fēng)險 | 沙盤模擬 | 國企改革 | 鄉(xiāng)村振興 | 黨建培訓(xùn) | 保險培訓(xùn) | 銀行培訓(xùn) | 電信領(lǐng)域 | 房地產(chǎn) | 國學(xué)智慧 | 心理學(xué) | 情緒管理 | 時間管理 | 目標(biāo)管理 | 客戶管理 | 店長培訓(xùn) | 新能源 | 數(shù)字化轉(zhuǎn)型 | 工業(yè)4.0 | 電力行業(yè) |
更新時間: 2023-07-04 13:57

課程特點(diǎn)

消費(fèi)信貸產(chǎn)業(yè)的崛起、壯大和發(fā)展,有著非常積極的經(jīng)濟(jì)和社會意義。在充分認(rèn)識發(fā)展消費(fèi)信貸產(chǎn)業(yè)巨大機(jī)遇的同時,必須清醒地認(rèn)識它給金融管理帶來的深刻挑戰(zhàn)。風(fēng)險與收益相對稱。在消費(fèi)信貸業(yè)務(wù)豐厚的盈利潛力背后,暗含著巨大的風(fēng)險,但我們必須以科學(xué)的手段準(zhǔn)確地評估風(fēng)險,以正確的策略有效地控制風(fēng)險,以最佳的操作來全面地管理風(fēng)險。

信用評分是對個人或企業(yè)信用信息的一種量化描述。具體而言,信用評分模型運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和統(tǒng)計分析方法,通過對消費(fèi)者的身份特征、信用歷史、行為記錄、交易記錄等大量數(shù)據(jù)進(jìn)行系統(tǒng)的分析,挖掘數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含的行為模式與信用特征,捕捉歷史信息和未來信用表現(xiàn)之間的關(guān)系,發(fā)展出預(yù)測性的模型,以一個信用評分來綜合評估消費(fèi)者未來的某種信用表現(xiàn)。

信用評分卡是一種常用的金融風(fēng)控手段,根據(jù)評分結(jié)果來選擇是否進(jìn)行授信或劃分不同的授信額度和利率,以降低金融交易過程中的損失風(fēng)險。信用評分卡有一套完整的開發(fā)流程,本文將試圖從評分卡建立所涉及的背景知識,評分卡建立的基本流程兩個方面來從整體上理解信用評分卡的作用以及建模方法。

教學(xué)方法

理論講解+案例分析+視頻分享+課堂練習(xí)+實(shí)戰(zhàn)演練+小組研討+互動答疑

課程大綱

第一章 風(fēng)險分析和信用風(fēng)險的概念

(一) 信用風(fēng)險模型分析

(二) 信用和風(fēng)險是什么

(三) 什么是評分卡

(四) 信用評分卡的業(yè)務(wù)含義

(五) 評分卡的重要組成部分

第二章 信用評分體系及業(yè)務(wù)流程

(一) 產(chǎn)品業(yè)務(wù)分析和需求調(diào)研

(二) 模型評分的業(yè)務(wù)體系

(三) 信用評分卡整體架構(gòu)

(四) 信用評分建模流程

第三章 信用評分建模流程及實(shí)現(xiàn)過程

3.1 業(yè)務(wù)理解和目標(biāo)變量

(一) 業(yè)務(wù)理解(目標(biāo)變量)

(二) 數(shù)據(jù)理解(時間窗口選擇等)

(三) 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備(拒絕推斷/數(shù)據(jù)處理)

3.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

(四) 數(shù)據(jù)的橫向縱向合并

(五) 錯誤值、缺失值、異常值處理

(六) 相關(guān)性分析

(七) 分類變量的相關(guān)關(guān)系

3.3 模型擬合探索

(八) 線性回歸

(九) 線性回歸診斷

(十) 正則化方法

3.4 模型建立和指標(biāo)驗(yàn)證

(十一) 模型擬合統(tǒng)計量(基于WOE的logit回歸)

(十二) 模型指標(biāo)

(十三) 模型檢測

第四章 信用模型評分過程和模型驗(yàn)證方法

(一) 模型驗(yàn)證業(yè)務(wù)要求

(二) 模型驗(yàn)證中的數(shù)據(jù)要求

(三) 模型驗(yàn)證的指標(biāo),業(yè)務(wù)含義以及要求

(四) 模型驗(yàn)證的方法和實(shí)現(xiàn)

第五章 模型策略制定和實(shí)現(xiàn)方法

(一) 模型策略制定方法

(二) 模型策略實(shí)現(xiàn)的流程

(三) 模型策略和Cutoff關(guān)系以及實(shí)現(xiàn)

第六章 模型監(jiān)控及實(shí)現(xiàn)方法

(一) 模型監(jiān)控方法

(二) 模型監(jiān)控內(nèi)容和變量

(三) 模型指標(biāo)監(jiān)控(模型樣本穩(wěn)定指標(biāo)PSI)實(shí)現(xiàn)

機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)案例

1、 風(fēng)險建模的業(yè)務(wù)流程

2、 基于大數(shù)據(jù)的信用卡評分風(fēng)險模型構(gòu)建

 
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