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互联网信贷风控模型搭建及核心技术应用专题班

2018年7月28日 9:00 ~ 2018年7月29日 19:00

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    课程背景

      “你的模型准么?”

      “你的模型真的有用么?”

      “你的模型对风控有价值么?”

      在为P2P公司建立风控评分模型过程中,这是最常见的问题。为了回答这一问题,我们想先讨论下如何从实际业务出发,以怎样的开发流程才能建立一个有效、有用、有价值的模型。在信贷行业,用户的信用评分将直接影响到一个客户的信贷额度、周期、利率等的方面。而对于平台而言,能快速落地实战的信用评分模型,甚至是已经经过实战验证、不断优化的信用评分“活模型”,市场翘首期盼。那么在具体建模中,到底有什么技巧和方法呢?

      因此,国培机构联合中关村互联网金融研究院将于2018年7月28-29日在北京邀请相关领域的实战派专家针对互联网金融风控建模中难点进行深入分析,对企业提升风控建模实操中出现的问题进行全面的解答和深入的讨论。

    学员对象

    1. 新金融领域希望借助大数据、量化技术、评分卡建立构建风控模型并进行量化管理,消费金融、小微零售业务方面进行布局的新金融企业。

    2. 金融科技、互联网金融、IT、银行等行业风控建模、机器学习建模、数据分析、数据挖掘等相关从业人员。

    课程安排

    时间

    课程主题

    7月28日    星期六 9:00-12:00 14:00-17:00

    模块一:信用评分模型基础

    1、 信用评分模型基本概念与应用

    2、 信用评分模型的数据基础

    3、 数据挖掘与信用评分模型技术

    4、 信用评分模型开发流程

    5、 信用评分中知识点简介

    模块二:评分卡分类及开发

    1、 申请评分卡

    2、 行为评分卡

    3、 催收评分卡

    4、 反欺诈评分卡

    5、 评分卡开发的完整示例

    7月28日

    晚宴:“浮白畅饮叙友情”交流晚宴(请多备名片)

    7月29日    星期日上午 9:00-12:00

    模块三:Python的数据挖掘与分析

    1、数据的抽取、清洗及预处理

    2、Python数据清洗(缺失值与异常值处理)

    3、变量的选择与清洗

    4、Python大数据分析与挖掘项目实战

    7月29日    星期日下午 13:30-16:30

    模块四:风控模型种类区别与信用违约建模案例

    1监督学习

    1.1逻辑回归

    1.2决策树建模

    1.3随机森林

    1.4神经网络

    1.5深度学习

    2无监督学习  

    2.1、最近邻域法KNN

    2.2、K-means

    2.3SVM

    授课模式

    师生互动双向交流、PPT演讲形式、专题讲授、案例教学、观点陈述、专业点评、经验分享,交流晚宴同桌聚首。化理论为实践,促案例为现实。

    上课须知

    限额50人,额满为止。为保证课程质量,课程设计为小规模、高强度、实际操作。

    证书获取

    成功完成整个课程学习的学员将被授予由国培机构联合中关村互联网金融研究院颁发的《互联网信贷风控模型搭建及核心技术应用专题班》结业证书。

    时间地点

    时间:2018年7月28-29日(周六、周日)7月27日报到

    地点:北京(具体地点报名后通知)


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