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Python金融风控项目(机器学习)
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课程公告

信贷业务，就是贷款业务，是商业银行和互联网金融公司最重要的资产业务和主要赢利手段

  • 通过放款收回本金和利息，扣除成本后获得利润。
  • 贷款平台预测有信贷需求用户的还款情况，然后将本金借贷给还款概率大的用户

信贷业务中的风险控制：

  • 信贷业务中，使用信用来预支金钱，在小额贷业务中往往没有抵押物，那么贷款方就会承担一定风险（用户不还钱）

  • 风控就是对用户的信用风险进行管理与规避，对于预测信用较差的人，不向其放款，即便放款，也会是较小的贷款额度和较高的利率

     信贷领域有两类风险：

  • 信用风险：借款人的的还款能力和还款意愿在贷款后出现问题的风险

  • 欺诈风险：借款人压根没想还钱，以诈骗为目的、

     风控业务主要针对这两类风险

  • 信用评分系统：针对信用风险
  • 反欺诈系统：针对欺诈风险

基于机器学习的人工智能风控模型对比传统人工审批：

  • 人工审批：效率低，对人员业务能力要求高，不适合金融零售业务场景
  • 机器学习模型：批量，迅速，准确，同时处理大量贷款请求（几万，几十万，上百万/天）

1. 金融风控相关业务介绍（附件下载详细PDF） 选修
2. 风控报表（附件下载详细PDF） 选修
3. 风控建模概述（附件下载详细PDF） 选修
4. 金融风控特征工程_特征构造（附件下载详细PDF） 选修
5. 金融风控特征工程_特征评估与筛选（附件下载详细PDF） 选修
6. 机器学习评分卡（附件下载详细PDF） 选修
7. 集成学习评分卡（附件下载详细PDF） 选修
8. 评分卡建模流程（附件下载详细PDF） 选修
9. 不均衡学习和异常检测（附件下载详细PDF） 选修
10. 人工智能算法金融应用评价规范（附件下载详细PDF） 选修