课程费用

5800.00 /人

课程时长

2

成为教练

课程简介

之前为了鼓励消费和规避风险,银行对优质客户发放信用卡。随着超前消费主义盛行,个人消费贷款规模不断扩张,线上现金贷产品越来越多,例如借呗,微粒贷,京东白条,安逸花。传统银行也设立创新事业部,模仿市场上消费金融公司,把个人消费贷款市场扩展到无信用卡人群(次级人群)。贷款有风险,如果用户借钱不还或故意骗贷,银行就会有损失。近年来居民负债率越来越高,多头借贷现象越来越突出,贷款风险越来越大。
如何判断申请贷款用户的信用和规避贷款风险?仅依靠风控部员工个人经验是很难做到的。我们需要运用风控模型技术,自动化,量化计算客户信用评分。如果信用评分高,则表示优质客户,贷款风险小,可发放贷款;如果信用评分低,则表示次级客户,贷款风险高,拒绝贷款。
风控模型目的将银行等金融贷款机构的风险最小化并将利润最大化。风控模型作用就是识别借钱不还用户,然后过滤掉这部分客群。这样银行放款对象基本是优质客户,可以从中赚取利息,从而达到利润最大化,风险最小化。
金融风控建模课程教授学员快速搭建风控模型,包括评分卡模型和最新一代集成树模型,解决上述痛点。

目标收益

1、学习如何建立python个人信用评分卡模型
2、学习如何建立python最新一代集成树模型
3、德国银行信用数据集python建模实战
4、机器学习非平衡数据处理
5、机器学习多算法比较知识
6、python编程基础知识和python编程环境搭建

培训对象

适用于金融风控部门人员,特别模型开发人员,数据分析师,贷前审批人员等等。

课程大纲

第一单元
风控模型诞生背景
1. 个人超清消费主义盛行
2. 金融信贷覆盖次级客户
3. 国内黑产和诈骗中介暗流汹涌
4. 居民债务杠杆升高,信贷风险激增
5.个人消费贷与金融系统性风险
6. 运用人工智能机器学习知识建立风控模型,降低信贷风险
第二单元
金融风控建模应用的经典案例
1. 德国银行信用数据集German credit
几十年经久不衰的金融风控建模数据集,国内外教材中反复使用的案例。
2. Lendingclub数据集
Lendingclub是美国金融科技公司,p2p鼻祖, 12万+真实信贷数据集
3. Kaggle模型竞赛 give me some credit
4. 消费者人群画像-信用智能评分
该项目是中国移动公司和福建省政府举办模型竞赛项目,奖金百万
第三单元
Python基础知识
1.python编程环境搭建
Anaconda快速入门指南
Anaconda下载安装
Anaconda Navigator导航器
Anaconda安装不同版本python

2.python安装包
python第三方包安装
python非官方扩展包下载地址
pip install升级包
pip install失败报错五种解决方案

3.Jupiter Notebook概述
为什么使用jupyter notebook及如何安装
如何用jupyter notebook打开指定文件夹内容?
jupyter基本文本编辑操作;
jupyter生成在线PPT汇报文档;
jupyter notebook用matplotlib不显示图片解决方案;

4 python编程基础知识
Python文件基本操作
变量_表达式_运算符_值
字符串string
列表list
程序的基本构架(条件,循环)
数据类型_函数_面向对象编程
python2和3的区别
编程技巧和学习方法
第四单元
风控建模项目实战练习
1. python模型开发基础知识
数据读取read_excel和read_csv;
数据划分train_test_split;
LogisticRegression()模型构建和训练fit();
模型预测predict和predict_proba区别;
模型验证的python脚本讲解;
pickle保存模型包

2.评分卡模型构建
逻辑回归知识
Python构建评分卡模型
如何自动生成评分卡表格

3.集成树模型构建
Xgboost模型构建
Lightgbm模型构建
Catboost模型构建
第五单元
金融风控建模进阶tips
1.模型局限性
2.模型与宏观经济结合
3.多算法比较重要性
4.模型验证揭秘
5.非平衡数据处理常用解决方案
第一单元
风控模型诞生背景
1. 个人超清消费主义盛行
2. 金融信贷覆盖次级客户
3. 国内黑产和诈骗中介暗流汹涌
4. 居民债务杠杆升高,信贷风险激增
5.个人消费贷与金融系统性风险
6. 运用人工智能机器学习知识建立风控模型,降低信贷风险
第二单元
金融风控建模应用的经典案例
1. 德国银行信用数据集German credit
几十年经久不衰的金融风控建模数据集,国内外教材中反复使用的案例。
2. Lendingclub数据集
Lendingclub是美国金融科技公司,p2p鼻祖, 12万+真实信贷数据集
3. Kaggle模型竞赛 give me some credit
4. 消费者人群画像-信用智能评分
该项目是中国移动公司和福建省政府举办模型竞赛项目,奖金百万
第三单元
Python基础知识
1.python编程环境搭建
Anaconda快速入门指南
Anaconda下载安装
Anaconda Navigator导航器
Anaconda安装不同版本python

2.python安装包
python第三方包安装
python非官方扩展包下载地址
pip install升级包
pip install失败报错五种解决方案

3.Jupiter Notebook概述
为什么使用jupyter notebook及如何安装
如何用jupyter notebook打开指定文件夹内容?
jupyter基本文本编辑操作;
jupyter生成在线PPT汇报文档;
jupyter notebook用matplotlib不显示图片解决方案;

4 python编程基础知识
Python文件基本操作
变量_表达式_运算符_值
字符串string
列表list
程序的基本构架(条件,循环)
数据类型_函数_面向对象编程
python2和3的区别
编程技巧和学习方法
第四单元
风控建模项目实战练习
1. python模型开发基础知识
数据读取read_excel和read_csv;
数据划分train_test_split;
LogisticRegression()模型构建和训练fit();
模型预测predict和predict_proba区别;
模型验证的python脚本讲解;
pickle保存模型包

2.评分卡模型构建
逻辑回归知识
Python构建评分卡模型
如何自动生成评分卡表格

3.集成树模型构建
Xgboost模型构建
Lightgbm模型构建
Catboost模型构建
第五单元
金融风控建模进阶tips
1.模型局限性
2.模型与宏观经济结合
3.多算法比较重要性
4.模型验证揭秘
5.非平衡数据处理常用解决方案

课程费用

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