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
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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 |
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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 |
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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 |
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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 |
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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 |
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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 |
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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 |
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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 |
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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 |
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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 |
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