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出版者:清华大学

作者:李先国

出品人:

页数:311

译者:

出版时间:2007-7

价格:30.00元

装帧:

isbn号码:9787302157274

丛书系列:

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• 渠道管理
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深度学习在金融风控中的应用：模型构建、策略优化与风险管理 本书导读： 在当今瞬息万变的金融市场中，风险管理已成为决定金融机构生存与发展的核心竞争力。随着大数据和人工智能技术的飞速发展，传统的线性模型和统计方法在应对复杂、非线性和高维度的金融风险挑战时，其局限性日益凸显。本书深入探讨了深度学习（Deep Learning）技术如何革新金融风控的各个层面，从基础模型构建到高级策略优化，再到全面的风险治理体系的搭建。我们旨在为金融科技从业者、量化分析师、风险管理专家以及对人工智能在金融领域应用感兴趣的读者，提供一套系统、实战且具有前瞻性的知识体系。 核心内容概述： 本书结构严谨，共分为六大部分，层层递进，确保读者不仅理解“如何做”，更能掌握“为何要这样做”背后的理论基础与工程实践。 第一部分：金融风险的数字化转型与深度学习基础（奠定理论基石） 本部分首先勾勒了金融风险管理面临的时代背景——从监管趋严到数据爆炸，传统风控模型的失效性。随后，我们为读者快速回顾了深度学习的核心概念，重点聚焦于那些对金融数据处理至关重要的网络结构： 深度前馈网络 (DNN) 与多层感知机 (MLP)： 作为基石，探讨其在二分类（如信用违约预测）中的基础应用与局限性。 卷积神经网络 (CNN) 在时间序列与图像化数据中的应用： 探讨如何将高频交易数据、财务报表转化为类似图像的结构，以捕捉空间特征。 循环神经网络 (RNN) 及其变体（LSTM/GRU）： 重点分析其在处理序列依赖性强的欺诈检测、市场情绪演化建模中的优势与梯度消失问题的解决方案。 自编码器 (Autoencoders) 与生成对抗网络 (GANs)： 如何利用它们进行金融数据的降维、特征学习以及合成高质量的异常样本，以克服真实欺诈数据稀疏性的难题。 第二部分：信用风险建模的深度升级（信贷风控实战） 信用风险是金融机构的核心风险之一。本书将信用风险的建模流程彻底融入深度学习框架中，侧重于提升模型的解释性与稳定性。 特征工程与数据预处理的深度化： 探讨如何利用深度网络自动提取用户行为、社交网络中的隐含特征，超越传统的FICO分数或LGD/PD/EAD模型的输入。 深度生存分析模型： 结合LSTM，对借款人的生命周期价值（LTV）和未来违约时间点进行更精准的预测，而非简单的二元分类。 模型可解释性（XAI）在信贷决策中的集成： 鉴于金融强监管的特性，本书详细介绍SHAP (SHapley Additive exPlanations) 和 LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) 等技术，如何应用于深度模型，以满足监管对“拒绝理由”的透明化要求。 对抗性攻击与模型鲁棒性测试： 如何模拟恶意用户或竞争对手试图“欺骗”风控模型，并构建防御机制，确保模型在真实业务环境中的稳定性。 第三部分：市场风险与高频交易中的深度强化学习（量化决策前沿） 市场风险的预测往往依赖于对复杂动态系统的建模，这正是深度强化学习（DRL）的用武之地。 DRL 基础框架回顾： 介绍Q-Learning、Policy Gradients (REINFORCE) 以及Actor-Critic (A2C/A3C) 算法在金融决策中的映射。 基于 PPO/DDPG 的最优交易执行策略： 如何训练智能体（Agent）在不引发市场冲击的情况下，实现大额订单的最优切割与执行，以最小化滑点成本。 波动率预测与动态资产配置： 利用图神经网络（GNN）处理跨资产的相关性结构，并结合DRL进行实时、动态的投资组合权重调整，以适应市场结构变化。 情景模拟与压力测试的自动化： 利用GANs生成高度真实的“黑天鹅”市场情景，并用DRL评估现有风控策略在这些极端情景下的表现。 第四部分：操作风险与反欺诈的实时检测（异常识别与安全） 操作风险，尤其是金融欺诈，具有典型的“小概率、高危害”特征。深度学习在捕捉细微异常模式方面表现出色。 图神经网络（GNN）在反欺诈中的核心地位： 将用户、设备、交易、IP地址等实体构建成复杂图结构，利用GNN识别团伙欺诈、洗钱网络等隐藏关联。 时间序列异常检测： 运用变分自编码器（VAE）学习正常交易行为的“低维流形”，任何偏离此流形的交易将被标记为潜在欺诈。 自然语言处理（NLP）在文本风控中的应用： 利用BERT等预训练模型分析客服记录、电子邮件、社交媒体评论，识别潜在的内部操作风险或客户投诉的早期信号。 联邦学习（Federated Learning）在跨机构反欺诈中的潜力： 探讨如何在保护数据隐私的前提下，联合多家金融机构的经验，共同训练更强大的欺诈检测模型。 第五部分：深度学习模型的部署、监控与治理（工程化落地） 一个再优秀的模型，如果不能稳定高效地部署在生产环境中，其价值就无法实现。本部分侧重于 MLOps 和风险治理。 模型性能衰减（Drift）的实时监测： 区分数据漂移（Data Drift）和概念漂移（Concept Drift），设计基于KL散度、Jensen-Shannon散度等指标的自动化预警系统。 模型版本控制与回滚机制： 建立严谨的模型生命周期管理流程，确保新模型上线后的稳定性和可追溯性。 资源优化与模型轻量化： 针对金融场景对延迟的苛刻要求，介绍模型剪枝（Pruning）、量化（Quantization）等技术，以实现在边缘设备或低延迟API上的快速推理。 量化模型的监管报告自动化： 如何将模型训练过程、特征重要性、敏感性分析等关键信息，快速转化为符合监管机构要求的标准化文档。 第六部分：未来展望与伦理挑战（前瞻性思考） 本书最后一部分将目光投向未来，讨论深度学习在金融风控领域的下一个技术浪潮，以及随之而来的社会责任。 因果推断（Causal Inference）与深度学习的结合： 如何从相关性预测迈向因果性解释，真正理解“为什么”风险会发生，以制定更有效的干预措施。 大语言模型（LLMs）在宏观经济预测和政策影响分析中的潜力。 公平性、透明度与反歧视（Fairness and Bias）： 深入探讨深度模型中固有的偏见来源，以及如何通过后处理、约束优化等方法，确保信贷或保险决策的社会公平性。 目标读者： 本书面向具有一定概率论、统计学或机器学习基础的读者。特别适合： 1. 银行、保险公司、证券公司的风险管理部门、量化投资部门及科技创新团队的技术人员。 2. 金融科技（FinTech）公司的产品经理、算法工程师和数据科学家。 3. 高校中金融工程、应用数学及计算机科学专业的高年级本科生和研究生。 通过阅读本书，读者将能够构建、评估并部署前沿的深度学习系统，从而在日益数字化的金融竞争中，建立起强大而灵活的风险防护体系。

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翻开这本书，我原本以为会看到一本冰冷的商业教科书，充斥着各种图表和公式。然而，它却以一种充满活力的姿态，向我展示了一个生动的商业图景。书中对不同类型的分销网络进行了深入浅出的分析，从传统的层层分销到新兴的直销模式，再到如今备受瞩目的全渠道布局，作者都进行了详尽的阐释。我特别喜欢书中关于“渠道创新”的章节，它并没有停留在理论层面，而是通过大量实际案例，展示了那些敢于打破常规、勇于尝试新模式的企业是如何在市场中脱颖而出的。例如，某个服装品牌如何利用快闪店和社交媒体直播，在短时间内积累了巨大的用户流量；又例如，某个食品企业如何通过与便利店合作，实现了产品的快速渗透和广泛覆盖。这些案例不仅让我看到了渠道创新的巨大潜力，也让我对未来商业发展趋势有了更清晰的认识。此外，书中对于“渠道评估与优化”的论述，也给了我很多启发。它强调了持续的市场监测和数据分析的重要性，并提供了一套系统性的方法来评估渠道的绩效，从而帮助企业及时调整策略，保持竞争优势。这本书的价值在于，它不仅提供了“做什么”，更重要的是教会了我们“如何思考”。

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最近有幸拜读了一本关于现代企业运营策略的著作，它以一种近乎“侦探小说”的叙事方式，解构了企业在市场扩张过程中所面临的“通路难题”。书中没有那些枯燥的数据模型和晦涩的理论，更多的是通过鲜活的商业故事，讲述企业如何从零开始，一步步构建起自己的销售网络。我印象最深刻的是其中关于“渠道伙伴选择与培育”的论述，作者通过多个不同行业的案例，生动地展现了那些成功的企业是如何慧眼识珠，找到最适合自己的合作伙伴，并如何通过培训、激励和协同，将这些伙伴打造成企业强大的“触角”。它让我看到了，渠道的成功，很大程度上取决于企业能否建立一种互信互利的合作关系，而不是简单的买卖关系。书中所探讨的“渠道整合”部分，更是为我打开了新的视野，它揭示了在信息爆炸的时代，如何打破线上线下的界限，实现渠道之间的无缝对接，从而为消费者提供一致且优质的购物体验。这本书的写作风格非常独特，充满了人文关怀，读起来一点也不觉得乏味，反而能从中感受到作者对商业世界深刻的洞察和独到的见解，仿佛是一位经验丰富的商业导师，在娓娓道来他的智慧结晶。

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近期阅读了一本关于企业如何将产品推向市场的指南，这本书的内容并非关于具体的销售技巧，而是更侧重于企业战略层面的考量。它详细阐述了，无论产品多么优秀，如果无法有效地触及消费者，那么一切努力都将付诸东流。作者以其深厚的商业洞察力，剖析了不同行业和企业在建立销售网络时所面临的挑战和机遇。我尤其对书中关于“渠道策略与企业目标的一致性”的讨论印象深刻。它反复强调，任何渠道的选择和设计，都必须紧密围绕企业的整体战略目标，而非仅仅追求短期效益。通过对多个成功和失败的企业案例的深入剖析，作者揭示了那些能够在市场中长盛不衰的企业，是如何将渠道建设视为企业核心竞争力的重要组成部分，并持续投入资源进行优化和升级。书中对于“渠道生命周期管理”的探讨，也让我受益匪浅。它让我意识到，渠道并非一成不变，而是需要随着市场环境的变化而不断调整和演进。它提供了一个动态的视角，引导读者思考如何在渠道的各个阶段，采取不同的策略来应对挑战，抓住机遇。这本书的语言风格非常朴实，但字里行间都透露着作者对商业世界的深刻理解。

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一本探讨如何建立和优化产品通往消费者手中的道路的书籍，在我的书架上已经静静地躺了好一阵子。最近才有空翻开，却意外地被它所描绘的商业世界图景所吸引。它并没有直接罗列各种分销模式的优劣，而是更侧重于从宏观的商业战略出发，去思考“产品如何才能最有效地触达目标客户”。书中大量的案例分析，让我仿佛置身于那些风云变幻的市场竞争之中，那些传统零售巨头如何应对电商的冲击，那些新兴品牌如何利用社交媒体打破壁垒，都描绘得淋漓尽致。它让我明白，分销渠道并非仅仅是物流和销售的环节，更是企业品牌形象、客户体验乃至核心竞争力的重要组成部分。作者在描述企业如何根据自身产品特性、目标市场以及竞争环境来选择和设计渠道时，逻辑清晰，条理分明。我特别欣赏其中关于“渠道冲突管理”的章节，它并没有简单地提供解决办法，而是深入剖析了冲突产生的根源，并引导读者思考如何从源头上避免或化解，这种深度思考的方式，远比直接的“教你一招”要来得宝贵。读完这本书，我感觉自己对商业运作的理解又提升了一个层次，不再仅仅关注产品的本身，而是更全面地看待整个价值链条。

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这本书给我带来了非常宏观的商业视角，让我从一个全新的角度去审视企业是如何将产品从生产者手中，经过一系列的环节，最终送达消费者手中的。它没有教导具体的销售话术，也没有提供具体的推广技巧，而是深入地探讨了企业在选择和构建这些“通路”时所需要考虑的战略性问题。书中对“渠道选择的多元化与适配性”的论述，尤其让我印象深刻。它并没有推崇某一种特定的分销模式，而是强调企业需要根据自身产品的特性、目标市场的消费习惯、以及市场竞争的激烈程度，来灵活地选择和组合不同的渠道。例如，那些需要深度用户教育的产品，可能更适合依赖直销或高接触度的渠道；而那些标准化、易于理解的产品，则可以通过更广泛的铺货和低成本的渠道实现快速扩张。书中对于“渠道伙伴关系的构建与维护”的分析，也让我看到了商业合作的精髓。它提醒我，有效的渠道管理，不仅仅是订单的流转，更重要的是建立一种基于信任和共同利益的长期合作关系。读完这本书，我感觉自己对于商业世界中那些看似“理所当然”的现象，有了更深层次的理解，也对未来企业的发展方向有了更清晰的认识。

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案例很老，跟不上时代，作为科普可以看看。 渠道能形成竞争对手短时间难以模仿的优势，一是因为渠道的构建是系统工程，二是渠道通常要求有一个包括组织和人员来实施的机构，这些都是短时间内很难获得的，三是渠道是一群在不同组织中共同作用的人来具体执行的，因此渠道关系是不容易树立和维持的，这三个特点决定了渠道能为公司带来持久的竞争优势。为什么要和代理商合作，代理商对当地用户购买习惯，市场形态，本地客户资信情况和投资环境了解，并拥有一批基本客户，如果只靠厂商，无法根据当地情况特点有的放矢

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了解渠道管理的基本概念。

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案例很老，跟不上时代，作为科普可以看看。 渠道能形成竞争对手短时间难以模仿的优势，一是因为渠道的构建是系统工程，二是渠道通常要求有一个包括组织和人员来实施的机构，这些都是短时间内很难获得的，三是渠道是一群在不同组织中共同作用的人来具体执行的，因此渠道关系是不容易树立和维持的，这三个特点决定了渠道能为公司带来持久的竞争优势。为什么要和代理商合作，代理商对当地用户购买习惯，市场形态，本地客户资信情况和投资环境了解，并拥有一批基本客户，如果只靠厂商，无法根据当地情况特点有的放矢

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