Strategic Acceleration pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Jeary, Tony

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:

价格:$ 33.89

装帧:

isbn号码:9781423384267

丛书系列:

图书标签:

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好的，这是一本关于深度学习在金融风险管理中的应用的图书简介。 --- 金融风控的未来：深度学习驱动的智能决策系统 图书简介 在当前快速演变且高度复杂化的全球金融市场中，传统的风险管理方法正面临前所未有的挑战。巴塞尔协议的不断更新、金融工具的日益复杂化，以及突发性、系统性风险（如黑天鹅事件）的频繁出现，要求金融机构必须构建更具前瞻性、更精准的风险识别与量化能力。本书《金融风控的未来：深度学习驱动的智能决策系统》正是为应对这一时代需求而创作的，它系统性地介绍了如何将最前沿的深度学习技术无缝集成到现代金融风险管理的各个核心环节。 本书并非停留在理论探讨层面，而是致力于提供一套可操作、可落地的深度学习框架，旨在帮助风险管理专业人士、量化分析师和技术团队实现风控系统的智能化升级。我们深入浅出地剖析了从数据预处理到模型部署的全流程，确保读者能够理解背后的数学原理，同时掌握实际的代码实现技巧。 第一部分：金融风险管理的范式转变与数据基础 本书的开篇部分，首先为读者构建了理解深度学习在金融领域必要性的宏观视角。 第一章：传统风控的局限与深度学习的契机 我们首先审视了回归模型、传统统计模型（如VaR、预期损失EAD/LGD的经典计量方法）在处理非线性、高维度、时间序列依赖性强的金融数据时的固有缺陷。随后，我们详细阐述了深度学习（DL）作为一种强大的特征学习工具，如何超越传统方法，捕捉市场微观结构、情绪指标和隐藏的系统性风险关联。 第二章：金融大数据集的预处理与特征工程的艺术 深度学习模型的效能，高度依赖于输入数据的质量和结构。本章将重点探讨金融领域特有的数据挑战，包括时间序列的非平稳性、数据的稀疏性、多模态数据的融合（如文本、交易记录、宏观经济指标）。我们将详细介绍如何利用Transformer架构处理长序列依赖的交易数据，以及如何通过自编码器（Autoencoders）进行有效的降维和异常值检测，确保输入数据的“干净”与“高效”。 第二部分：核心风险领域的深度学习应用 本书的核心内容聚焦于深度学习技术在三大核心风控支柱上的具体落地。 第三章：信用风险的智能化：从评分到违约预测的革命 信用风险是金融机构的生命线。本章摒弃了传统的逻辑回归或决策树模型，转而深入探讨循环神经网络（RNN）及其变体LSTM/GRU在刻画借款人信用轨迹演变上的优势。我们将展示如何构建一个多阶段的信用风险模型，不仅预测个体违约概率（PD），还能对组合层面的集中度风险进行动态监控。重点内容包括：如何利用图神经网络（GNN）建模企业间的供应链关联风险，发现隐形的交叉违约链条。 第四章：市场风险的精准量化与压力测试 市场风险（Market Risk）的挑战在于其瞬时性和对极端事件的敏感性。本章详细介绍如何运用深度强化学习（DRL）来模拟交易员或做市商在极端市场条件下的最优对冲策略，从而更准确地估计条件风险价值（CVaR）。我们还将探讨生成对抗网络（GANs）在生成高保真度的、符合特定尾部分布特征的压力测试情景数据方面的突破性应用，超越了历史情景的局限。 第五章：操作风险与反欺诈的实时检测 操作风险和金融犯罪（如洗钱、内幕交易）的复杂性要求模型具备极高的实时响应能力。本章着重讲解卷积神经网络（CNN）在识别异常交易模式中的应用，即使这些模式在传统规则引擎中难以被捕获。我们提供了基于时间卷积网络（TCN）的实时交易监控系统架构，用于毫秒级延迟的欺诈警报生成，并讨论了模型的可解释性技术（如SHAP值）在解释为何某一笔交易被标记为高风险时的重要性。 第三部分：模型治理、可解释性与前沿挑战 任何进入金融核心业务的AI模型，都必须满足严格的监管要求。本部分将探讨确保模型稳健性和合规性的关键实践。 第六章：深度学习模型的稳健性、漂移检测与再训练策略 金融环境是动态变化的。本章深入分析了概念漂移（Concept Drift）和数据漂移（Data Drift）在风控模型中的具体表现。我们介绍了基于贝叶斯深度学习的方法来量化模型预测的不确定性，并设计了一套自动化的模型监控仪表板，用于预警模型性能下降。此外，我们还提供了基于联邦学习（Federated Learning）的跨机构数据协同训练框架，以在保护隐私的前提下提升模型泛化能力。 第七章：实现可信赖的AI：深度学习在风控中的可解释性（XAI） 监管机构对“黑箱”模型持高度审慎态度。本章系统梳理了面向风控场景的XAI技术栈。我们不仅复习了LIME和SHAP，更专注于如何将这些解释性工具嵌入到序列模型（如LSTM）的决策路径中，为信贷审批、保险定价等场景提供清晰、合规的拒绝理由或通过理由。讨论了如何平衡模型的预测精度与可解释性之间的取舍。 第八章：前沿展望：代理风险与系统性风险的建模 展望未来，本书探讨了深度学习在处理更宏大、更抽象的风险维度上的潜力。我们将研究如何利用知识图谱（Knowledge Graphs）结合深度学习来构建金融生态系统的复杂依赖关系图谱，用以模拟跨机构的系统性传染效应。同时，探讨因果推断（Causal Inference）方法与深度学习的结合，旨在从“相关性”迈向“因果性”，为监管机构提供更具前瞻性的政策干预依据。 本书特色 实践驱动： 提供了丰富的Python代码示例和数据集处理流程，专注于实际工程问题。 深度与广度兼备： 覆盖了从基础的神经网络到前沿的图学习、强化学习在风控中的应用。 监管合规视角： 强调了模型的可解释性、稳健性测试，以满足金融行业的严格监管要求。 本书适合有一定机器学习或金融背景的从业人员、金融风险管理部门的专业人士、量化交易员、金融科技创业者，以及希望将AI技术应用于提升机构风险抵御能力的决策制定者。通过阅读本书，读者将掌握构建下一代智能金融风险管理系统的核心能力。

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