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出版者:

作者:董欣 编

出品人:

页数:296

译者:

出版时间:2009-10

价格:33.00元

装帧:

isbn号码:9787205066604

丛书系列:

图书标签:

• 物业管理
• 设备管理
• 设施管理
• 工程管理
• 维护保养
• 资产管理
• 建筑工程
• 安全管理
• 成本控制
• 技术规范

好的，这是一份关于《深度学习在金融风控中的应用》的图书简介，内容力求详实，完全不涉及您提到的《物业设备设施管理》相关内容： --- 图书名称：《深度学习在金融风控中的应用：从理论基础到实战部署》 导读：驾驭数据洪流，重塑金融安全边界 在数字化浪潮席卷全球的今天，金融行业正经历着前所未有的变革。海量交易数据、用户行为轨迹、市场情绪波动，构成了复杂且高速变化的数据环境。传统的统计模型和基于规则的风控体系，在应对新型欺诈手段、高频交易风险以及宏观经济突变时，已显得力不从心。如何从这片“数据海洋”中提炼出高价值的风险信号，实现精准预测和快速响应，成为决定金融机构生死存亡的关键能力。 本书正是为解决这一核心挑战而作。它系统性地梳理了深度学习技术栈如何革新金融风险控制的各个层面，从理论基石到前沿模型，再到实际的系统部署与合规落地，为金融科技专业人士、数据科学家以及风险管理决策者提供了一份详尽的实战指南。 --- 第一部分：金融风控的数字化转型与深度学习的理论基石 (Pages 1-150) 第一章：现代金融风控的范式转移 本章首先回顾了信用风控、反欺诈、市场风险监测等传统金融风险管理方法论的局限性，特别是其在处理非线性关系和高维稀疏数据时的不足。接着，详细阐述了大数据和深度学习技术如何成为新一代风控系统的核心驱动力，重点分析了数据质量、特征工程在深度学习风控流程中的基础地位。 第二章：深度学习核心架构解析 深入浅出地介绍了当前在金融领域应用最广泛的深度学习模型。内容涵盖： 全连接网络 (DNNs) 与激活函数：在信用评分卡建模中的应用优化。 卷积神经网络 (CNNs)：并非仅用于图像，更侧重于时间序列数据（如K线图、高频交易数据）的局部特征提取。 循环神经网络 (RNNs) 及其变体 (LSTM/GRU)：专用于捕捉用户行为序列、贷款申请流程中的时序依赖性，有效识别“潜伏性”欺诈模式。 Transformer 架构的初步引入：探讨其在处理长序列依赖和多模态数据融合中的潜力。 第三章：金融数据的特殊性与预处理 金融数据面临着严重的类别不平衡（欺诈样本远少于正常样本）、数据漂移（模型性能随时间衰减）和隐私保护要求。本章重点探讨了针对这些问题的专业化预处理技术，如SMOTE的变种、生成对抗网络（GANs）在合成少数类样本中的应用，以及联邦学习（Federated Learning）在跨机构数据联合建模中的设计原则。 --- 第二部分：深度学习在核心风控场景的实战应用 (Pages 151-500) 第四章：高精度信用风险评估与定价 本章聚焦于替代传统逻辑回归和决策树的深度学习模型在信贷审批中的应用。详细讲解了如何构建融合文本信息（如申请人自述、客服记录）和结构化数据的混合模型。内容包括： 基于深度学习的 PD (违约概率)、LGD (违约损失率) 模型的构建与校准。 可解释性AI (XAI) 在信贷审批中的集成：使用SHAP值和LIME解释深度网络决策，满足监管对“拒绝理由”的透明度要求。 第五章：实时反欺诈引擎的构建与优化 反欺诈要求毫秒级的响应速度和极高的召回率。本章着重探讨了图神经网络（GNNs）在识别团伙欺诈网络中的强大能力。 交易图谱构建：将用户、设备ID、IP地址、银行卡等实体构建成复杂网络。 GNNs 建模：利用图卷积学习节点（实体）之间的潜在关联，有效识别隐藏的“黑产”团伙。 异常检测：结合自编码器（Autoencoders）和变分自编码器（VAEs）对高频交易流进行实时模式偏离检测。 第六章：市场风险与量化交易中的应用 超越了传统的VaR（风险价值）计算，本部分探讨了如何利用深度学习预测市场动量和波动率。 强化学习（RL）在动态对冲策略中的应用：如何训练智能体根据实时市场反馈自动调整对冲头寸。 基于注意力机制（Attention Mechanism）的事件驱动预测：分析突发新闻和监管公告对资产价格的即时影响。 --- 第三部分：模型部署、性能监控与监管合规 (Pages 501-750) 第七章：从原型到生产环境的模型部署 (MLOps for Risk) 一个优秀的风控模型必须稳定、高效地运行在生产环境中。本章详细介绍了将深度学习模型部署到高并发、低延迟环境的最佳实践： 模型序列化与加速：使用ONNX、TensorRT进行模型优化和推理加速。 流式数据处理架构：结合Kafka、Flink等工具构建实时特征平台，确保模型输入数据与训练时一致。 A/B 测试框架：如何在不影响现有业务的前提下，安全地测试新模型的表现。 第八章：模型性能的持续监控与漂移应对 金融环境瞬息万变，模型性能衰减（模型漂移）是必然的。本章提出了主动式的监控和再训练策略： 数据漂移检测指标：如KL散度、Jensen-Shannon距离在特征空间的应用。 性能衰减预警系统：设定预警阈值，自动触发模型验证和重训练流程。 第九章：监管科技 (RegTech) 与深度学习的可解释性 金融监管机构对模型的透明度和公平性提出了越来越高的要求。 公平性评估：如何使用深度学习技术检验模型是否存在对特定人群的系统性偏见（如年龄、地域歧视）。 因果推断：超越相关性，尝试通过因果模型理解模型决策背后的真正驱动因素。 模型文档化与审计追踪：确保所有模型迭代和决策都有完整的、可追溯的记录。 --- 结语：面向未来的智能风控蓝图 本书不仅仅是一本技术手册，更是一份引领未来金融风控方向的战略规划。通过掌握这些先进的深度学习技术，金融机构将能够构建出更具韧性、更智能化的风险防御体系，有效平衡创新速度与风险控制的刚性要求，最终实现业务的稳健增长。 本书适合对象： 银行、保险、证券、金融科技公司的风险管理人员、数据科学家、算法工程师、产品经理，以及致力于了解和应用前沿AI技术的金融从业者。

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