原标题：当信贷风控遇见机器学習模型还是规则？

严谨的金融从业者答案必是风控。

金融的核心是风控风控的核心，是模型

风控是金融业务的核心组成部分，而信贷风控又是整个风控领域体量最大、挑战最大的类型传统的信贷风控主要靠资深从业人员依靠自身的经验设置的专家规则。

市场越乱浑水摸鱼者越多，风控行业就像陷入了恶性循环

风控之乱，已让互联网金融行业感觉到了切肤之痛

正在阵痛期的互金行业，是否意識到这才是恶疾根源

随着统计学、大数据、机器学习的发展，现代信用风控越来越偏向量化模型的手段来得以解决风控问题

如何搭建金融信贷风控中的机器学习模型

课程使用真实场景下的信贷违约数据，从基础的数据分析开始一步步构建依赖逻辑回归、XGBoost、神经网络模型等方法的风控模型。

同时课程也会展示信贷风控领域中经常面临的挑战和相应的解决方法。从第三节课开始每节课都会在真实数据嘚基础上完成章节的模块设计。

第一章：数据分析与建模的基础知识

3、数据分析的常用模型

4、数据分析的常用工具

第二章：互联网金融和信贷风控的概述

2、常见的个人信贷产品

3、信贷风控中的主要参数

第三章：评分卡模型（A卡）：数据的预处理与特征构建

第四章：评分卡模型（A卡）：数据的预处理与特征构建（续）

2、特征信息值与数值编码

1、LR模型的基本概念

2、基于LR模型的评分卡构建工作

第六章：模型的验证、监控与调优

4、其他常见的监控指标

第七章：机器学习模型在信贷风控中的应用一：XGBoost模型

3、XGBoost模型中的特征重要性

第八章：机器学习模型在信贷风控中的应用二：DNN模型

1、神经网络模型的基本知识

第九章：组合模型在评分卡中的应用

1、单一模型与组合模型的基本概念

3、组合模型與单一模型的对比

第十章：评分卡模型（B卡）的开发

1、行为评分卡模型：基本概念和应用场景

2、行为评分卡中的数据预处理和特征衍生

第┿一章：评分卡模型中的前沿问题一：标签缺失的处理

2、标签缺失的处理方法

3、标签缺失场景下的模型构建

第十二章：评分卡模型中的前沿问题二：非平衡样本的处理

安迪生：硕士毕业于世界一流名校的统计学专业具有外资银行总部6年风控量化模型开发经验，现任国内知洺互联网金融公司风控部高级数据分析师对于信贷风控领域的模型开发、部署与使用有丰富的经历，对机器学习模型、深度学习模型在風控业的应用有较深入的研究

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