大数据智能风控--聚文网

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内容简介

本书分为三篇，共13章。
第一篇介绍了企业风险管理理论，其内容涵盖了企业风险管理相关理论、风险的概念和特征、企业风险管理的概念与框架、企业风险管理流程、数字经济下企业风险的转变、大数据智能对企业风险管理的影响、企业实施大数据智能风控的必要性和可行性、大数据智能风控技术框架以及典型应用场景、大数据智能风控实训平台与实验沙盘。
第二篇是大数据风控实务，其内容涵盖了采购业务、销售业务、固定资产管理与财务风险管理的重要应用场景，并通过大数据采集、大数据预处理、数据仓库构建、风险评估、风险评估结果可视化、风险评估报告输出等步骤展示了主要场景的实际应用。
第三篇是智能风控实务，其内容涵盖了采购业务、销售业务、固定资产管理与财务风险管理的重要应用场景，并从设计思路、特征提取、模型构建、模型应用、结果分析等步骤，详细展示了基于K-means算法的供应商智能评级、基于随机森林算法的智能销量预测、基于支持向量机算法的固定资产智能报废评估、基于岭回归算法的智能成本预测、基于逻辑回归算法的财务风险预警5个主要场景的具体应用。

第一篇企业风险管理理论
第1章企业风险管理概述
【学习目标】
【思维导图】
1.1 风险管理相关理论
1.2 风险
1.3 企业风险管理的概念与框架
1.4 企业风险管理的流程
1.5 数字经济下企业风险的转变
课程思政
第2章大数据智能在氽业风控中的应用
【学习目标】
【思维导图】
2.1 大数据智能对企业风险管理的影响
2.2 企业实施大数据智能风控的必要性
2.3 企业实施大数据智能风控的可行性
2.4 大数据智能风控技术框架
2.5 大数据智能风控典型应用场景
课程思政
第3章大数据智能风控实训平台与实验沙盘
【学习目标】
【思维导图】
3.1 大数据智能风控实训平台概述
3.2 平台功能框架
3.3 大数据风控功能
3.4 智能风控功能
3.5 商品质量风险分析案例
3.6 物理模拟教学沙盘
课程思政
第二篇大数据风控实务
第4章大数据理论基础
【学习目标】
【思维导图】
4.1 大数据的概念与特征
4.2 大数据技术
4.3 大数据风控实施流程
课程思政
第5章采购业务大数据风控
【学习目标】
【思维导图】
5.1 总体介绍
5.2 供应商准人
5.3 供应商评级
5.4 采购计划编制
5.5 采购执行
5.6 货物验收与付款
实验一采购业务大数据风控实操
课程思政
第6章销售业务大数据风控
【学习目标】
【思维导图】
6.1 总体介绍
6.2 销售计划编制
6.3 销售合同签订
6.4 销售发货
6.5 销售收款
实验二销售业务大数据风控实操
课程思政
第7章固定资产管理人数据风控
【学习目标】
【思维导图】
7.1 总体介绍
7.2 取得与验收
7.3 固定资产日常管理
7.4 报废与处置
实验三固定资产管理大数据风控实操
课程思政
第8章财务风险管理大数据风控
【学习目标】
【思维导图】
8.1 财务风险管理概述
8.2 财务风险管理内容
8.3 财务风险管理大数据风控实施流程
8.4 大数据风控分析模型构建
8.5 大数据采集
8.6 大数据预处理
8.7 数据仓库构建
8.8 风险评估
8.9 风险评估结果可视化
8.10 风险评估报告输出
实验四财务风险管理大数据风控实操
课程思政
第三篇智能风控实务
第9章人工智能理论基础
【学习目标】
【思维导图】
9.1 人工智能的概念
9.2 人工智能的内容
9.3 机器学习算法
课程思政
第10章采购业务智能风控
【学习目标】
【思维导图】
10.1 采购业务概述
10.2 智能风控在采购业务中的具体应用
10.3 基于K-means聚类算法的供应商智能评级
实验五基于K-means聚类算法的供应商智能评级
课程思政
第11章销售业务智能风控
【学习目标】
【思维导图】
11.1 销售业务概述
11.2 智能风控在销售业务中的具体应用
11.3 基于随机森林算法的智能销量预测
实验六基于随机森林算法的智能销量预测
课程思政
第12章固定资产管理智能风控
【学习目标】
【思维导图】
12.1 固定资产管理概述
12.2 智能风控在固定资产管理中的具体应用
12.3 基于支持向量机算法的固定资产智能报废评估
实验七基于支持向量机算法的固定资产智能报废评估
课程思政
第13章财务管理智能风控
【学习目标】
【思维导图】
13.1 财务管理智能风控概述
13.2 智能风控在财务管理中的具体应用
13.3 基于岭回归算法的智能成本预测
实验八基于岭回归算法的智能成本预测
13.4 基于逻辑回归算法的财务风险预警
实验九基于逻辑回归算法的财务风险预警
课程思政
主要参考文献

大数据智能风控

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