基于大数据的智能风控技术应用实战平台、模型与知识的综合实践--聚文网

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内容简介

本书分为绪论、智能风控的理论基础、基于大数据的智能风控系统技术架构、数据结构化表示与实时融合技术、知识工程及知识图谱技术应用、机器学习及人工智能在风控中的应用、规则引擎技术应用及优化、智能风控技术实战应用案例、总结与展望。本书的目的是通过总结税收征管与风先甄别项目的实施经验，将项目的核心技术架构抽象为一个通用的智能风控系统解决方案，并对方案中用到的理论基础、具体技术、常见问题及解决办法等进行较为详细的说明，为其他行业开展风控系统建设提供有价值的借鉴。

第1章绪论 1.1 风控的基本概念及其发展 1.2 智能风控系统的特征及其应用场景 1.3 大数据在智能风控中的作用 1.4 研究目的与结构第2章智能风控的理论基础 2.1 风险管理理论基础 2.2 大数据基础概念 2.3 智能风控系统的核心思想第3章基于大数据的智能风控系统技术架构 3.1 智能风控系统技术框架总体设计 3.2 面向风险防控的数据关联融合架构 3.3 知识工程及知识图谱技术 3.4 机器学习风控建模技术 3.5 规则引擎技术第4章数据结构化表示与实时关联融合技术 4.1 风险防控事件相关数据分类 4.2 风险防控事件关联数据统一表示与关联融合方法 4.3 图像数据结构化信息提取 4.4 基于实时流计算的事件关联数据融合第5章知识工程及知识图谱技术应用 5.1 知识工程基础 5.2 知识工程技术 5.3 知识工程应用第6章机器学习及人工智能在风控中的应用 6.1 风险评估框架 6.2 风控领域中的常见机器学习模型 6.3 风控模型的评估与优化 6.4 机器学习模型在风控中的应用第7章规则引擎技术应用及优化 7.1 规则引擎简介 7.2 规则引擎在智能风控中的作用 7.3 规则引擎性能优化技术 7.4 规则引擎稳定性优化技术 7.5 规则引擎的运行与监控第8章智能风控技术实战应用案例 8.1 银行信贷业务场景应用案例 8.2 保险业务场景的应用案例 8.3 零售业务场景的应用案例第9章总结与展望 9.1 总结 9.2 智能风控技术未来研究展望参考文献

基于大数据的智能风控技术应用实战平台、模型与知识的综合实践

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