2019互联网信贷风控模型搭建及核心技术应用专题班（上海）

时间

课程主题

1月11日  星期四

上午

模块一：互联网信贷大数据风控数据挖掘与分析

互联网信贷风控特点与概述

风控数据挖掘流程

样本选择与目标确认

数据源选择与原始数据提取

数据清洗与预处理

特征工程与特征选择

模型选择与训练

模型评价与调优

模型发布与部署

模型性能监控与迭代

互联网信贷风控挖掘案例实践

现实挑战与未来展望

陈老师 拍拍贷数据VP

本科和硕士毕业于上海交通大学电子工程系，现任拍拍贷数据科学副总裁，专注于大数据和人工智能技术在业务场景中的价值实现，技术赋能B端金融机构，成功组织研发高阶的全自动机器学习平台、风控一体化平台等行业接受度很高的产品。曽担任eBay商业分析经理、Opera Solutions分析总监，拥有10余年数据挖掘经验，为零售、电信和金融行业提供数据驱动的端到端系统和解决方案， 曽帮助世界顶级运营商降低1%的用户流失率，并率先在北美实现电信数据在金融风控领域的价值落地。

1月11日星期五

下午

模块二：互联网信贷反欺诈模型

互联网信贷欺诈特点与综述

贯穿信贷周期的反欺诈架构体系

反欺诈模型与策略的协同融合

基于知识图谱的关联反欺诈实践

反欺诈面临的挑战与未来展望

1月11日

晚宴：“浮白畅饮叙友情”交流晚宴（请多备名片）

1月12日星期六

上午

模块三：互联网信贷评分卡分类及开发

互联网金融申请评分卡概念及应用

申请评分卡中数据预处理和特征衍生

逻辑回归模型早申请评分卡中应用

评分卡模型的评价标准

行为评分卡模型的应用

催收评分卡（还款率）模型应用

机器学习模型用于评分卡模型

深度学习模型用于评分卡模型

组合评分卡模型

某知名平台首席风控官            

复旦大学管理学院统计学系硕士，之后去美国工作，主要在美国运通从事个人和小企业的风险管理、数据建模和分析工作。

2010年回国加入平安银行信用卡中心，创建评分卡团队，为卡中心的政策、审批、授权、催收和客服提供流程和策略优化服务。

1月12日星期六

下午

模块四：搭建互联网信贷评分模型

信用评分模型基本概念与应用

信用评分模型的数据基础

数据挖掘与信用评分模型技术

信用评分在信贷管理生命周期的应用策略

信用评分模型开发流程

信用评分卡的设置与验证

信用评分模型案例