2019互联网信贷风控模型搭建与上机演练进阶专题班（上海）

时间

课程主题

拟邀讲师

9月5日   星期四

9:00-12:00

模块一：互联网小额信贷大数据风控实务

1.互联网信贷风控要点

2.互联网信贷风控数据架构

3.信贷生命周期的信用模型体系

4.客户全流程风险管理

5.大数据风控探索方向

6.信贷大数据风控案例

某金融机构风控 负责人

9月5日

星期四

14:00-17:00

模块二：互联网信贷之数据分析和数据可视化

1.互联网信贷风控和市场运营的业务指标主要风险点

2.如何通过BI和报表，找出业务存在的问题

3.如何通过数据分析，找到业务问题的本质原因

4.数据分析报告，提高决策效果

5.数据可视化：最佳实践和存在的误区

某金融科技公司风控负责人

9月5日

交流晚宴（请多备名片）

9月6日

星期五

9:00-12:00

模块三：互联网信贷反欺诈模型

1.互联网信贷欺诈特点与综述

2.贯穿信贷周期的反欺诈架构体系

3.模型与策略的协同融合

4.基于知识图谱的关联反欺诈实践

5.案例分析：如何利于自身数据发现欺诈团伙

申老师 百融云创金融科技部总经理

9月6日

星期五  14:00-17:00

模块四: 风控建模的优势和特征工程

1.全流程风险管理体系

2.信用风险v.s.欺诈风险

4.人机结合与人机对抗

5.外部数据源的评估

6.数据采集和特征工程

7.网贷风控场景和常见模型

张老师 原前隆科技风控模型副总裁

9月7日

星期六  9:00-12:00

模块五：风控建模算法和案例分析

1.逻辑回归算法的应用 

2.比较GBDT和随机森林算法

3.关系图谱算法：优势和挑战

4.其他几种建模算法的比较与优势

5.案例分析：借款人行为评分卡开发的案例

6.怎样平衡模型的误差和偏差？

7.风控建模常见误区

9月7日

星期六  13:30-16:30

模块六: 基于Python的特征工程（上机实验）

1.数据的提取，转化和主数据集的生成

2.变量衍生

3.变量探索

4.数据可视化和分析报告

模块七：基于Python开发申请评分卡（上机实验）

1.理解建模目标

2.构建数据集

3.评分模型的训练

4.评估评分模型和计算评估指标

5.怎样处理模型的过拟合

6.强评分模型的融合