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大数据量化模型和在商业银行的应用
简介
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任务列表
第1任务: 课程概述
第2任务: 量化模型的优越性，以及模型开发和应用的基本步骤
第3任务: 量化模型在客户管理生命周期的应用
第4任务: 建模方法论：观察期与表现期
第5任务: 多变量因子的建模过程
第6任务: 样本的抽样、分组、整理以及变量的选择
第7任务: 变量的价值衡量方式——信息熵、IV值、卡方检验、秩和检验、相关系数
第8任务: 逻辑回归模型、最大似然估计(MLE)、变量选择方法、缺失值处理
第9任务: 多重共线性的问题识别及处理
第10任务: Odd Ratio(优势率)的定义以及和自变量的关系
第11任务: 增益表(Lift Table)、增益图(Lift Chart)和KS指标
第12任务: 如何判断模型是否存在过度拟合？
第13任务: 如何衡量模型运行的稳定？——PSI指数、Gini系数
第14任务: 对逻辑回归的改进：证据权重(WOE)
第15任务: 银行在风险量化模型中用到了哪些数据？
第16任务: 大数据时代下，关于数据来源的考量
第17任务: 如何进一步提高模型准确性？——模型分组(以信用卡产品为例)
第18任务: 决策树模型与神经网络模型
第19任务: 进阶类模型与算法介绍一：聚类分析、社交网络模型、反欺诈模型
第20任务: 进阶类模型与算法介绍二：随机森林、卷积神经网络、机器学习、联邦学习
第21任务: 商业银行业务的分类
第22任务: 量化模型在商业银行应用的意义
第23任务: 模型应用于审批准入，实现审批的自动化
第24任务: 案例：模型应用于差异化定价
第25任务: 案例：模型应用于审批额度的差异化策略
第26任务: 案例：模型在信用卡产品的生命周期管理中的应用
第27任务: 案例：模型应用于授信审批-富国银行10秒审批案例
第28任务: 案例：模型应用于富国银行ATM风险模型的案例
第29任务: 案例：平安银行新一贷产品运用模型自动筛选优质客户
第30任务: 案例：某金融集团针对电商客户群通过模型提供小额货款服务
第31任务: 案例：模型应用于早期风险预警策略
第32任务: 案例：客户流失模型
第33任务: 案例：SNA模型应用于对公客户
第34任务: 案例：模型应用于反欺诈
第35任务: 案例：互联网银行与互联网消费金融
第36任务: 决策引擎
第37任务: 大数据模型与普惠信贷流程
第38任务: 大数据相关概念介绍：数据仓库、数据字典、数据集市、BIS数据展示平台
第39任务: 国内征信行业介绍
第40任务: 美国征信行业介绍
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