商業銀行數字化風控策略與風控模型

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第一模塊 風控策略
第一節 風控策略概要
一、多維度數據策略規則
二、風控審批策略的類別
二、風控基本量化指標
第二節 數據主流獲取方式
一、H5渠道
二、API渠道
三、SDK渠道
第三節 數據分析常見場景及對應分析方法
一、三方數據源測評
二、準入策略的制定
三、風控白名單
四、黑名單策略
五、規則閾值cutoff的設定
六、D類調優
七、A類調優
八、信用多頭策略
九、評分的策略應用
第四節 策略規則VS數據模型
一、風險決策的架構
二、評分模型三大盲區
第二模塊 數據建模與模型驗證方法
第一節 風控模型概要
一、傳統信用評分模型
二、大數據信用評分模型
第二節 評分模型搭建全流程
一、A、B、C三種廣義評分模型
二、數據梳理和理解
三、數據探索分析
四、定義目標變量
五、樣本設計及抽取策略
六、數據清洗
七、特征衍生
八、特征變量篩選
九、模型變量分箱
十、模型擬合
十一、模型預測概率校準
十二、模型違約概率誤差校準
第三節 模型驗證指標
一、ROC/AUC
二、K-S值
三、GINI系數
四、PSI
五、AUKS
第三模塊 一鍵式智能建模
第一節 智能建模架構與智能建模過程
一、智能建模——預測模型
二、數據預處理
三、智能建模過程
四、Sas建模流程VS智能建模流程
第二節 智能建模案例
一、銀行個人分期違約預測案例
二、銀行小微企業信貸客戶違約預測案例