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內容簡介： 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。 關於作者： 万振龙，男，1980年生，全国海关信息中心大数据项目开发部副主任，高级工程师，中国人民大学工学硕士，中央财经大学特聘校外研究生导师。长期从事数据仓库、大数据等信息化项目建设，积累了大量的软件行业经验。作为国家重点研发计划项目负责人完成重大科研项目研究工作，在国内外期刊上发表论文10余篇。 目錄： 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

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