近些年来，智能风控技术在金融风险管理中的应用越来越广泛。智能风控利用金融大数据、机器学习、深度学习、强化学习、时序数据分析、异常检测、社交网络分析、图深度学习、知识图谱、自然语言处理、文本挖掘等智能分析建模技术，以及分布式计算、实时流式计算、实时决策引擎、设备行为分析等数据工程技术，赋能金融风控管理，极大地提升了风险决策的准确性和效率。而评分卡模型作为智能风控技术的基础部分，以其良好的可解释性和稳定性广泛应用于金融领域。系统地掌握评分卡建模技术是很有必要的，既有助于直接进行量化建模，为金融风控提供决策支持，又有助于加深对风险建模的理解和认识，提升风险建模能力。

一本全面系统地介绍建模全流程和方法的图书，并能兼顾业务和技术，《智能风控：评分卡建模原理、方法与风控策略构建》就是在此背景下完成的。

评分卡建模红宝书

夯实智能风控底座

资深智能风控专家

近15年实战经验总结

6大维度彻底讲透评分卡建模

智能风控

评分卡金融业务基础

评分卡建模技术原理

评分卡建模开发流程

评分卡建模关键问题

评分卡建模最新技术

评分卡建模风控策略

张伟

（笔名：上善若愚）

金融科技公司技术合伙人、高级风控总监及解决方案专家，前FICO风险评分建模与风控业务策略专家。

在金融风险管理和智能风控领域有近15年经验，擅长业务策略、量化建模、解决方案、风控体系建设。专注于商业银行、消费金融和金融科技行业，在智能风控策略模型数据决策体系建设、金融机构数字化转型等方面也积累了丰富的工作经验。

作为技术专家或行业专家多次受邀出席行业/产业联盟和上海市政府专委组织的研讨调研座谈，多次受邀出席金融科技领域论坛和峰会并做主题演讲或圆桌讨论，多次接受主流金融科技媒体和财经媒体的采访。现受聘为上海交通大学上海高金金融研究院研究员和华东理工大学商学院职业导师。

详解评分卡建模全流程

数据分析

模型设计

模型验证

业务访谈

特征工程

模型开发

模型监控

模型优化

模型部署

模型监控

注重实战，代码丰富

全书包含10余个综合案例

案例用Python代码编写

可直接在工程中复用

“传统风控+智能风控”双轮驱动

本书详细介绍了银行传统风控涉及的产品政策、风控流程、信用风险和欺诈风险防控技术，同时系统介绍了智能风控基础“评分模型”，在此基础上详细介绍了评分建模相关的最新的特征工程、模型可解释性和高维集成机器学习建模等智能风控技术，从而实现“传统风控”与“智能风控”相结合。

新视角、新观点、新思考

01新视角：全面完整解析特征工程技术，提出特征衍生+特征转换+特征选择三维视角；从样本概率空间角度思考拒绝推断，并给出拒绝推断的合理假设和可行性原则。

02新观点：在模型可解释性（特别是评分卡模型的可解释性）上提出了新的方法；从数学概率统计理论角度思考模型性能下降问题，提出PSI和KS变动并非评分模型绝对不可用，需要深入挖掘原因后Z终判断。

03新思考：关于模型的系统化思考（什么是模型？模型的有效性？），关于如何准确分析业务需求的思考，关于传统评分模型与智能风控模型的比较的思考，关于冷启动、小样本或不均衡样条件下的建模，关于传统评分卡和高维机器学习模型核心技术点的比较的思考。

融入最新AI建模技术

评分卡建模技术与AI技术深度融合

第5章

特征工程技术

第15章

高维机器学习模型XGBoost和LightGBM模型

第13章

模型可解释性

第7章

冷启动、小样本或不均衡样本的建模

第9章

在线评分服务开发与模型引擎技术

近20位学术界、企业界专家口碑推荐

李祥林（David X. Li）

上海交通大学上海高级金融学院实践教授/中国金融研究院副院长

作者基于十余年的风险管理和智能风控实践经验，对评分卡进行了全面阐述，理论基础扎实，逻辑结构清晰，覆盖信用评分所涉及的数据基础、特征衍生、模型设计、模型开发、模型验证、模型部署、模型监控、模型优化等技术，是风险评分领域不可多得的实战手册和参考书籍，推荐风险分析从业者和在校学生使用。

乔杨 乐信集团首席风控官（CRO）

作者在金融风险管理和智能风控领域拥有十余年业务策略、量化建模、解决方案、风控体系建设等方面的经验，本书对风险模型的类型、应用场景核心概念、原理、建模方法和步骤以及模型的应用做了详尽的讲解，对学术研究和商业实践都有很高的参考价值。

李志勇  西南财经大学金融学院信用管理系教授

信用评分卡已走过了半个多世纪的发展历程，随着金融科技的浪潮在国内推陈出新，达到了世界领先的高度。本书恰好是该领域中国经验的全面总结，充满了细致的思考和程序化解决方案，能够为从业者提供重要参考。

章鹏 蚂蚁集团资深算法专家、智能风控总监

随着互联网金融的蓬勃发展，数据驱动的智能风控技术引起了越来越多的重视，其中评分建模技术因其稳定性和成熟性优势，依然是业界主流的方法之一。本书作者基于十余年的一线智能风控建模经验，对该领域进行了全面且系统性的阐述，是一本值得案头参考的书籍。

闵薇 eBay支付风控资深算法专家

本书全面讲解了互联网零售业务新形态下信贷风险评分模型构建的全流程，包括业务需求理解、内外部数据、特征工程、模型设计、模型开发、模型验证，模型部署，模型监控，模型优化以及风控策略体系构建。

本书干货满满，全面系统，指导性强，值得反复阅读。

周立烽 曾任腾讯系微盟风控总监、信雅达泛泰CRO

本书从业务理解和数据理解出发，详细介绍了评分卡模型设计、开发、验证、部署、监控、优化等全流程，以及拒绝推断和模型可解释性等技术，同时汇总并解答了在建模过程中遇到的各种问题。

梅子杭 《智能风控》系列书作者

本书聚焦信贷业务本质，清晰地定义了信贷风险管理的核心问题，结构严谨、条理清晰地为读者展示了全链路的风险模型与风控策略设计方案。除了对信贷业务的离线分析建模进行详细介绍外，本书对模型的结构化部署和系统性的工程实践经验也进行了详细介绍，是一本不可多得的评分建模实战宝典。

冯海杰 ，360数科高级模型算法工程师

徐加余，上海新金融风险实验室风控专家、研究总监

toad开发团队（周伟鹏：数禾科技AI平台负责人；周夕钰：中原消金风险模型贷中负责人；董少乾：平安消金量化策略负责人）

谢世晨，评分卡建模R和Python包scorecard/scorecardpy作者

孙耀武，公众号“正阳咨询”维护者、DataVisor（维择科技）高级风控顾问

李晨，公众号“风控猎人”维护者、融资租赁行业风险分析师

梁辰龙 ，FAL创始人

赵丹，公众号“丹心一片红彤彤”维护者

蔡主希，前京东数科/滴滴金融风控模型专家，《智能风控与反欺诈》作者

郑江，资深风控专家兼资深产品专家《智能风控平台架构、设计与实现》作者

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