智能風控：評分卡建模原理、方法與風控策略構建
張偉
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張偉
這是一部系統講解評分卡建模的智能風控著作，從業務與技術、理論與實踐、傳統風控與智能風控等角度透徹講解評分卡建模的原理、流程、方法及其風控策略構建。作者在智能風控領域深耕十餘年，既熟悉商業銀行傳統風控體系思想、方法、技術、工具，又熟悉人工智能背景下的創新智能風控相關解決方案、風險策略和風險建模技術，本書是作者實踐經驗的系統性總結。本書內容分爲六部分。第1部分（第1章）介紹評分卡建模基礎知識，包括評分卡模型的概念和定義、評分卡建模全流程、評分卡模型的評價等。第二部分（第2章）介紹銀行零售信貸領域產品特徵和業務流程，以及信用風險和欺詐風險概念，介紹評分卡的應用場景和業務基礎知識。第三部分（第3~11章）系統介紹評分卡建模的全流程，覆蓋需求理解、數據理解、特徵工程、模型設計、模型開發、模型驗證、模型部署、模型監控、模型優化等模型全生命週期各環節。第四部分（第12~14章）總結了評分卡建模的關鍵問題及其解決方案，包括拒絕推斷、模型可解釋性等，以及模型開發過程中諸如分佈不均衡、模型性能下降、模型迭代漂移等問題。第五部分（第15章）介紹了當前業界除評分卡外使用頻率最高的高維機器學習技術，比較了傳統評分卡模型和高維機器學習模型，並重點介紹了XGBoost和LightGBM模型。第六部分（第16章）以貸前自動化審批場景爲例，介紹基於評分的自動化審批策略構建，幫助讀者理解評分卡模型在風險策略設計中的應用。
我覺得風控領域裏實際上應該有更多的細節，而不僅僅是框架層面的堆疊。但是如果讓我寫的話，我大概率也不知道如何寫的詳細，但是我想看到更底層的更深層次的東西。
灌水嚴重，光是解釋數據分析、數據挖掘是什麼就可以講一節。重點不分，傳統評分卡部分沒有提到太多新的東西，高維模型也只是簡單帶過。代碼案例也不多，作爲剛入門的讀物還可以。
比我自己開發評分卡的時候考慮的更周全，好幾個方面都是我沒想到和處理過的，還有scorecardpy和told這兩個pkg，也是我之前沒用過的，對業務的理解和解讀，以及後續的應用和驗證都要更全面，很好的入門書。
策略構建是相對靈活的，兼具技術性和藝術性，需要結合具體業務和數據情況靈活分析，好比武林拳法，雖有一定的套路（固定招式），但也需要靈活應變。總的來說，策略構建的思想原則上是基於模型評分這把風險度量的尺子（工具抓手），結合多風險維度，進行客羣精細化風險細分。
之前在一次線下活動中見過作者，作者有着豐富的從業經驗，本書中多從大的範圍概括介紹，缺少完整實例案例，有時間可以讀
整體感覺很一般，流水賬一樣，全而不精。
很好的一本入門書，對概念的解釋簡單明瞭
智能風控學習非常好的一本書，作者大大辛苦了！