金融行业风险识别与风险预测模型实战
Ian Fu 查看讲师
百林哲咨询(北京)有限公司专家团队成员
曾任华为技术专家,五篇技术专利,工作期间获得华为数项奖项,曾在英国、日本、荷兰等国家做项目,对大数据有深入的研究。
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课程简介

传统的金融风险管理方法往往依赖于经验和直觉,难以全面、准确地捕捉市场动态和风险变化而数据建模技术的引入,为金融行业带来了革命性的转变。通过数据建模,金融机构能够更高效地处理和分析海量数据,从中挖掘出有价值的风险信息,实现对风险的精准识别和预测。这不仅提高了风险管理的准确性和时效性,还为金融机构提供了更为科学的决策支持,有助于其制定更为合理的风险应对策略和业务发展计划。

本课程将结合金融行业的实际案例,详细介绍数据建模的基本原理、方法和工具,以及其在风险识别与预测中的具体应用。通过实战演练,帮助学员掌握数据建模的核心技能,为未来的职业发展打下坚实的基础。

课程收益

1、掌握数据分析和数据建模的基本过程和步骤

2、掌握数据分析框架的搭建,及常用分析方法

3、掌握业务的影响因素分析常用的方法

4、掌握常用客户行为预测模型,包括逻辑回归、决策树、神经网络、判别分析等等,以及分类模型的优化

5、掌握金融行业信用评分卡模型,构建信用评分模型

受众人群

风险控制部、业务支撑、网络中心、IT系统部、数据分析部等对数据建模有较高要求的相关领域人员

课程周期

  2天(12H)

课程大纲

标题

授课内容

一、数据核心理念—数据思维篇

问题:什么是数据思维?大数据决策的底层逻辑以及决策依据是什么?

1. 大数据的本质

(1) 数据,是事物发展和变化过程中留下的痕迹

(2) 大数据不在于量大,而在于全(多维性)

(3) 业务导向还是技术导向

2. 大数据决策的底层逻辑(即四大核心价值)

(1) 探索业务规律,按规律来管理决策

案例:客流规律与排班及最佳营销时机

案例:致命交通事故发生的时间规律

(2) 发现运营变化,定短板来运营决策

案例:考核周期导致的员工月初懈怠

案例:工序信号异常监测设备故障

(3) 理清要素关系,找影响因素来决策

案例:情绪对于股市涨跌的影响

案例:为何升职反而会增加离职风险?

(4) 预测未来趋势,通过预判进行决策

案例:海尔利用数据来预测空调故障,实现事前检修

案例:保险公司的车险预测与个性化保费定价

3. 大数据决策的三个关键环节

(1) 业务数据化:将业务问题转化为数据问题

(2) 数据信息化:提取数据中的业务规律信息

(3) 信息策略化:基于规律形成业务应对策略

案例:用数据来识别喜欢赚“差价”的营业员

二、数据分析基础—流程步骤篇

1. 数据分析的六步曲

2. 步骤1:明确目的,确定分析思路

(1) 确定分析目的:要解决什么样的业务问题

(2) 确定分析思路:分解业务问题,构建分析框架

3. 步骤2:收集数据,寻找分析素材

(1) 明确数据范围

(2) 确定收集来源

(3) 确定收集方法

4. 步骤3:整理数据,确保数据质量

(1) 数据质量评估

(2) 数据清洗、数据处理和变量处理

(3) 探索性分析

5. 步骤4:分析数据,寻找业务答案

(1) 选择合适的分析方法

(2) 构建合适的分析模型

(3) 选择合适的分析工具

6. 步骤5:呈现数,解读业务规律

(1) 选择恰当的图表

(2) 选择合适的可视化工具

(3) 提炼业务含义

7. 步骤6:撰写报告,形成业务策略

(1) 选择报告种类

(2) 完整的报告结构

演练:产品精准营销案例分析

(3) 如何搭建精准营销分析框架

三、用户行为分析—统计方法篇

问题:数据分析方法的种类?分析方法的不同应用场景?

1. 业务分析的三个阶段

(1) 现状分析:通过企业运营指标来发现规律及短板

(2) 原因分析:查找数据相关性,探寻目标影响因素

(3) 预测分析:合理配置资源,预判业务未来的趋势

2. 常用的数据分析方法种类

3. 统计分析基础

4. 基本分析方法及其适用场景

(1) 对比分析(查看数据差距,发现事物变化)

演练:分析理财产品受欢迎情况及贡献大小

演练:用户消费水平差异分析,提取优质客户特征

(2) 分布分析(查看数据分布,探索业务层次)

案例:银行用户的消费层次/消费档次分析

演练:客户年龄分布/收入分布分析

(3) 结构分析(查看指标构成,评估结构合理性)

案例:收入结构分析/成本结构分析

案例:动态结构分析

(4) 趋势分析(查看变化趋势,了解季节周期性)

案例:营业厅客流量规律与排班

案例:用户活跃时间规律/产品销量的淡旺季分析

演练:产品订单的季节周期性规律

(5) 交叉分析(从多个维度的数据指标分析)

演练:不同客户的产品偏好分析

演练:银行用户违约的影响因素分析

四、用户行为分析—分析框架篇

问题:如何才能全面/系统地分析而不遗漏?如何分解和细化业务问题?

1. 分析框架来源于业务模型

(1) 商业目标(粗粒度)

(2) 分析维度/关键步骤

(3) 业务问题(细粒度)

(4) 涉及数据/关键指标

2. 常用的业务模型:PEST/5W2H/SWOT/PDCA/AARRR…

研讨:结合公司业务情况,选取业务目标,构建系统的数据分析框架

五、用户风险识别—异常数据篇

1. 反欺诈识别的重点内容

(1) 如何识别异常数据

(2) 如何查找影响因素

(3) 如何提取欺诈用户的特征

(4) 如何预测用户的欺诈行为

2. 异常数据的定义

3. 异常数据的检测方法

(1) 基于统计法:标准差法、四分位距法、离群点检测算法

(2) 基于机器学习:回归、聚类等

4. 异常数据处理方法

演练:各种异常数据识别

六、影响因素分析—根因分析篇

问题:如何做原因分析?比如价格是否可用于产品销量?影响用户违约的关键因素是什么?

1. 数据预处理vs特征工程

2. 特征选择常用方法

(1) 相关分析、方差分析、卡方检验

3. 相关分析(衡量两数据型变量的线性相关性)

(1) 相关分析简介

(2) 相关分析的应用场景

(3) 相关分析的种类

① 简单相关分析

② 偏相关分析

③ 距离相关分析

(4) 相关系数的三种计算公式

① Pearson相关系数

② Spearman相关系数

③ Kendall相关系数

(5) 相关分析的假设检验

(6) 相关分析的四个基本步骤

演练:营销费用会影响销售额吗?影响程度如何量化?

演练:哪些因素与产品销量有显著的相关性

演练:影响用户消费水平的因素会有哪些

(7) 偏相关分析

① 偏相关原理:排除不可控因素后的两变量的相关性

② 偏相关系数的计算公式

③ 偏相关分析的适用场景

4. 方差分析(衡量类别变量与数值变量间的相关性)

(1) 方差分析的应用场景

(2) 方差分析的三个种类

① 单因素方差分析

② 多因素方差分析

③ 协方差分析

(3) 单因素方差分析的原理

(4) 方差分析的四个步骤

(5) 解读方差分析结果的两个要点

案例:摆放位置与销量有关吗

演练:客户学历对消费水平的影响分析

(6) 多因素方差分析原理

(7) 多因素方差分析的作用

(8) 多因素方差结果的解读

案例:广告形式、地区对销售额的影响因素分析

演练:销售员的性别、技能级别对销量有影响吗

(9) 协方差分析原理

(10) 协方差分析的适用场景

演练:排除用户收入,其余哪些因素对销量有显著影响?

5. 列联分析/卡方检验(两类别变量的相关性分析)

(1) 交叉表与列联表:计数值与期望值

(2) 卡方检验的原理

(3) 卡方检验的几个计算公式

(4) 列联表分析的适用场景

案例:产品类型对客户流失的影响分析

案例:用户学历对产品类型偏好的影响分析

研讨:行业/规模对风控的影响分析


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