課程簡介
如何基于最前沿的機器學習技術幫助銀行建立數(shù)據(jù)化運營的標準化體系
目標收益
1. 銀行數(shù)據(jù)可以應用于什么場景？
2. 如何利用機器學習技術幫助銀行創(chuàng)造價值？
3. 如何實現(xiàn)端到端的數(shù)據(jù)產品，讓銀行數(shù)據(jù)化運營流程化？
培訓對象
銀行行業(yè)的業(yè)務主管、技術主管、數(shù)據(jù)工程師
課程大綱
| 銀行大數(shù)據(jù)應用 |
1. 應用大數(shù)據(jù)應用范圍 2. 數(shù)據(jù)應用主要痛點 3. 銀行數(shù)據(jù)化運營體系建設 |
| 數(shù)據(jù)機器人 |
1. 數(shù)據(jù)挖掘全流程 2. 自動化機器學習的數(shù)據(jù)機器人 |
| 信用風險預測模型 |
1. 貸前授信風險預測模型 2. 貸后風險預測模型 3. 催收風險及效果預測模型 |
| 精準營銷模型 |
1. 精準營銷問題設定 2. 精準營銷模型與算法 |
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銀行大數(shù)據(jù)應用 1. 應用大數(shù)據(jù)應用范圍 2. 數(shù)據(jù)應用主要痛點 3. 銀行數(shù)據(jù)化運營體系建設 |
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數(shù)據(jù)機器人 1. 數(shù)據(jù)挖掘全流程 2. 自動化機器學習的數(shù)據(jù)機器人 |
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信用風險預測模型 1. 貸前授信風險預測模型 2. 貸后風險預測模型 3. 催收風險及效果預測模型 |
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精準營銷模型 1. 精準營銷問題設定 2. 精準營銷模型與算法 |
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