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數(shù)據(jù)科學(xué)為金融科技賦能

Tiffany

某互聯(lián)網(wǎng)金融公司 數(shù)據(jù)科學(xué)家

2015年加入互聯(lián)網(wǎng)金融公司,任職數(shù)據(jù)科學(xué)家,中國(guó)礦業(yè)大學(xué)(北京)計(jì)算機(jī)博士畢業(yè),曾在清華、北大訪問(wèn)學(xué)習(xí)。致力于推動(dòng)數(shù)據(jù)科學(xué)產(chǎn)品落地,與團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)“先知”反欺詐云平臺(tái)和“伽利略”智能營(yíng)銷 DMP平臺(tái),在金融科技領(lǐng)域利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)與人工結(jié)合,實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品的快速推進(jìn)與穩(wěn)定運(yùn)行,解決從精準(zhǔn)營(yíng)銷、提升用戶轉(zhuǎn)化、到風(fēng)險(xiǎn)與欺詐用戶的攔截等全流程跟蹤問(wèn)題。已申請(qǐng)2項(xiàng)反欺詐技術(shù)專利,為公司節(jié)約了數(shù)億元的欺詐損失。參加十余次知名行業(yè)技術(shù)大會(huì)分享,分享金融反欺詐、數(shù)據(jù)科學(xué)、知識(shí)圖譜等技術(shù)實(shí)踐。

2015年加入互聯(lián)網(wǎng)金融公司,任職數(shù)據(jù)科學(xué)家,中國(guó)礦業(yè)大學(xué)(北京)計(jì)算機(jī)博士畢業(yè),曾在清華、北大訪問(wèn)學(xué)習(xí)。致力于推動(dòng)數(shù)據(jù)科學(xué)產(chǎn)品落地,與團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)“先知”反欺詐云平臺(tái)和“伽利略”智能營(yíng)銷 DMP平臺(tái),在金融科技領(lǐng)域利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)與人工結(jié)合,實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品的快速推進(jìn)與穩(wěn)定運(yùn)行,解決從精準(zhǔn)營(yíng)銷、提升用戶轉(zhuǎn)化、到風(fēng)險(xiǎn)與欺詐用戶的攔截等全流程跟蹤問(wèn)題。已申請(qǐng)2項(xiàng)反欺詐技術(shù)專利,為公司節(jié)約了數(shù)億元的欺詐損失。參加十余次知名行業(yè)技術(shù)大會(huì)分享,分享金融反欺詐、數(shù)據(jù)科學(xué)、知識(shí)圖譜等技術(shù)實(shí)踐。

課程費(fèi)用

6800.00 /人

課程時(shí)長(zhǎng)

1

成為教練

課程簡(jiǎn)介

隨著機(jī)器學(xué)習(xí)、語(yǔ)音/圖像識(shí)別、知識(shí)圖譜等核心技術(shù)的發(fā)展,人工智能正在重構(gòu)金融科技公司的服務(wù)業(yè)態(tài)。通過(guò)數(shù)據(jù)與技術(shù)驅(qū)動(dòng)的理念,加速了金融科技的業(yè)務(wù)流程加速向智能化演進(jìn)。從如何實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)獲客、營(yíng)銷,到促進(jìn)客戶在業(yè)務(wù)流程中的轉(zhuǎn)化,再到通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)各個(gè)維度的深度挖掘從而實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)控制、高精度的識(shí)別欺詐用戶和欺詐團(tuán)伙,最終將渠道的風(fēng)險(xiǎn)反饋回渠道投放的決策中,從而形成了數(shù)據(jù)與產(chǎn)品的閉環(huán)。提高了數(shù)據(jù)與場(chǎng)景的深度融合,更加優(yōu)化了用戶在產(chǎn)品中體驗(yàn)。本次課程將帶你探索數(shù)據(jù)科學(xué)與機(jī)器學(xué)習(xí),在金融科技實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景中應(yīng)用的流程,結(jié)合智能營(yíng)銷、智能反欺詐等實(shí)際業(yè)務(wù),介紹如何利用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)增長(zhǎng)的實(shí)踐。

目標(biāo)收益

了解數(shù)據(jù)科學(xué)在金融科技領(lǐng)域里的價(jià)值
了解金融科技領(lǐng)域真實(shí)的數(shù)據(jù)科學(xué)流程和考慮方面
了解信用模型搭建中多種挑戰(zhàn)的解決方案

培訓(xùn)對(duì)象

研發(fā)工程師、數(shù)據(jù)分析師、算法工程師、數(shù)據(jù)挖掘工程師、數(shù)據(jù)工程師、數(shù)據(jù)科學(xué)家等技術(shù)同學(xué),以及對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)科學(xué)、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)等感興趣的同學(xué)。

課程大綱

業(yè)務(wù)場(chǎng)景 1.1互聯(lián)網(wǎng)金融業(yè)務(wù)介紹
1.2機(jī)器學(xué)習(xí)可應(yīng)用的業(yè)務(wù)場(chǎng)景
1.3機(jī)器學(xué)習(xí)在系統(tǒng)中的應(yīng)用與架構(gòu)
1.3.1 系統(tǒng)架構(gòu)
1.3.2 分析建模
1.3.3 離線
1.3.4 實(shí)時(shí)
數(shù)據(jù)科學(xué)實(shí)踐 2.1 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)精細(xì)化運(yùn)營(yíng)
2.1.1 標(biāo)簽庫(kù)
2.1.2 事件
2.1.3 DMP平臺(tái)
2.1.4 營(yíng)銷工具
2.2 智能反欺詐
2.2.1 特征工程
?數(shù)據(jù)采集與特征挖掘
?特征有效性/穩(wěn)定性評(píng)估
?遷移學(xué)習(xí)、主動(dòng)學(xué)習(xí)、表征學(xué)習(xí)
?知識(shí)圖譜的應(yīng)用
2.2.2 模型策略
?LR
?RF
?GBRT
?Ensemble
?深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用
2.2.3 規(guī)則引擎
2.24 團(tuán)伙挖掘
?社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法
?團(tuán)伙監(jiān)控
2.2.5 調(diào)查平臺(tái)
實(shí)現(xiàn)流程 3.1 敏捷開(kāi)發(fā)項(xiàng)目制
3.2 形成數(shù)據(jù)反饋閉環(huán)
3.3 一些工作感悟
業(yè)務(wù)場(chǎng)景
1.1互聯(lián)網(wǎng)金融業(yè)務(wù)介紹
1.2機(jī)器學(xué)習(xí)可應(yīng)用的業(yè)務(wù)場(chǎng)景
1.3機(jī)器學(xué)習(xí)在系統(tǒng)中的應(yīng)用與架構(gòu)
1.3.1 系統(tǒng)架構(gòu)
1.3.2 分析建模
1.3.3 離線
1.3.4 實(shí)時(shí)
數(shù)據(jù)科學(xué)實(shí)踐
2.1 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)精細(xì)化運(yùn)營(yíng)
2.1.1 標(biāo)簽庫(kù)
2.1.2 事件
2.1.3 DMP平臺(tái)
2.1.4 營(yíng)銷工具
2.2 智能反欺詐
2.2.1 特征工程
?數(shù)據(jù)采集與特征挖掘
?特征有效性/穩(wěn)定性評(píng)估
?遷移學(xué)習(xí)、主動(dòng)學(xué)習(xí)、表征學(xué)習(xí)
?知識(shí)圖譜的應(yīng)用
2.2.2 模型策略
?LR
?RF
?GBRT
?Ensemble
?深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用
2.2.3 規(guī)則引擎
2.24 團(tuán)伙挖掘
?社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法
?團(tuán)伙監(jiān)控
2.2.5 調(diào)查平臺(tái)
實(shí)現(xiàn)流程
3.1 敏捷開(kāi)發(fā)項(xiàng)目制
3.2 形成數(shù)據(jù)反饋閉環(huán)
3.3 一些工作感悟

課程費(fèi)用

6800.00 /人

課程時(shí)長(zhǎng)

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