内容简介 这是一部系统讲解评分卡建模的智能风控著作，从业务与技术、理论与实践、传统风控与智能风控等角度透彻讲解评分卡建模的原理、流程、方法及其风控策略构建。 作者在智能风控领域深耕十余年，既熟悉商业银行传统风控体系思想、方法、技术、工具，又熟悉人工智能背景下的创新智能风控相关解决方案、风险策略和风险建模技术，本书是作者实践经验的系统性总结。 本书内容分为六部分。 第1部分（第1章）介绍评分卡建模基础知识，包括评分卡模型的概念和定义、评分卡建模全流程、评分卡模型的评价等。 第二部分（第2章）介绍银行零售信贷领域产品特征和业务流程，以及信用风险和欺诈风险概念，介绍评分卡的应用场景和业务基础知识。 第三部分（第3~11章）系统介绍评分卡建模的全流程，覆盖需求理解、数据理解、特征工程、模型设计、模型开发、模型验证、模型部署、模型监控、模型优化等模型全生命周期各环节。 第四部分（第12~14章）总结了评分卡建模的关键问题及其解决方案，包括拒绝推断、模型可解释性等，以及模型开发过程中诸如分布不均衡、模型性能下降、模型迭代漂移等问题。 第五部分（第15章）介绍了当前业界除评分卡外使用频率最高的高维机器学习技术，比较了传统评分卡模型和高维机器学习模型，并重点介绍了XGBoost和LightGBM模型。 第六部分（第16章）以贷前自动化审批场景为例，介绍基于评分的自动化审批策略构建，帮助读者理解评分卡模型在风险策略设计中的应用。 推荐语 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。 李志勇　西南财经大学金融学院信用管理系教授 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…