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如何搭建金融信贷风控中的机器学习模型 课程大纲： 章节1： 数据分析与建模的基础知识 章节2： 互联网金融和信贷风控的概述 章节3： 评分卡模型（A卡）：数据的预处理与特征构建 章节4： 评分卡模型（A卡）：数据的预处理与特征构建（续） 章节5： Logistic Regression（LR）在评分卡模型中的应用 章节6： 模型的验证、监控与调优 章节7： 机器学习模型在信贷风控中的应用二：DNN模型 章节8： 机器学习模型在信贷风控中的应用一：XGBoost模型 章节9： 组合模型在评分卡中的应用 章节10： 评分卡模型（B卡）的开发 章节11： 评分卡模型中的前沿问题一：标签缺失的处理 章节12： 评分卡模型中的前沿问题二：非平衡样本的处理

Lending Club 信用贷款违约数据是美国网络贷款平台 LendingClub 在2007-2015年间的信用贷款情况数据，主要包括贷款状态和还款信息。附加属性包括：信用评分、地址、邮编、所在州等，累计75个属性（列），890000笔 贷款（行）。数据字典在另外一个单独的文件中。

本科毕业论文，j2ee，信贷客户管理，目 录 摘 要 I Abstract II 第一章 绪论 1 1.1 课题背景 1 1.2 系统设计目标 1 1.3 研究方法及设计思路 2 1.4 系统开发原则 3 1.5 可行性分析 4 1.6 本章小结 4 第二章 技术和工具介绍 5 2.1 EMP平台介绍 5 2.1.1 EMP平台概述 5 2.1.2 EMP的特点 5 2.1.3 EMP 平台架构与模型 6 2.1.4 EMP 业务逻辑处理模型 6 2.1.5 数据定义 7 2.2 oracle数据库简介 8 2.3 Tomcat服务器 8 2.4 Eclipse开发工具 9 2.5 本章小结 10 第三章 系统需求分析 11 3.1 系统功能需求分析 11 3.2 系统性能需求分析 11 3.2.1 硬件环境 11 3.2.2 软件环境 12 3.3 本章小结 12 第四章 系统概要设计与详细设计 13 4.1 系统概要设计 13 4.1.1 系统开发目标设计 13 4.1.2 系统设计思想 13 4.1.3 物理结构 13 4.1.4 客户管理模块结构设计 14 4.1.5 贷前管理模块结构设计 14 4.1.6 贷后管理模块结构设计 15 4.1.7 信贷客户管理流程设计 16 4.2 系统详细设计 20 4.2.1 系统用户角色权限设计 20 4.2.2 贷款客户管理设计 21 4.2.3 贷款授信管理设计 21 4.2.4 贷款申请管理设计 22 4.2.5 贷款合同管理设计 22 4.2.6 贷款出账管理设计 23 4.2.7 贷后管理设计 24 4.3 系统数据库的分析与设计 24 4.3.1 数据库基本信息 24 4.3.2 数据库表清单 24 4.3.3 数据库性能设计 25 4.4 界面设计 26 4.4.1 交互设计 26 4.4.2 视觉设计 26 4.5 应用安全设计 27 4.6 本章小结 27 第五章 系统的实现 28 5.1 系统功能实现 28 5.1.1 用户登录 28 5.1.2 客户基本信息管理 29 5.1.3 授信管理 33 5.1.4 贷款申请管理 34 5.1.5 贷款合同管理 36 5.1.6 贷款出账管理 37 5.1.7 还款管理 38 5.1.8 走访记录管理 39 5.1.9 模拟批处理 41 5.1.10 客户预警信息 43 5.1.11 客户黑名单 44 5.2 本章小结 45 结论 46 致谢 47 参考文献 48 附录 49

基于BP网络的个人信贷信用评估，数据取自德国信用数据库，含代码和数据

统计技术的创新引发了对跨种族和性别等类别的分布影响的担忧。 从理论上讲，随着统计技术的进步，分布结果取决于函数形式的变化如何与可观察特征的跨类别分布相互作用。 使用美国抵押贷款的详细管理数据，我们将传统 logit 和更复杂的机器学习违约预测模型的预测嵌入到一个简单的均衡信用模型中。 机器学习模型总体上略微增加了信贷供应，但增加了组间和组内的比率差异； 影响主要来自揭示默认值和可观察值之间结构关系的灵活性，而不是来自排除特征的三角测量。 我们预测黑人和西班牙裔借款人从新技术中获益的可能性要小得多。

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