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构建敏捷银行-平安银行信用卡中心转型案例； 摘要 传统银行正面临多方的挑战，要在复杂多变的金融环境中获取竞争优势、快速做出响应、拥抱变化，构建 敏捷银行是传统银行的一条出路。但对于传统银行而言，要转变给成敏捷银行，存在很多的障碍，具体到 银行的研发侧，存在组织“烟囱”，等待时间长，移交过程多；需求沟通时间长，决策层级多；只关注按 期交付却很少聚焦交付的价值、团队不被激励等问题 成功要点 因而在银行的敏捷转型中，从整个组织上，需要改变中高层领导的思维方式，构建垂直化组织架构，形成 跨职能团队和新的考核机制，建立业务实验机制，提升组织管理的透明度，并组建组织内部的教练团队以 持续改进；在研发侧，要通过改变研发和业务的协作方式、简化研发业务接口，形成开发流程节奏和需求 结构，提升交互速度，以支持业务及整体的敏捷运营。同时，转型的过程也是一个快速迭代反馈的过程。 从实施效果看，在研发侧，提升了需求完成率、减低了需求交付时间和缺陷率，需求的交付时效提升50% 以上；在业务侧，促进了产品创新、减少了上市时间、提升了客户满意度等各项业务指标。 2018年上半年 信用卡的发卡量同比去年同期上升了81.2%。

“人工智能学习笔记——案例实战信用卡欺诈检测”博客中的数据集

creditcard csv - 信用卡数据 训练集 信用卡数据 训练集

java写的信用卡管理系统，C/S结构，JDBC连接SQL server

本文分析了台湾某银行客户的违约支付情况，提出了基于数据挖掘技术的预测客户违约可能性。从风险管理的角度来看，预测的违约概率的准确性可以用来对可信的或不可信的客户进行分类。 本文首先对数据集进行了初步处理，将数据拆分为2000个训练集与1000个测试集。每个客户信息中有23个自变量，根据其各个因素的相关性进行了调整然后使用了5挖掘方法，包括KNN,分类树，随机森林，Logistic回归，神经网络进行建模，比较这5种方法中违约概率的预测准确性。其中神经网络的预测效果最好，预测准确率达到了83.3%；其次，分类树（81.8%）和随机森林（80.1%），然后是Logistic回归（78.3%）。KNN的预测结果最不理想（75.8%）。 关键词： 信用卡违约预测、数据分类、Logistic回归、分类树、KNN、神经网络、随机森林。

基于数据挖掘的信用卡信用评分模型，数据挖掘系列。。。

系统使用了功能强大的Java Web开发技术，前台页面使用JSP,使用了基于MVC机制的Struts技术。操作方便，可维护性强。本系统经过测试，运行效果稳定，操作方便、快捷。在具体的应用过程中，有可能会出现一些问题，今后还会对本系统不断地进行完善、更新，使其功能更强大，应用更广泛。

用R实现多种主流的机器学习方法进行，对信用卡违约率进行机器学习建模、模型评价和调参