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课程大纲
AI在信用风险中的应用：基础与机遇
- 传统与AI驱动的信用风险模型对比
- 信用评估中的挑战：偏差、可解释性和公平性
- AI在贷款中的真实案例研究
信用评分模型的数据
- 数据来源：交易、行为和替代数据
- 贷款决策的数据清洗和特征工程
- 处理风险预测中的类别不平衡和数据稀缺
机器学习用于信用评分
- 逻辑回归、决策树和随机森林
- 梯度提升（LightGBM、XGBoost）提升评分准确性
- 模型训练、验证和调优技术
AI驱动的贷款工作流
- 自动化借款人分群和贷款风险评估
- AI增强的承销和审批流程
- 使用机器学习进行动态定价和利率优化
模型可解释性和负责任AI
- 使用SHAP和LIME解释预测
- 信用模型中的公平性：偏差检测与缓解
- 遵守监管框架（如ECOA、GDPR）
生成式AI在贷款场景中的应用
- 使用LLM进行申请审查和文档分析
- 为借款人沟通和洞察进行提示工程
- 用于模型测试的合成数据生成
AI在信用领域的战略与治理
- 构建内部AI能力与外部解决方案的对比
- 模型生命周期管理和治理最佳实践
- 未来趋势：实时信用评分、开放银行集成
总结与后续步骤
要求
- 理解信用风险基础知识
- 具备数据分析或商业智能工具使用经验
- 熟悉Python或愿意学习基础语法
目标受众
- 贷款经理
- 信用分析师
- 金融科技创新者
14 小时
客户评论 (1)
我已经有一些我了解的报告，我会使用今天看到的一些提示。
Kelly Cotham
课程 - Copilot for Finance and Accounting Professionals
机器翻译
