http://www.sohu.com/a/158673600_475951 积木时代介绍（类似商业计划）
https://baijiahao.baidu.com/s?id=1581058350944649116&wfr=spider&for=pc 积木时代广告
http://www.ipcgmbh.com/about?section=4 ipc官网
http://www.ipcgmbh.com/wp-content/uploads/2017/12/IPC%E4%B8%AD%E5%9B%BD.pdf ipc中国介绍材料
http://finance.sina.com.cn/money/bank/bank_hydt/2017-07-14/doc-ifyiakur8869200.shtml?cre=tagspc&mod=g&r=user&pos=3_7 银行不良率排名
http://www.vccoo.com/v/581b1c ipc案例
https://wenku.baidu.com/view/bb61a315ddccda38376bafbd.html ipc 调查提纲
https://wenku.baidu.com/view/b74335b9941ea76e58fa04fe.html?from=search ipc介绍
http://www.sohu.com/a/62287914_123220 ipc与fico
http://news.163.com/16/1103/11/C4UOPKAQ000187VE.html 评析
http://blog.sina.com.cn/s/blog_d077b11f0102wzsq.html ipc使用经验
https://www.zhihu.com/question/57680810/answer/158581657?utm_source=wechat_session&utm_medium=social 大数据风控
https://mp.weixin.qq.com/s/wgNHK4HNPNCfV8osAPBr5A 常见风控技术
分享到：
相关推荐
- 智能评分能够通过学习算法为信贷申请者进行信用评级和信贷分类，帮助银行快速做出决策。 - 风险因素分析则通过对银行实际风险资产的发展情况进行分析，找出影响风险的关键因素。 - 风险预警则能够在财务指标...
8. 客户信贷分析与贷款调度：银行需要对客户的历史信用记录、还款能力等信息进行深入分析，以便合理分配信贷资源，优化贷款结构，从而降低银行信贷风险。 9. 定性与定量分析：在信贷风险评估中，不仅需要对历史数据...
- **数据科学家**：专注于数据挖掘和机器学习，对数据有敏锐感知，需要高效计算资源、协作工具及快速将研究成果落地的能力。 - **产品开发工程师**：负责系统开发和维护，关注系统稳定性和性能，需求包括简洁的...
- **GitHub上的Awesome Deep Learning**：一个收集了大量深度学习资源的项目库，包括教程、开源框架和实际应用案例。 - **Kaggle Competitions**：参与Kaggle上的机器学习竞赛，不仅可以获得实践经验，还可以学习...
2. **信贷档案管理员**：根据《中国农业发展银行档案管理制度办法》管理信贷档案，确保档案完整、妥善保管，便于查阅和保密，同时建立健全档案收集、整理、保管、查阅和销毁等制度。 3. **信贷员**：确保贷款手续...
4. **信贷投向结构优化**：计划信贷科科长的工作之一是优化信贷资源配置，确保资金流向符合农业政策和市场需求的领域，如特色农业、生态农业、高效农业。 5. **信用村镇建设**：为提高农村信用环境，推动小额农贷的...
数据科学家则是数据挖掘和机器学习算法的专家，他们需要高性能的计算资源和良好的协作环境来研究数据并将其转化为实际应用。产品开发工程师则负责构建稳定、高效的系统，以满足风控需求。 风控系统的架构通常包括四...
1. **强化人力资源管理**：坚持以人为本，提升信贷人员的职业素养和道德修养，定期进行信贷培训，加强职业道德教育和金融法规学习，提高员工的风险识别和应对能力。 2. **明确市场定位**：农村信用社应坚守服务...
数据科学家专注于数据挖掘和机器学习，需要清晰的数据定义和高效计算资源，以便进行协作和研究成果的业务落地。 3.3 产品开发工程师 他们负责系统开发，关注稳定性与性能，期望简化对接工作，并有完善的文档和监控...
这种平台能够提供便捷的学习资源获取渠道，帮助员工随时随地进行学习。 2. **培训管理系统（LMS）**： - 通过建立或采用现有的培训管理系统(Learning Management System)，可以有效跟踪员工的学习进度，确保每位...
通过机器学习算法，银行能构建更精确的信贷评分模型，从而更准确地评估贷款违约概率。 5. 反欺诈策略：大数据分析有助于识别欺诈模式，通过数据挖掘技术找出异常交易特征，对欺诈行为进行有效预防。 6. 客户关系...
总之，信贷行业的职业发展需要不断学习和适应市场变化，具备良好的风险意识和客户服务能力。客户经理作为银行与客户之间的桥梁，其专业素养和创新能力直接影响到银行的竞争力和业务发展。随着银行业务模式的演变，...
1. **数据整合**：首先需要收集来自不同渠道的数据资源，并对其进行清洗和标准化处理，确保后续分析工作的准确性。 2. **模型搭建**：基于整合后的数据，利用机器学习等先进技术手段搭建风险评估模型，比如信用评分...
3. 预测模型优化：利用机器学习和人工智能算法，银行可以构建更精准的信贷违约预测模型，提前识别高风险客户。 4. 产品创新：基于大数据的洞察，银行可以设计更符合市场需求的信贷产品，满足不同客户群体的需求。 ...
该报告通过对大量数据的收集和分析，旨在为信贷管理员、求职者以及人力资源管理者提供一个关于薪酬的全面视角。 报告的主要发现显示，深圳地区信贷管理员的薪酬分布呈现出一定的层级性。薪酬区间相对较为宽泛，这一...
随着数据采集技术的进步以及计算能力的大幅提升，银行得以收集与分析来自不同渠道的海量数据，从而重新定义了信贷产品设计与风险控制的规则。本文旨在探讨大数据环境如何促进银行信贷产品的创新及优化风险评估机制，...
《民生银行信贷部授信实战全套资料-授信调查报告》这套资料是深入了解银行信贷业务和风险管理的重要资源，尤其在授信调查方面提供了深入的实践指导。授信调查是商业银行在发放贷款前对借款人进行的一项关键评估，...
1. 本资源仅用于开源学习和技术交流。不可商用等，一切后果由使用者承担 2. 部分字体及插图等来自网络，若是侵权请联系删除，本人不对所涉及的版权问题或内容负法律责任。收取的费用仅用于整理和收集资料耗费时间的...
同时，随着大数据和机器学习技术的发展，非线性模型和人工智能算法也在信贷风险度量中发挥着越来越重要的作用。 文章可能还涉及了以下几点建议： 1. 强化数据基础设施：银行应投资建立完善的数据收集和处理系统，以...
集团需要解决企业品牌塑造、规模扩大、区域竞争、员工融合、客户需求变化等问题，同时提升包括宣传营销能力、规避风险能力、学习创新能力、信息收集分析能力、文化建设能力和资源整合能力在内的多方面能力。...