近一段時間，線上金融、無接觸金融十分火熱，成為了特殊時期化解中小微企業(yè)融資問題的良方。線上服務(wù)意味著線下傳統(tǒng)風控的失效，和對金融機構(gòu)線上風控能力的考量和挑戰(zhàn)。盡管客戶就在那里，市場就在那里，但是真正能做好企業(yè)線上風控的金融機構(gòu)能有幾家呢?

在線上金融激戰(zhàn)的背后，比拼的是各家機構(gòu)的數(shù)字化能力。而誰能hold風控，誰才是真正的贏家。

如今，人工智能逐漸取代大數(shù)據(jù)，躍升為銀行風控“新歡”，不斷深入到銀行風控的應(yīng)用中。尤其是建立在人工智能基礎(chǔ)上的半監(jiān)督機器學習，綜合了有監(jiān)督和無監(jiān)督機器學習的優(yōu)勢，在建立信貸模型的過程中，通過引入機器學習將信用評分、智能風控管理進一步的場景化、效率化，能夠?qū)⒖蛻魯?shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化，并進行系列風險識別，最終能夠回到業(yè)務(wù)場景中，進行客戶篩選、滿足差異化資產(chǎn)配置、增新額度等需求，實現(xiàn)業(yè)務(wù)場景與風控技術(shù)的深度結(jié)合，提高客戶滿意度。機器學習已經(jīng)成為金融分析師事半功倍的利器。

百融云創(chuàng)資深機器學習專家黃嘉綸博士一手打造的系列重點課程——風控分析師養(yǎng)成系列課程，聚焦當前熱門的人工智能和機器學習技術(shù)，從機器學習的假設(shè)、任務(wù)、算法、算法的假設(shè)空間、損失函數(shù)、經(jīng)驗誤差等基本概念入手，深入講解機器學習的理論基礎(chǔ)與實踐，旨在以準確、清晰、簡潔的方式與數(shù)據(jù)分析、風險建模等同行嚴謹?shù)靥骄繖C器學習的本質(zhì)，使對機器學習的認知由玄學升華到科學。

黃嘉綸本科就讀于倫敦帝國理工學院數(shù)學與計算機專業(yè)，其后進入牛津大學完成碩博連讀?；貒笤虝和渡斫逃聵I(yè)，此后在銀行和阿里從事風險管理，擅長深度學習和機器學習技術(shù)，于2018年7月加入百融云創(chuàng)。

不管你是機器學習小白，或是想從事金融科技的有志之士，跟著黃嘉倫博士輕松開啟風控學習之旅，秒變專業(yè)人士。第一期課程《從玄學走向科學》，黃嘉倫博士深入淺出地解答了機器學習的常見問題，如常用的機器學習模型有哪些?什么樣的模型才是好的模型?影響模型表現(xiàn)的因素包括哪些?

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