金融数据挖掘实训 课程案例库配图

案例库

真实教学与行业案例,附分析与思政启示

案例库覆盖典型情境,每个案例含背景、分析与可迁移的启示。

  • 教学案例
  • 行业案例
  • 分析框架
  • 思政启示

真实案例库

数据挖掘在金融中的真实落地,既创造价值也带来治理挑战。

网商银行 / 蚂蚁 智能信贷

场景
以大数据与机器学习做小微授信,提升触达与效率。
知识点
信用评分、样本不均衡
任务
讨论特征合规与拒绝推断的伦理边界。

招商银行 摩羯智投

场景
智能投顾依风险偏好做组合配置与再平衡。
知识点
客户分群、组合优化
任务
设计风险测评与适当性匹配流程。

反洗钱图网络

场景
用图神经网络识别复杂资金回路与可疑账户。
知识点
图神经网络、异常检测
任务
构建可疑路径发现与告警规则。

网贷评分偏差

场景
历史标签偏置导致模型对特定群体不公,引发监管关注。
知识点
公平性、偏差审计
任务
用公平性指标做审计并加入人工复核。
证券交易所交易大厅内景,交易员在众多显示屏前工作
图片来源:Wikimedia Commons,Ank Kumar,许可 CC BY-SA 4.0,原图页。

拓展案例(建模实战)

从不平衡数据到可解释模型,补充典型场景。

信用卡欺诈检测

场景
正负样本极不平衡,直接建模易被多数类主导。
知识点
不平衡数据、异常检测
任务
用采样与代价敏感学习提升召回。

股价涨跌预测的特征工程

场景
原始价量经构造后才具预测力,易过拟合。
知识点
特征构造、过拟合
任务
用交叉验证选择稳健特征。

客户分群 RFM

场景
用消费行为做聚类,指导差异化运营。
知识点
聚类、分群应用
任务
解释各群特征与运营建议。

信用评分模型

场景
逻辑回归在可解释与性能间取得平衡。
知识点
逻辑回归、可解释性
任务
对比树模型并说明合规偏好。
考核与思政 教学资源