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本课程属于：006-催收评分与回收策略 智能金融与金融工程 · 共 12 门相关课程，组合学习更完整。
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催收Right Party Contact有效联系率建模

共计 30 章节
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01
课程导入
目标=催收业务全流程概览 · Right Party Contac… · 有效联系率建模的目标与整体学习路径
课程导入目标=催收业务全…
02
催收基础概念
目标=逾期阶段划分 · 催收策略类型 · RPC与NPC的区别
催收基础概念目标=逾期阶段划…
03
数据基础与数据源
目标=内部催收记录 · 客户画像数据 · 外部征信数据
数据基础数据源
04
RPC标签定义与样本构建
目标=如何定义“有效联系 · 观察窗口与表现窗口设计 · 正负样本划分
RPC标签定义
05
探索性数据分析
目标=联系率分布分析 · 时间维度分析 · 客户分群分析
探索性数据分析目标=联系率分布…
06
特征工程概述
目标=特征分类框架 · 客户属性特征 · 历史行为特征
特征工程概述目标=特征分类框…
07
客户画像特征构建
目标=人口统计特征 · 职业与收入特征 · 地域特征
客户画像特征构建目标=人口统计特…
08
历史催收行为特征
目标=历史联系次数 · 历史接通率 · 历史承诺还款率
历史催收行为特征目标=历史联系次…
09
联系策略与时机特征
目标=拨打时段 · 拨打频率 · 拨打渠道
联系策略时机特征
10
外部数据特征应用
目标=征信变量 · 多头借贷变量 · 运营商活跃度变量
外部数据特征应用目标=征信变量
11
特征筛选与降维
目标=IV值 · WOE编码 · 相关性分析
特征筛选降维
12
建模流程总览
目标=问题定义 · 数据准备 · 特征工程
建模流程总览目标=问题定义
13
逻辑回归模型
目标=原理回顾 · 适用场景 · WOE编码实践
逻辑回归模型目标=原理回顾
14
树模型与集成学习
目标=决策树 · 随机森林 · XGBoost
树模型集成学习
15
模型评估指标
目标=AUC · KS · Lift
模型评估指标AUC
16
样本不平衡处理
目标=过采样 · 欠采样 · SMOTE
样本不平衡处理目标=过采样
17
模型可解释性
目标=SHAP · LIME · 部分依赖图
模型可解释性SHAP
18
案例实战一
目标=某消费金融公司RPC模型从0到… · 数据准备 · 特征构建
案例实战一RPC
19
案例实战二
目标=某银行信用卡催收RPC模型优化… · 特征迭代 · 模型融合与上线效果
案例实战二RPC
20
案例实战三
目标=RPC模型在智能外呼策略中的应… · 拨打时机推荐 · 资源分配与ROI测算
案例实战三RPC
21
模型部署与工程化
目标=离线批量预测 · 实时API服务 · 特征存储
模型部署工程化
22
模型监控与迭代
目标=PSI · 特征漂移 · 模型衰减
模型监控迭代
23
常见问题与避坑指南
目标=标签定义不一致 · 样本穿越 · 特征泄露
常见问题避坑指南
24
合规与伦理
目标=个人信息保护法 · 数据最小化原则 · 催收合规要求
合规伦理
25
RPC建模与催收策略联动
目标=从预测到决策 · 策略矩阵设计 · AB测试
RPC建模
26
进阶方向一
目标=深度学习与序列模型在RPC预测… · Transformer · 行为序列建模
进阶方向一RPC
27
进阶方向二
目标=因果推断与 uplift 建模… · 提升催收干预精准度
进阶方向二uplift
28
进阶方向三
目标=图神经网络与关系网络——利用社…
进阶方向三目标=图神经网络
29
综合项目实战
目标=端到端完成RPC建模项目——需… · 数据探索 · 特征工程
综合项目实战RPC
30
课程总结与能力提升
目标=知识体系回顾 · 核心方法论提炼 · 持续学习资源
课程总结能力提升