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本课程属于：051-贷后预警实验评估 金融科技风控与量化工程 · 共 20 门相关课程，组合学习更完整。
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collection analytics贷后预警实战

共计 30 章节
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01
贷后管理概述
贷后管理的定义 · 重要性 · 全生命周期管理框架
贷后管理概述贷后管理的定义
02
贷后预警体系总览
预警体系的目标 · 核心要素 · 与传统风控的区别
贷后预警体系总览预警体系的目标
03
数据基础与采集
贷后预警所需的数据源（内部 · 外部 · 三方数据）
数据基础采集
04
数据仓库与数据湖
贷后数据存储架构设计 · ETL流程 · 数据质量保障
数据仓库数据湖
05
特征工程入门
贷后特征的定义 · 分类（行为 · 还款
特征工程入门贷后特征的定义
06
行为特征构建
还款行为特征（还款率 · 逾期天数 · 还款金额波动）
行为特征构建还款行为特征
07
多头与关联特征
多头借贷特征 · 关联网络特征 · 担保圈特征
多头关联特征
08
设备与位置特征
设备指纹 · IP归属 · GPS漂移
设备位置特征
09
时序特征与趋势分析
滑动窗口统计 · 环比同比 · 趋势斜率
时序特征趋势分析
10
特征筛选与降维
IV值 · 方差过滤 · 相关性分析
特征筛选降维
11
预警模型体系设计
预警模型分类（规则型 · 评分卡型 · 机器学习型）
预警模型体系设计预警模型分类
12
规则引擎与专家规则
规则定义 · 规则生命周期管理 · 规则冲突解决
规则引擎专家规则
13
评分卡模型（一）
逻辑回归评分卡原理 · WOE编码 · 分箱
评分卡模型逻辑回归评分卡原…
14
评分卡模型（二）
评分卡刻度设定 · 分数映射 · 模型验证（KS
评分卡模型评分卡刻度设定
15
机器学习模型（一）
XGBoost/LightGBM在贷… · 参数调优
机器学习模型XGBoost/Ligh…
16
机器学习模型（二）
模型可解释性（SHAP · LIME） · 特征重要性分析
机器学习模型SHAP
17
模型融合与集成学习
Stacking · Blending · 加权平均
模型融合集成学习
18
预警阈值与动态调整
阈值设定方法（F1最大化 · 业务成本最小化） · 动态阈值策略
预警阈值动态调整
19
预警信号分级与处置策略
红黄蓝三级预警 · 不同等级对应的处置动作（短信 · 电话
预警信号分级处置策略
20
预警效果评估指标体系
准确率 · 召回率 · 提前预警天数
预警效果评估指标…准确率
21
A/B测试与策略迭代
A/B测试设计 · 分流机制 · 统计显著性检验
A/B测试
22
实时预警架构设计
实时计算引擎（Flink/Spark… · 消息队列 · 实时特征计算
实时预警架构设计Flink/Spark
23
离线预警与批量处理
离线调度（Airflow/Dolph… · 批量特征计算 · 日/周/月报生成
离线预警批量处理
24
预警系统产品化
预警看板设计 · 预警工单系统 · 用户权限管理
预警系统产品化预警看板设计
25
贷后催收策略联动
预警结果与催收策略的对接 · 催收优先级排序 · 催收任务分配
贷后催收策略联动预警结果
26
贷后预警案例实战（一）
消费信贷场景下的预警模型搭建全流程
贷后预警案例实战消费信贷场景下的…
27
贷后预警案例实战（二）
小微企业贷后预警中的特殊处理（财报 · 税务 · 供应链）
贷后预警案例实战小微企业贷后预警
28
贷后预警案例实战（三）
车贷/房贷场景下的抵押物预警与GPS…
贷后预警案例实战GPS
29
监管合规与数据隐私
GDPR/个人信息保护法对贷后预警的… · 数据脱敏 · 合规审计
监管合规数据隐私
30
贷后预警未来趋势
大模型在贷后预警中的应用 · 联邦学习 · 图神经网络
贷后预警未来趋势大模型