【培訓動態】魔數智擎為某知名農商行舉辦第三期模型專題課
更新時間：2024-10-14 11:00:56
體系化升級業務端數據分析能力，加快推進全數智化高水平建設。
近日，由魔數智擎組織承辦的某全國知名農商行模型隊伍專項培訓第三期正式啟動。本期課程以“銀行業務場景建模”為主題，通過綜合分析銀行建模的幾類經典算法、不同工具建模及不同業務場景建模的差異，幫助學員在實際工作場景中快速匹配建模策略、提升建模成效。
本系列培訓由魔數智擎全程組織承辦，共4期為期12天，每期課程3天，從機器學習入門、算法入門、建模開發入門到業務規則開發、場景模型開發、建模比賽，由淺入深、理論與實踐相結合，逐級夯實參訓人員數據分析基礎及建模能力，實現業務端人員自主化數據分析，業務化模型策略打造。
本次第三期課程以“銀行業務場景建模”為主題方向，由全國首批首席人工智能官（CAIO）、魔數智擎董事長柴磊；魔數智擎售前與咨詢部副總經理葉老師；魔數智擎高級咨詢顧問羅渭聯袂授課，分別對“樹結構算法的原理和比較”、“Python建模實操”、“平臺建模實操與場景實踐”等內容進行全面解析與互動演練。
（柴磊老師分享算法誕生那些事兒）
“求木之長者，必固其根本；欲流之遠者，必浚其泉源。”夯實算法基礎對于后續靈活選擇不同算法建模意義重大。區別于傳統算法原理課程的大量公式堆砌、概念傳輸，柴磊老師結合自身美國Salford Systems（全球第一代數據挖掘軟件公司）從業經驗，以及與算法發明人共事、學習的特別經歷，以“故事性、回憶錄”形式再現了CART、GBM算法的誕生背景、迭代過程，結合生動的案例、現場演示等直觀呈現2種算法的特征與差異，讓原本枯燥的理論學習變得生動有趣、更易吸收與消化。
（葉老師現場授課、操作指導）
使用Python建模是AI復合型人才的必備技能之一，課堂現場，葉老師以“理論介紹+實操演示+學員上機練習”的方式，帶領學員快速厘清數據挖掘流程、數據統計關鍵概念，并抽絲剝繭式為學員介紹了數據預處理7大步驟：數據清洗、數據集成、數據標準化、數據歸約、數據變換和離散化、Python數據變換與離散化、以及利用sklearn進行數據預處理。通過系列準備工作的妥善完成，最終帶領學員一步步建設回歸、分類、聚類等模型，幫助學員掌握不同類型模型的Python建模訣竅。
（羅渭老師分享國外金融機構實踐案例）
如何將建模能力作用于風控、營銷業務場景？課程第三天，羅渭老師結合多個國內外金融機構實踐案例，為學員全面盤點了同業在模型應用、建模場景挖掘方面的經驗與方法，涉及信用卡欺詐檢測、客戶流失預測、財務預警和預測、貸款審批自動化、動態定價和促銷優化等16個應用場景，幫助學員拓寬視野、打開思路。
羅老師全面解析了銀行業務場景下模型的開發、評估、方案設計方法，并針對營銷、風控場景的建模實操、模型分析、模型評估進行了專題介紹、小組PK，幫助學員將所學融入業務場景中，與實際工作相結合，做到活學活用。
銀行數智化轉型已是大勢所趨，據中國銀行業協會與普華永道聯合發布的《中國銀行家調查報告》結果顯示，人才問題是銀行數據智能落地面臨的最大挑戰。除了引入數智化領軍骨干、聯合外腦力量對內賦能，建設科學合理的人才培養體系，加速行內人才成長速度也非常關鍵。
魔數智擎結合多年銀行等金融機構服務經驗，持續優化模型服務能力、升級模型團隊培訓水平，致力于深度融合“銀行+人工智能”落地的道與術，助力行方走出金融數智化“加速度”！
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