為何寫作本書.互聯(lián)網(wǎng)金融是中國金融行業(yè)數(shù)字化升級的產(chǎn)物。2020年監(jiān)管部門出臺了一系列舉措，標志著這個行業(yè)從成長期正式步入成熟期。互聯(lián)網(wǎng)金融機構(gòu)的快速發(fā)展離不開依托于大數(shù)據(jù)和機器學習的風控及反欺詐能力，這些風險管理能力幫助機構(gòu)在過去十年通過信貸業(yè)務賺取了利潤，也是未來十年各機構(gòu)開展金融科技業(yè)務的核心競爭力。.筆者有幸于畢業(yè)后進入互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)，在北京大數(shù)據(jù)研究院和頭部互聯(lián)網(wǎng)公司有過豐富的項目經(jīng)驗，與傳統(tǒng)金融機構(gòu)的業(yè)務人員也有過較多接觸。在實際工作及與同行交流的過程中，筆者發(fā)現(xiàn)這個行業(yè)內(nèi)還是存在一些信息不對稱的問題：傳統(tǒng)金融機構(gòu)（包括銀行、消費金融公司、信托等）的業(yè)務人員仍然習慣于接受傳統(tǒng)評分卡那一套風控理念，對于“黑箱”的機器學習模型存在較多質(zhì)疑；而互聯(lián)網(wǎng)公司的建模人員往往過于注重算法的性能優(yōu)化，卻忽略了其與線上風控策略和信貸場景的結(jié)合。筆者也調(diào)研了市面上與風控相關的圖書，多數(shù)圖書專注于評分卡或者智能風控的單一方面，缺乏將兩者有機結(jié)合的資料，這使得剛?cè)胄械男氯撕茈y對整個行業(yè)有一個完整的認知。與此同時，業(yè)務人員和技術人員對風控的理解也存在鴻溝。.筆者撰寫本書，一方面是想降低整個信貸風控行業(yè)的門檻，幫助更多對此感興趣的學生快速了解并加入這個行業(yè)；另一方面是想幫助各大公司的業(yè)務人員和技術人員拉齊彼此對于風控的認知，提高合作效率，促進整個金融行業(yè)的科技化轉(zhuǎn)型。當然，筆者并不鼓勵讀者去互聯(lián)網(wǎng)平臺借貸，希望讀者可以提高風險意識，謹慎操作，遠離不法貸款平臺。.本書讀者對象.本書主要面向信貸風控行業(yè)的廣大業(yè)務人員、策略分析師、數(shù)據(jù)分析師、算法工程師以及對互聯(lián)網(wǎng)金融和智能風控、反欺詐感興趣的讀者。.如何閱讀本書.本書集合了目前互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)風控方面的業(yè)務和技術內(nèi)容，輔以項目案例和代碼實現(xiàn)，力求幫助讀者通過一本書了解智能風控和反欺詐技術的全貌。.第1～3章涵蓋風控業(yè)務的基礎知識，主要介紹了什么是信用風險和欺詐風險，傳統(tǒng)風險管理體系中搭建評分卡的思路，以及智能風控時代下大數(shù)據(jù)平臺、決策引擎和智能模型的技術框架。這一部分普及了風控中的一些常見術語，可幫助技術人員更深入地了解風控決策的整個過程。對傳統(tǒng)金融機構(gòu)風險管理體系感興趣的讀者，可以進一步閱讀業(yè)界大咖陳建老師、喬楊老師的書。.第4～6章介紹智能風控模型中常見的數(shù)據(jù)源和算法，其中數(shù)學原理和公式較多，適合想了解更多模型知識的業(yè)務人員以及想從事建模工作的讀者。由于篇幅有限，筆者只選取了與風控和反欺詐場景相關的算法，很多公式的推導和求解過程并沒有詳細展開。想了解更多機器學習和深度學習算法的讀者，可以進一步學習周志華老師、李航老師以及Ian Goodfellow等人的著作。.第7～9章講解筆者參與過的風控和反欺詐的實戰(zhàn)項目，希望幫助讀者通過實際案例更好地將風控理念和建模技術融會貫通，缺乏項目經(jīng)驗的讀者可以重點關注這部分內(nèi)容。如果還想了解更多風控算法的Python代碼實現(xiàn)，可以關注梅子行老師的書。.第10章是行業(yè)內(nèi)金融科技的頭部玩家解析和案例介紹，可幫助讀者初步了解智能風控和反欺詐在未來十年的應用方向。金融科技目前在國內(nèi)仍然處于探索階段，市面上還沒有系統(tǒng)介紹這方面知識的圖書，感興趣的讀者可以關注相關頭部公司或者權威媒體的宣傳賬號，緊跟行業(yè)動向。.資源與勘誤.筆者在寫作過程中參考了市面上已有的許多圖書、論文和權威媒體文章，力爭書中的每一處內(nèi)容都是有據(jù)可循的。但由于筆者水平有限，書中難免會存在一些錯誤和疏漏，歡迎各位讀者和專家批評指正。如果有任何關于本書的意見或建議，歡迎發(fā)送郵件到y(tǒng)fc@hzbook.com。.致謝.首先感謝機械工業(yè)出版社華章公司的楊福川老師和朱巍老師，以及其他為本書出版做出貢獻的工作人員。沒有各位的耐心解答和專業(yè)指導，我一定沒有辦法順利完成這本書的寫作工作。.其次感謝北京大數(shù)據(jù)研究院、京東數(shù)科、滴滴金融（按照入職時間順序）以及其他合作公司的領導和同事。本書中的很多風控理念和建模思想，都源自與業(yè)內(nèi)各位專家的交流，感謝同人們?yōu)橹袊�金融行業(yè)數(shù)字化升級做出的貢獻。.最后要感謝我新婚的妻子陪伴我度過無數(shù)個碼字的午夜和周末，默默地支持我完成整本書的創(chuàng)作。在繁忙的工作之余還要利用休息時間寫書是一件很困難的事情，有她的鼓勵我才得以堅持下來。