《智能風控：原理、算法與工程實踐》本書以Python作為實現智能風險管理的編程語言，而我個人也十分推崇運用Python分析金融、管控風險。我想借此機會，回答一下被眾多金融從業者問及的一個普遍性問題：“為什么金融領域如此偏愛Python？”我的回答包括以下三點：第一，Python是開放的（Pythonisopen）。Python不僅免費而且還是開源的，同樣金融也是海納百川、兼收并蓄的，Python與金融的“碰撞”必將創造出一個更加開放與包容的金融科技世界。第二，Python是強大的（Pythonispowerful）。Python擁有大量第三方模塊和工具包，便于開展各類科學數據分析與可視化工作，即使在機器學習、深度學習等前沿的人工智能領域，Python的工具包也發揮著不可替代的作用。而如今在整個金融行業數字化、智能化轉型的關鍵階段，強大的Python將助力金融業的轉型。第三，Python是簡潔的（Pythonissimple）。Python的語法結構與代碼的簡潔性，使得無論是缺乏計算機編程經驗的新手，還是熟練駕馭C++、Java、R等語言的編程老手，對Python都比較容易上手。而簡潔性這一點也恰恰是當前金融業不斷追求的，自從2008年全球金融危機以來，金融領域的一個典型特征就是金融產品的交易結構和規則日趨簡潔。《智能風控：Python金融風險管理與評分卡建模》本書基于Python講解了信用風險管理和評分卡建模，用漫畫的風格，從風險業務、統計分析方法、機器學習模型3個維度展開，詳細講解了信用風險量化相關的數據分析與建模手段，并提供大量的應用實例。作者在多加知名金融公司從事算法研究多年，經驗豐富，本書得到了學術界和企業界多位金融風險管理專家的高度評價。全書一共9章，首先介紹了信用風險量化的基礎，然后依次講解了信用評分模型開發過程中的數據處理、用戶分群、變量處理、變量衍生、變量篩選、模型訓練、拒絕推斷、模型校準、決策應用、模型監控、模型重構與迭代、模型報告撰寫等內容。所有章節都由問題、算法、案例三部分組成，針對性和實戰性都非常強。