序3

大數據在金融營銷和風控領域已取得了非常成功的應用，國內很多金融從業者樂觀地認為中國在金融大數據應用上已經實現了彎道超車，成為行業的引領者。殊不知國內很多人對于大數據的含義和精髓并沒有完全理解，甚至片面地認為大數據時代就應拼命引入各種數據，誰使用了最多的數據，誰就是勝利者。

隨著零售信貸跑馬圈地時代的終結以及國家對數據監管力度的加強，數據成為了有限資源。對數據的精耕細作才是大數據時代的精髓這一理念終于被中國金融業界普遍接受，而評分模型和各類機器學習模型的使用，就是對數據進行精耕細作的終極模式之一。

在過去的20年里，國內金融界從對模型并沒有什么概念，到現在將模型應用于各種場景，甚至不斷追求使用各種新奇高級復雜的模型，似乎只有拿“機器學習”“深度學習”等詞語來做噱頭才有人愿意關注，忘記了基于邏輯回歸的評分卡模型本來就是機器學習方法的一種。回想當年我在美國拿到經濟學博士學位后，曾在美國某大學教大一學生的經濟學，在任教的第一個月里，我被好問的美國學生提出的無數個貌似簡單的問題轟得懷疑人生，不得不重新把所學過的經濟學理論重新思考一遍。

我與本書作者張偉曾在某知名咨詢公司共事多年，張偉成功帶領團隊為多家頭部商業銀行等金融機構成功實施了多個以風險模型、風控策略為核心的風險分析咨詢項目，其精湛的專業水平和嚴謹的專業態度給我留下了非常深刻的印象，我非常高興看到他把自己多年來對評分模型和智能風控技術的思考和總結匯聚成本書并分享給風險管理的同行。

正如我上面所述，模型和策略的開發是一個系統工程，需要兼具業務經驗、統計理論、算法運用和數據認知多方面知識技能，同時模型的設計和開發也是一個不斷反思不斷積累經驗的過程。沙灘上建不起摩天大樓，扎實的基本功永遠有價值，也永遠不會過時。相信這本書能夠成為業內人士“再入門”的理想的參考書，也能夠成為有志于加入金融信貸和智能風控行業的畢業生們的“入行敲門磚”。

余旭鑫　博士
同盾科技副總裁兼同盾咨詢總經理