05. BI - 金融行业中 Fintech 的应用场景

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Hi, 你好。我是茶桁。

咱们BI的前几节课中，主要是使用员工离职预测这个项目来展开讲了一下做BI的预测全家桶以及集成学习的内容，算是窥入了BI的门径。

本节课开始，咱们要花几节课的时间来学习一下 Fintech 的数据分析。

在金融行业里有很多需要做数据分析的场景，那这些场景都有哪些，该怎么样针对不同的场景去完成，这是接下来主要讲解的内容，围绕 Fintech 金融科技的场景。

Fintech 应用场景

[[Fintech]] 的应用场景，都有哪些公司，人才；发展的机会是怎样的；银行体系里面都有哪些业务线？要结合哪些场景去做？

那接下来呢，主要围绕了5个场景去展开：

1. 财经新闻分析
2. 智能营销（用户画像与销售策略）
3. 金融数据分析与风险控制
4. 智能识别
5. 量化交易

不同的场景可能需要不同的算法，我会带着大家去做一个量化交易的模块。然后咱们再一起去看一看违约的预测。违约是什么样的场景？不知道小伙伴们有用「借款软件」借过钱的没，我一天到晚接到一些借款电话。比如支付宝上可以用蚂蚁借，或者是网上贷，还有京东金融，百度都有类似的产品。

这样的一些产品随借随还还是比较方便的，那平台就需要去完成一个预测任务，在放款之前要看一看你会不会违约，如果违约概率比较高就会拒绝放款。

违约预测就是一个项目，针对这个项目该怎么样去构造一些特征，使用之前课程里给大家介绍的机器学习的神器，[[XGBoost]] 和 [[LightGBM]] 来完成预测任务。

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