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6.2 元数据管理的目标及原则
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1.3 量化模型在客户管理生命周期的应用
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1.5 多变量因子的建模过程
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1.1 课程概述
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1.2 量化模型的优越性，以及模型开发和应用的基本步骤
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2.10 案例——某金融集团针对电商客户群通过模型提供小额货款服务
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2.9 案例——平安银行新一贷产品运用模型自动筛选优质客户
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2.8 案例——模型应用于富国银行ATM风险模型的案例
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2.7 案例——模型应用于授信审批-富国银行10秒审批案例
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2.6 案例——模型在信用卡产品的生命周期管理中的应用
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2.5 案例——模型应用于审批额度的差异化策略
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2.4 案例——模型应用于差异化定价
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2.3 模型应用于审批准入，实现审批的自动化
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2.2 量化模型在商业银行应用的意义
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2.1 商业银行业务的分类
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1.20 进阶类模型与算法介绍二——随机森林、卷积神经网络、机器学习、联邦学习
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1.19 进阶类模型与算法介绍一——聚类分析、社交网络模型、反欺诈模型
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1.18 决策树模型与神经网络模型
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1.17 如何进一步提高模型准确性？——模型分组(以信用卡产品为例)
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1.16 大数据时代下，关于数据来源的考量
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