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| 編輯推薦： |
读者对象：
金融机构、银行、金融科技公司等数据技术相关岗位从业者。
人工智能、机器学习、数据挖掘相关技术岗位从业者。
人工智能、机器学习、大数据相关专业的院校研究生、本科生。
1、涵盖了可解释机器学习前沿的研究成果及行业成功应用经验。
2、从算法层面系统地梳理了可解释机器学习技术的研究体系，脉络清晰，层层递进。
3、书中除详尽阐述了各种经典算法的原理外，还辅以数据、代码实例演示算法实现的步骤，是一本理论与实践相结合的实用指南。
4、提供了可解释机器学习应用于银行业务场景的实际案例，让读者身临其境，充分理解可解释机器学习是如何解决现实问题的。
5、涵盖了金融科技领域的技术应用成果，对金融机构数字化建设有重要的参考价值。
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| 內容簡介： |
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本书先从背景出发，阐述黑盒模型存在的问题以及不解决黑盒问题模型可能带来的后果，引出可解释机器学习的重要性；随后，我们从可解释机器学习的研究方向，分为内在可解释模型算法和模型事后解析方法两部分进行介绍，阐述不同模型的原理、应用及其可解释性。z后通过三个不同的应用场景，介绍在银行实战中的数据挖掘方法，由问题、处理方法出发，结合可解释机器学习模型结果，证明模型的有效性和实用性，期望读者通过对本书的阅读，可以更快更好的解决实际业务问题，而非纸上谈兵。业务场景均为业内的典型案例，希望能够对读者有所启发。同时，本书中还会有大量的公式与代码，保证内容的丰富与严谨，经得起推敲，使得读者知其然且知其所以然。
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| 關於作者： |
邵平
资深数据科学家，索信达控股金融AI实验室总监。在大数据、人工智能领域有十多年技术研发和行业应用经验。技术方向涉及可解释机器学习、深度学习、时间序列预测、智能推荐、自然语言处理等。现主要致力于可解释机器学习、推荐系统、银行智能营销和智能风控等领域的技术研究和项目实践。
杨健颖
云南财经大学统计学硕士，高级数据挖掘工程师，一个对数据科学有坚定信念的追求者，目前重点研究机器学习模型的可解释性。
苏思达
美国天普大学统计学硕士，机器学习算法专家，长期为银行提供大数据与人工智能解决方案和技术服务。主要研究方向为可解释机器学习与人工智能，曾撰写《可解释机器学习研究报告》和多篇可解释机器学习相关文章。
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| 目錄：
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前言
部分 背景
第1章 引言2
1.1 可解释机器学习研究背景2
1.1.1 机器学习面临的挑战2
1.1.2 黑盒模型存在的问题4
1.2 模型可解释性的重要性8
1.3 国内外的模型监管政策10
1.4 本章小结11
第2章 可解释机器学习12
2.1 模型的可解释性12
2.1.1 可解释性的定义13
2.1.2 可解释性的分类14
2.1.3 可解释机器学习的研究方向16
2.2 可解释性的作用18
2.2.1 产生信任19
2.2.2 提供因果关系依据19
2.2.3 帮助模型诊断20
2.2.4 安全使用模型22
2.2.5 避免发生偏见与歧视22
2.3 可解释性的实现23
2.3.1 建模前的可解释性实现23
2.3.2 建模中的可解释性实现26
2.3.3 建模后的可解释性实现28
2.4 本章小结29
第二部分 理论
第3章 内在可解释机器学习模型32
3.1 传统统计模型33
3.1.1 线性回归33
3.1.2 广义线性模型37
3.1.3 广义加性模型41
3.1.4 决策树48
3.2 EBM模型52
3.2.1 模型定义52
3.2.2 识别二阶交互项53
3.2.3 实现算法56
3.2.4 模型解释性59
3.2.5 模型的优势与不足62
3.3 GAMINet模型63
3.3.1 模型定义64
3.3.2 GAMINet的3个重要准则66
3.3.3 实现算法70
3.3.4 模型解释性72
3.3.5 模型的优势与不足77
3.4 RuleFit模型77
3.4.1 模型定义78
3.4.2 规则提取79
3.4.3 实现算法81
3.4.4 模型解释性81
3.4.5 模型的优势与不足84
3.5 Falling Rule Lists模型85
3.5.1 模型定义85
3.5.2 模型参数估计87
3.5.3 实现算法88
3.5.4 模型解释性89
3.5.5 模型的优势与不足90
3.6 GAMMLI模型91
3.6.1 传统推荐算法的不足92
3.6.2 交互项效应拟合方法94
3.6.3 自适应软填充95
3.6.4 模型解释性97
3.6.5 模型的优势与不足99
3.7 本章小结99
第4章 复杂模型事后解析方法101
4.1 部分依赖图102
4.1.1 部分依赖函数102
4.1.2 估计方法103
4.1.3 部分依赖图的局限105
4.1.4 个体条件期望图106
4.1.5 实例演示107
4.2 累积局部效应图111
4.2.1 从部分依赖图到累积局部效应图112
4.2.2 累积局部效应方程114
4.2.3 实例演示116
4.2.4 ALE方法的优劣118
4.3 LIME事后解析方法118
4.3.1 局部代理模型119
4.3.2 LIME方法的基本流程120
4.3.3 LIME方法的解释121
4.3.4 LIME方法的优劣123
4.4 SHAP事后解析方法124
4.4.1 SHAP的基本思想125
4.4.2 Shapley Value126
4.4.3 SHAP的实现算法128
4.4.4 SHAP方法的解释137
4.4.5 SHAP方法的优劣140
4.4.6 扩展阅读141
4.5 本章小结143
第三部分 实例
第5章 银行VIP客户流失预警及归因分析146
5.1 案例背景146
5.2 数据介绍147
5.3 建模分析148
5.3.1 目标定义148
5.3.2 数据处理149
5.3.3 模型构建150
5.3.4 流失归因151
5.4 营销建议157
5.5 代码展示159
5.6 本章小结162
第6章 银行个人客户信用评分模型研究163
6.1 案例背景163
6.2 数据介绍164
6.3 建模分析165
6.3.1 目标定义165
6.3.2 数据处理166
6.3.3 模型构建167
6.4 三种方法对比180
6.5 代码展示182
6.6 扩展思考：基于规则的特征衍生186
6.7 本章小结188
第7章 银行理财产品推荐建模分析189
7.1 场景介绍189
7.1.1 推荐系统190
7.1.2 银行中的推荐系统193
7.2 数据介绍196
7.2.1 推荐场景数据特点196
7.2.2 Santander数据集197
7.3 建模分析199
7.3.1 数据处理199
7.3.2 模型构建200
7.3.3 模型结果评估204
7.4 案例分析208
7.5 本章小结211
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| 內容試閱：
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为什么要写这本书
2018年，索信达正式成立金融AI实验室，开始研究和探索人工智能技术在金融行业中的应用。在与学术界领先学者合作和交流的过程中，我们开始接触可解释机器学习。通过数年的研究和实践，我们发现可解释机器学习恰好能够弥补当下人工智能技术在金融业应用中的不足。现今，深度学习、集成学习等复杂机器学习算法大行其道，银行里的营销模型、风控模型几乎全都顺应了这个大的技术潮流，虽然模型的精准性已有了较大的提升，但是业务应用风险却如影相随，模型的黑盒属性导致模型结果在业务应用上不具备清晰的逻辑和可解释性。模型是否存在偏见，何时适用，该如何使用？很多问题都是模糊不清的。
对于金融等风险控制严格的领域，如果要应用黑盒模型，我们必须慎之又慎。索信达作为一家深耕金融领域数据解决方案的提供商，一直都在致力于追求对行业问题保持前瞻性的洞察力，这也是金融人工智能实验室成立的初衷和意义所在。可解释机器学习在学术界尚属新兴事物，在国内金融领域的应用更是寥寥无几，知者甚少，但是可解释机器学习对于金融业规范、合理、安全地使用人工智能技术的价值和意义却是非凡的。2021年初，中国人民银行正式出台《人工智能算法金融应用评价规范》，这说明国家监管部门和行业专家已经意识到人工智能算法在金融领域中的应用存在乱象和潜在风险，并对此提出了严格的评价规范。在这个评价标准下，对于未来人工智能技术在金融领域的应用，可解释机器学习无疑会是大势所趋。索信达正好站在了引领潮流的当口，有过可解释机器学习在银行业的成功实践。例如，在客户流失预警问题的场景中，我们创造性地运用可解释机器学习，真正做到了对单个客户流失原因的归因，大大提升了潜在流失客户的挽留率。在促活营销场景中，利用可解释机器学习输出的客户名单的营销转化率提升了3倍。取得这些令人兴奋的成果之后，我们想要让整个金融业意识到可解释机器学习的价值的使命感油然而生，于是便有了写作这本书的动机，希望将这几年在可解释机器学习方面的研究，以及将其应用在银行业的实践经验分享给大家，更希望人工智能技术能够持续助力金融业健康繁荣发展。作为一家金融科技公司，索信达也希望能够为行业的发展贡献自己的一份力量！
读者对象
金融机构、银行、金融科技公司等数据技术相关岗位从业者。
人工智能、机器学习、数据挖掘相关技术岗位从业者。
人工智能、机器学习、大数据相关专业的院校研究生、本科生。
如何阅读本书
本书共分为三大部分，具体内容结构如下。
部分为背景（第1~2章）。由于可解释机器学习在业内属于新兴知识，因此本部分用两章的篇幅，以各种生动的例子，阐述可解释机器学习的背景和重要性，帮助读者建立对可解释机器学习的初步印象。
第二部分为理论（第3~4章）。本部分主要按照可解释机器学习已有的分类，从内在可解释和事后可解释两个方面来介绍本领域的常见模型，其中既包括传统的统计学模型，又包括学术界新提出来的一些模型。本部分内容可以让读者对目前已存在的各种可解释机器学习算法有一个详细的了解，并且能够让读者参照示例代码自己动手实践。
第三部分为实例（第5~7章）。本部分主要以案例的形式，重点介绍可解释机器学习在银行的营销、风控和推荐系统等业务领域的应用，以帮助读者进一步理解可解释机器学习如何解决银行业实际遇到的问题。
勘误和支持
由于作者的水平有限，写作的时间比较紧张，书中难免会出现一些错误或者不准确的地方，如有发现，恳请大家批评指正。如果大家有建议或意见，欢迎发送邮件至邮箱shaop@datamargin.com，很期待听到大家的真挚反馈。
致谢
首先要特别感谢香港大学张爱军博士团队，他让我们看到了可解释机器学习的价值，他们为我们指明了研究的方向和路线，对标国际领先的研究团队，让我们对可解释机器学习领域的研究能够快速步入正轨。在理论研究阶段，张爱军博士给予了我们极其耐心、细致的指导，让我们的技术水平有了日新月异的突破和提升。
感谢索信达金融AI实验室参与写作的小伙伴们：苏思达、杨健颖、何悦、苏钰、孙兆悦、董弋嵩。感谢他们坚持不懈、永不放弃的精神，以及克服巨大挑战的勇气。我们要做的研究和写作对于每个人来说都是全新的，虽然初没有经验，也没有太多写作材料，困难重重，但是大家还是克服一切困难坚持了下来。这种坚持不懈和全心投入是我们珍贵的收获。
感谢索信达华南服务二部李冉冉、何超、李震、邹美灵团队的大力帮助，感谢他们为我们提供了非常难得的银行实际业务的真实场景，并且协助我们顺利完成技术实施。没有他们的帮助，就没有这些宝贵的案例材料。
后要感谢索信达市场部的蒋顺利老师和机械工业出版社华章公司的编辑杨绣国老师在本书出版过程中提供的大力支持。
谨以此书，献给金融机构、金融科技公司的人工智能技术从业者，以及数据挖掘、数据分析等相关技术爱好者。
邵平
索信达控股AI实验室总监
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