金融领域是所有行业发展灵魂。当所有行业有了货币化支持后，才能融资和蓬勃发展。金融行业也不能过度发展，否则社会效率会降低，大家都去追求短期利润，资本大量进入房地产和股票市场，逃离实体经济。这时，风控诞生，风控就像一把紧箍咒，让金融资本更好为社会服务。
1.机器学习论文高通过率
论文，专利对于同学发展不言而喻。论文不通过，没法毕业，没法毕业就拿不到毕业证，工作也没法找。发表论文数量和质量有利于工作升迁，评职称就需要在核心期刊发布论文。
在金融资本时代，诸多论文离不开统计和建模。统计学和机器学习模型可以解决诸多历史遗留难题。传统银行人工贷款审核周期长，目前风控模型实现自动化审批，秒贷放款。银行给中小公司贷款也会遇到同样难题，固定资产抵押，各种信用风险评估，非常耗时。随着大数据时代和机器学习技术成熟发展，我们可以建立企业信用评分模型，自动化为企业评级和放款。
在论文泛滥的年代，机器学习相关论文受到欢迎，在SCI，NCBI，Nature的通过率普遍高于其他泛泛而谈的论文。
如下图，人工智能这几个重点领域的国际顶会在 2020 年共计收到42683 篇论文投稿。从子领域来看，机器学习、计算机视觉、自然语言处理三个子领域会议收到的论文投稿总量较多，反映出这些领域的论文研究成果丰硕。
2.发表论文时是否遇到下述困惑？
论文不知道怎么选题？选的题目不知道是否合理，正确？
经典案例如何复现？
论文创新点找不到？
互联网上机器学习信息残次不齐，错误百出，无法验证，是否应该引用？
3.论文被审核时候提出诸多质疑，不知道如果回复？
论文审核时也会遇到各种质疑，例如论文建模样本量太小，模型说服力不足；论文创新点不足，体现不出高大上水平。很多学生被问的不知所措。如果学生没有丰富经验和专业人士指导，通过率并不高。
经过多次和用户交流，从选题，查文献寻找创新点，行文，查重复，交稿，到答辩这个流程来看，诸多同学都卡在选题和创新点环节上。
我们团队花了五年时间，给大家准备了专业机器学习建模完整流程教程，课时500+，定期更新近年流行机器学习算法和工具包，全部看完，写多篇优秀论文得心应手。
资料的设计者是持牌照金融公司模型专家，发明机器学习算法专利，报名教程用户多为中国，美国，加拿大，澳大利亚等国家财经院校的博士生导师，高校博士，学生。为他们写论文和专利提供了大量参考资料。还有金融领域职场员工也报名课程解决工作建模难题或为之后转模型岗做学习准备。他们来自银行，金融科技，消费金融，信贷等公司。
4.推荐论文解决方案
４.1.如果学员时间时间不急，有一定编程基础，建议通过报名课程自主学习金融风控建模教程https://ke.qq.com/course/package/35588，里面包含大量经典案例复现，包括德国信用评分German credit，国内企业信用评级（真实江苏城投企业数据），give me some credit, 美国p2p鼻祖lendingclub数据集等等。
４.2.如果用户时间紧急，且没有经验，可以一对一辅导金融风控模型。
用户只需提供数据和需求说明，我方即可反馈专业模型包和模型报告。
我方也有大量金融模型案例供学员选用，包括拍拍贷数据集，捷信数据集，以及各大银行数据集。
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用户不需要了解数学，统计学，机器学习，编程等知识即可获取想要结果。我方团队可节省用户大量调研时间，省时省事。
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