为了有效应对金融风险，打赢防范金融风险的攻坚战，个人信用风险始终是各国风险管理的重要内容。各个国家和金融机构均不断建立、完善有效的个人信用风险管理和防范机制，同时分别从技术上甚至制度政策等方面不断完善个人信用风险管理体系，提高风险管理水平。
《基于深度学习的个人信用风险预测与管理研究》从金融的角度对我国个人信用风险的管理和防范进行研究，从理论上阐述了个人信用风险管理相关理论、个人信用风险来源及特征，以及国外个人信用风险防范管理的优选经验等；从实证角度对不同风险管理方式和风险计量模型进行横向对比，以得出较为有效的个人信用违约风险评估和管理模式，同时利用实际数据库对结果进行验证，得出个人信用风险评估和防范的有效模型。

章绪论
节研究背景及意义
第二节文献综述
第三节研究思路及技术路线
第四节本书创新点
第二章个人信用风险管理基础理论研究
节信用的界定
第二节信用的评价
第三节信用评价的价值
第四节个人信用风险与信用贷款风险的特征
第五节个人信用风险的现状、成因与表现形式分析
第三章个人信用风险模型变量与算法研究
节个人信用风险变量体系的研究
第二节公式、符号与定理
第三节机器学习方法及其在风险预测的应用
第四节人工神经网络和深度学习算法
第四章个人信用风险管理研究
节个人信用风险管理的现状
第二节个人信用风险管理体系建设
第三节个人信用风险管理制度与法律体系的建立
第五章建立在个人信用风险上的实证研究
节数据描述性统计
第二节入模变量选取
第三节模型评价标准研究
第四节机器学习算法评价
第五节深度学习算法评价
第六节模型结果比较
第七节实证研究启发
第六章结论与展望
节本书的主要工作
第二节局限性及研究展望
参考文献