《基于大数据的智能风控技术应用实战：平台、模型与知识的综合实践》在结构设计上共分为九章，系统性地介绍了基于大数据资源及相关技术的智能风控系统建设中的理论知识、思路与方法以及相应的实践经验。
第一章绪论，主要介绍了风控系统的基本概念和发展历史，智能风控系统的特征、典型应用场景，以及大数据在智能风控中的作用。本章可以使读者对风控系统的发展有一个比较全面的认知，对大数据对于智能风控系统的基础性、支撑性作用有初步的了解，并对智能风控系统的一些典型特征及应用案例有初步的了解。
第二章智能风控的理论基础，主要介绍了风险管理相关理论知识，大数据相关基本概念，以及智能风控系统的核心思想。本章属于科普性质，主要是在理论知识层面让读者对于智能风控系统建设中涉及的一些理论知识进行系统性的回顾。
第三章基于大数据的智能风控系统技术架构，从实践的角度向读者详细介绍了智能风险布控系统的构建过程，包括系统总体技术架构设计，系统构建过程中用到的数据融合技术、非结构化数据处理技术、知识工程及知识图谱技术、机器学习及人工智能技术，以及在系统中作为骨干功能存在的规则引擎技术。通过本章的学习，读者能够从总体上了解智能风控系统构成的基本要素及其技术特点。
第四章数据结构化表示与实时关联融合技术，向大家详细介绍了智能风控系统建设中用到的结构化数据表示、非结构化数据处理以及数据实时融合技术，包括风控事件关联数据分类、风控事件关联数据统一表示、结构化数据清洗与对齐、非结构化文本／语音数据结构化信息提取、非结构化图像数据结构化信息提取以及基于实时流计算的事件关联数据融合等各方面内容。
第五章知识工程及知识图谱技术应用，主要向读者介绍智能风控系统建设中用到的知识工程相关技术，包括知识工程基础、知识生成技术、知识图谱构建与应用等。
第六章机器学习及人工智能在风控中的应用，主要介绍了智能风控系统中用到的人工智能模型的构建及训练技术，包括风险评估框架、常用的风控模型、模型评估与优化、模型设计实战案例等内容。
第七章规则引擎技术应用及优化，主要介绍作为智能风控系统的骨架技术，规则引擎的相关概念及其一些优化方法，包括规则引擎简介、规则引擎在智能风控中的作用、规则引擎优化技术、规则引擎的运行与监控等。
第八章智能风控技术实战应用案例，主要从银行、保险、零售等行业介绍智能风控系统应用案例，将该书理论内容与实际案例进行结合，加深读者对于该书的理解，提升实战应用能力。
第九章总结与展望，在总结该书内容的同时，对智能风控技术未来研究进行了展望。
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