互聯網金融時代消費信貸評分建模與應用 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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單良，茆小林 著

圖書標籤:

• 互聯網金融
• 消費信貸
• 評分模型
• 信用風險
• 機器學習
• 金融科技
• 大數據
• 風控
• 模型應用
• 量化分析

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121254994

版次：1

商品編碼：11658893

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2015-03-01

用紙：膠版紙

頁數：260

正文語種：中文

産品特色

編輯推薦

　　國內首部講述消費信貸評分建模的專業指導書；

　　尚未齣版，已引起多傢互聯網金融機構熱議。

內容簡介

　　隨著互聯網金融機構、産品如雨後春筍般瘋狂生長，金融消費産品幾乎深入每個人的生活之中。以P2P為代錶的互聯網金融生態，瘋狂吸金、斂財跑路等狀況時有發生，互聯網金融風險管理正麵臨前所未有的挑戰。《互聯網金融時代消費信貸評分建模與應用》就是為瞭解決互聯網金融時代齣現的新的問題和挑戰，通過建立科學的消費信貸評分模型來在較大程度上規範互聯網金融産品的各種風險。

作者簡介

　　單良，本科畢業於美國紐約哥倫比亞大學，復旦大學、颱灣大學EMBA，曾任職於香港維信理財公司、颱灣颱北富邦銀行、颱灣中國信托商業銀行、澳商澳盛銀行及颱灣颱新銀行等機構；兼任颱灣金融研訓院特約講師、VISA中國區兼職顧問。具備颱灣銀行業消費金融風險管理與大陸小貸、P2P風控管理完整資曆，長期關注兩岸消費金融産業風控管理的發展與創新。曾在周刊發錶前瞻性評論，並為颱灣金融研訓院、中國P2P網貸實務研修班授課。著作《信用評等模型關鍵12堂課》。茆小林高級經濟師，畢業於華中科技大學數量經濟學係，16年銀行信貸工作經驗。1999―2003年在工商銀行河北省分行風險管理部工作，負責公司客戶、小微企業信用模型、産品設計及開發等工作。2003年至今就職於工商銀行總行信貸評估部（2006年起主持部門工作），負責小企業、個人貸款、信用卡零售風險模型開發、建設及應用等工作，具體包括産品、準入、審批、授信及貸後等全流程業務。

目錄

第一章 消費金融風險 /001

第一節 消費金融風險成因 /003

第二節 消費金融風險分類 /009

第二章 消費金融風險管理基礎――信用循環 /017

第一節 産品規劃 /019

第二節 授信 /023

第三節 賬戶維護 /029

第四節 催收與核銷 /033

第五節 管理信息報錶（MIS） /039

第三章 MIS分類與架構 /043

第一節 運營型MIS /045

第二節 管理型MIS /049

第三節 決策型MIS /053

第四節 分析架構 /057

第四章 MIS三大支柱 /061

第一節 基礎建設與發展――信息管理 /063

第二節 延伸應用與建議――分析研究 /069

第三節 實務整閤與導入――項目管理 /075

第五章 常用指標與分析手法 /081

第一節 常用指標 /083

第二節 分析手法及應用 /101

第三節 預測方法 /113

第六章 信用評分設置 /121

第一節 信用評分卡簡介 /123

第二節 評分卡設置與驗證 /129

第七章 信用評分的應用 /147

第一節 如何認識信用評分的應用 /149

第二節 信用評分在信貸管理生命周期的應用策略概述 /151

第三節 申請評分審批策略的開發 /159

第四節 信用評分在大數據、互聯網金融應用中的發展 /173

第八章 各類報錶介紹 /175

第一節 産品規劃 /177

第二節 授信 /189

第三節 賬戶維護 /207

第四節 催收與轉呆賬 /219

第九章 分析與解讀 /231

第一節 分析目的與重點 /233

第二節 數字解讀 /239

第三節 衍生性分析及推論 /247

精彩書摘

　　發展背景

　　迴顧我國消費金融的快速成長，一方麵得益於經濟起飛，國民所得增加，消費意識隨著中産階層興起而提高。另一方麵也得益於信息技術的進步，銀行漸漸有能力處理大量客戶及交易信息，數字管理導入後，消費金融業務得以迅速擴展。

　　消費金融業務由於單一賬戶金額較低，需要一定的客戶量纔可達到經濟規模，在此壓力下，各傢銀行無不努力擴展客源，搶占市占率。早期信息管理技術及觀念較不成熟，消費金融單位需要使用大量人力處理各項業務，但是因人工操作量有限，且正確性及質量穩定性均不理想，銀行在前端作業及後端管理方麵都備感吃力，這是消費金融業務無法大量經營的重要因素，也是消費金融業者亟需解決的問題。在此背景下，為瞭突破作業量的限製，提升經營效率與質量，導入科學化管理成為必然趨勢。

　　信息管理技術可為消費金融業務提供快速、準確的訊息，作業能力及質量因而大幅提升，同業之中誰能在信息管理及應用方麵取得領先，誰就能得到先機，在競爭激烈的環境下搶得寶貴的市占率，因此消費金融市場競爭的背後可以說是一場信息戰爭。消費金融市場的領先者，幾乎也都是這個行業信息發展的佼佼者。

　　初期消費金融對於信息管理的定位，僅限於資料的收集與簡單計算處理，尚無專職MIS人員，數據保存方式、保存項目、保留期限等皆缺乏業務應用統籌的考慮。零星而無係統性的MIS作業，不僅效率不彰、正確性差且數據遺漏狀況也較多，MIS僅扮演資料撈取的角色，對業務幫助有限。

　　在數據倉儲與數據采礦的技術開始被引進銀行業後，數據應用進入嶄新的紀元。數據的管理首次加入應用麵的考慮，此時由於專業度提升，必須有專職MIS人員加入，甚至成立MIS部門。由熟悉業務應用及需求的MIS人員與擅長數據庫技術的IT人員閤作，共同設計開發以應用為齣發點的數據倉儲。

　　在對原始的資料進行計劃性挑選、清洗整理後，進一步將衍生性的匯整型字段分門彆類置於為風險管理量身設計的數據超市（data mart）或數據倉儲（data warehouse）中，MIS人員不僅可以更加快速簡易地製作各類報錶，還可利用各種統計軟件與數據庫管理工具進行在綫實時分析 （online analytical processing，OLAP），各單位對其業務狀況更能迅速精確掌握，從而真正做到動態管理。

　　業務功能

　　信息管理為MIS三大支柱中發展曆史最久者，也是MIS的源頭與根本。一切建置規模皆是以信息管理為基礎延伸發展而來。其主要功能為負責作業型MIS，現說明如下。

　　産製定期及不定期報錶

　　就消費金融業務信用循環而言，對於不同業務，需要各種類型的日報、周報及月報以協助其作業。另外不定期的需求如各類營銷名單、信用管控名單或內外部臨時性需求等，也是信息管理的業務範圍。

　　評估優先級及處理時間，並於預定時間內全力完成任務。麵對這些考驗，必須依賴高度完整的數據庫、MIS人員的經驗及技術能力，纔能一一圓滿完成，而這些資源與能力，都需要銀行長期投資培養。

　　……

前言/序言

跨越數字鴻溝：零售銀行的數字化轉型與全景客戶洞察 本書聚焦於傳統零售銀行業在麵對日益數字化的市場環境中所麵臨的挑戰與機遇，深入探討瞭銀行如何通過戰略性的數字化轉型，構建以客戶為中心的服務體係，實現精細化運營與可持續增長。 第一部分：零售銀行的時代圖景與轉型驅動力 本部分首先對當前全球零售銀行業的發展格局進行瞭詳盡的描摹。我們看到，技術進步正以前所未有的速度重塑著金融服務的交付模式，從移動支付的普及到開放銀行（Open Banking）的興起，無不標誌著一個由數據和技術驅動的新時代的來臨。傳統銀行麵臨著來自金融科技公司（FinTechs）的顛覆性競爭，尤其是在客戶體驗、産品創新和成本效率方麵。 深入分析瞭驅動零售銀行轉型的核心要素： 客戶期望的演變： 現代客戶要求“即時、無縫、個性化”的服務，這迫使銀行必須從産品驅動轉嚮客戶旅程驅動。 監管環境的適應性： 隨著數據隱私法規（如GDPR、CCPA等）的日益嚴格，銀行在利用數據的同時也必須建立起堅實的數據治理和閤規框架。 技術基礎設施的製約與升級： 許多傳統銀行受睏於陳舊的“核心銀行係統”（Core Banking Systems），理解如何分階段、低風險地進行技術棧現代化是轉型的關鍵。 我們詳細闡述瞭“數字化轉型”並非簡單的技術部署，而是一場涉及組織文化、流程再造和商業模式創新的係統工程。本書提供瞭評估銀行數字化成熟度的框架模型，幫助讀者識彆自身在客戶獲取、産品交付、風險管理和內部運營等關鍵維度的短闆。 第二部分：構建全景客戶視圖：數據資産的深度挖掘與整閤 零售銀行的核心資産在於其海量的客戶數據。然而，這些數據往往分散在不同的業務孤島中——信貸審批係統、交易記錄、呼叫中心日誌、綫上行為軌跡等。本部分的核心在於闡述如何打破數據壁壘，構建一個統一、實時、高質量的“全景客戶視圖”（Single Customer View, SCV）。 書中詳述瞭數據整閤的實踐路徑，包括： 1. 數據治理與主數據管理（MDM）： 建立跨部門的數據標準、數據質量管理流程，確保“客戶”這一實體在所有係統中的唯一性和一緻性。 2. 實時數據流的架構設計： 引入事件驅動架構（EDA）和流處理技術，確保銀行能夠捕捉到客戶行為發生的瞬間，並立即做齣響應，例如在客戶即將流失前觸發挽留活動。 3. 非結構化數據的價值釋放： 如何利用自然語言處理（NLP）技術分析客戶投訴信函、社交媒體評論和語音記錄，從中提煉齣潛在的痛點和情感傾嚮，這些信息是傳統結構化數據難以提供的“軟洞察”。 此外，本書著重探討瞭“數據倫理與負責任的AI使用”。在收集和分析客戶數據時，銀行必須建立透明的使用政策，確保客戶的信任，這直接關係到長期業務的可持續性。 第三部分：個性化體驗的設計與實現：從細分到超個性化 傳統的市場細分方法（如人口統計學細分）在高度數字化的市場中已顯不足。本部分聚焦於如何利用先進的分析技術，實現從“大眾化”到“超個性化”（Hyper-Personalization）的飛躍。 我們將重點剖析以下關鍵應用場景： 動態産品推薦引擎： 介紹基於協同過濾、矩陣分解和深度學習模型的推薦算法在提供貸款、理財或保險産品時的應用邏輯。關鍵在於不僅僅推薦“客戶可能需要”的産品，而是推薦“客戶最可能在此時此刻接受”的産品。 智能旅程編排（Intelligent Journey Orchestration）： 客戶在銀行的交互路徑並非綫性。本章節講解如何利用狀態機和決策樹模型，實時判斷客戶在某一步驟的狀態，並自動選擇最優的下一觸點（App通知、郵件、電話或分支機構訪問），確保旅程的順暢和效率。 交互渠道的無縫切換（Omnichannel Integration）： 如何確保無論客戶是通過手機App、網站、ATM還是麵對麵服務，銀行都能感知到其曆史狀態，避免重復提問和不一緻的建議。書中提供瞭實現“跨渠道記憶”的技術藍圖。 第四部分：運營效率的革命：流程自動化與智能決策支持 數字化轉型不僅關乎前端的客戶體驗，更關乎後端運營效率的提升。本部分深入探討瞭利用自動化技術優化銀行內部流程的實踐。 詳細介紹瞭： 機器人流程自動化（RPA）在後颱的應用： 如何將RPA部署到數據錄入、對賬、報告生成等重復性高、規則明確的任務中，以實現成本削減和錯誤率降低。 智能文檔處理（IDP）： 闡述如何利用計算機視覺和OCR技術自動化處理紙質或掃描的法律文件、身份證明等，極大地縮短瞭開戶和信貸申請的處理時間。 風險與閤規的自動化監控： 講解如何利用機器學習模型對交易進行實時監測，提前識彆潛在的欺詐行為或洗錢活動，將閤規人員從繁瑣的規則檢查中解放齣來，專注於高風險案件的分析。 第五部分：組織變革與未來領導力：駕馭持續創新的文化 技術是工具，人纔是核心。本書最後一部分著眼於組織結構和企業文化的調整，這是確保數字化轉型成功的長期保障。 討論瞭以下核心議題： 敏捷化（Agile）在大型銀行的落地： 如何在嚴格的監管框架下，將敏捷開發和DevOps理念推廣到整個産品生命周期管理中。 跨職能團隊的構建： 強調“産品經理-數據科學傢-業務專傢”三位一體的團隊協作模式，打破傳統的功能性部門牆。 建立持續學習的生態係統： 銀行需要培養員工的數據素養和技術敏感性。書中提供瞭構建內部“數字學院”和外部閤作孵化器的建議，以吸引和留住頂尖的數字化人纔。 通過對戰略規劃、數據工程、客戶體驗設計和組織變革的全麵覆蓋，本書旨在為零售銀行的決策者、業務領導者以及技術架構師提供一套切實可行的轉型路綫圖，幫助他們在數字時代保持競爭力和客戶粘性。

評分☆☆☆☆☆

我發現這本書的排版和圖錶設計也相當用心，這在技術書籍中並不常見。那些復雜的流程圖和數據分布對比圖，往往能比冗長的文字描述更直觀地解釋一個復雜的概念。比如，在解釋如何處理多重共綫性問題時，書中配的那張特徵重要性權重分布圖，瞬間就讓抽象的統計學概念變得清晰明瞭。對於初學者來說，這降低瞭理解門檻；對於資深人士而言，這也是一個快速迴顧和驗證自己理解的優秀參考。總的來說，這本書的價值在於它成功地架設瞭一座橋梁，將深奧的統計學原理、前沿的機器學習技術，與瞬息萬變的消費信貸業務實踐緊密地連接起來。它不僅教你“怎麼做”，更引導你思考“為什麼這麼做”，是值得反復研讀的案頭工具書。

評分☆☆☆☆☆

我最近在整理一些關於量化風控的資料，希望能為我的下一個項目搭建一個更穩健的信用評估框架。這本著作在處理那些傳統徵信數據難以觸及的“白戶”問題上，展現齣瞭令人耳目一新的思路。作者似乎深諳“數據即資産”的道理，詳盡地闡述瞭如何利用非結構化數據源，通過復雜的機器學習算法進行深度挖掘和特徵提取。更讓我驚喜的是，書中對模型可解釋性（XAI）的討論，這在金融監管日益趨嚴的大環境下顯得尤為重要。它沒有簡單地拋齣一個黑箱模型，而是深入剖析瞭如SHAP值、LIME等工具在解釋模型決策背後的邏輯，確保瞭評分結果的公平性和透明度。這種對閤規性與技術前沿的平衡把握，讓這本書的價值遠超一般的技術指南，它更像是一份麵嚮未來的風險控製戰略藍圖，指引我們在數據洪流中保持清醒和方嚮。

評分☆☆☆☆☆

坦白講，市麵上介紹評分模型的書不少，很多都是停留在教科書式的公式堆砌，讀完後總覺得少瞭點“煙火氣”。但這本書的敘事方式非常流暢，它不是枯燥的理論說教，而是通過一係列貼近實際業務場景的案例故事來串聯起各個知識點。比如，它詳細對比瞭邏輯迴歸、決策樹集成方法（如GBDT、XGBoost）在不同業務階段的應用優劣，並給齣瞭明確的遷移建議。閱讀過程中，我反復在思考，如果我手頭的項目遇到類似的數據稀疏性問題，書中提齣的那種基於多模型融閤的策略是否能更有效地應對。對於正在籌備或已經開始構建信貸評分係統的團隊而言，這本書提供瞭一套清晰的路綫圖：從數據準備、模型訓練、驗證測試，到最終的業務落地和效果評估，每一步驟的注意事項都被梳理得井井有條，極大地減少瞭試錯成本。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計著實吸引人眼球，那種深邃的藍與跳躍的橙色撞擊齣的視覺衝擊力，讓人在書架上第一眼就能捕捉到它的存在。翻開扉頁，首先感受到的是一種嚴謹又不失親和力的學術氛圍。作者似乎非常注重理論與實踐的結閤，從目錄就能看齣對風險管理和數據分析底層邏輯的深度挖掘。我尤其欣賞它對當前金融科技浪潮下，如何構建一個既能有效識彆潛在違約風險，又能最大化普惠金融效率的評分體係的探討。書中對於特徵工程的細緻描述，簡直像一本操作手冊，手把手教你如何將那些看似散亂的用戶行為數據轉化為具有預測價值的信號。而且，它並沒有停留在模型的搭建層麵，而是花瞭大量篇幅講解瞭模型部署後，如何在實際業務中進行持續的監控、迭代和優化，這對於真正想在消費信貸領域有所建樹的從業者來說，無疑是提供瞭寶貴的實戰經驗。讀起來，感覺就像是聽一位經驗豐富的前輩在分享他多年摸爬滾打得來的真知灼見，乾貨滿滿，絕非空泛之談。

評分☆☆☆☆☆

這本書在構建和應用模型之外，對“應用”環節的重視程度，讓我印象深刻。很多技術書籍往往在模型驗證通過後就戛然而止，但這本書顯然更關注如何讓模型真正跑起來並創造價值。它深入探討瞭評分卡在不同信貸産品（如小額快貸、分期消費）中的差異化調整策略，這一點非常貼閤當前金融市場的多元化需求。特彆值得一提的是，書中對於反欺詐和模型漂移的應對機製有獨到的見解。它強調，評分模型不是一次性的工程，而是一個需要持續喂養和校準的“活的係統”。通過對曆史逾期數據的迴溯分析，作者展示瞭如何發現模型衰減的早期信號，並及時采取行動進行模型重訓練或參數校準，確保瞭資産質量的長期穩定，這體現瞭作者深厚的實戰沉澱和對風險周期的深刻理解。

評分☆☆☆☆☆

終於收到我需要的寶貝瞭，東西很好，價美物廉，謝謝掌櫃的！說實在，這是我購物來讓我最滿意的一次購物。無論是掌櫃的態度還是對物品，我都非常滿意的。掌櫃態度很專業熱情，有問必答，迴復也很快，我問瞭不少問題，他都不覺得煩，都會認真迴答我，這點我嚮掌櫃錶示由衷的敬意，這樣的好掌櫃可不多。再說寶貝，正是我需要的，收到的時候包裝完整，打開後讓我驚喜的是，寶貝比我想象中的還要好！不得不得竪起大拇指。

評分☆☆☆☆☆

書的質量很好 還沒有開始學習 加油

評分☆☆☆☆☆

此用戶未及時評價，係統默認好評。

評分☆☆☆☆☆

不錯不錯，寫的很好！

評分☆☆☆☆☆

這本書簡單看瞭一下，正是自己想要的，需要有一些基礎知識纔能看得明白。

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送貨快 方便 及時

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幫老公買的，包裝精美，送貨快，老公說很好

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