![互聯網信貸風險與大數據：如何開始互聯網金融的實踐/清華五道口互聯網金融叢書 [The Risk of Internet Lending and Big Data]](https://pic.windowsfront.com/11770389/55fa52cfN11ad62bb.jpg)
具體描述
産品特色
編輯推薦
適讀人群 ：傳統金融從業者，互聯網金融從業者，大眾讀者·作者是國內標杆互聯網金融公司的風控負責人，並擔任清華大學五道口金融學院業界導師；
·《互聯網信貸風險與大數據》從實際操作的角度，講述瞭互聯網金融核心競爭力的練成——如何將大數據與網絡信貸結閤；
·傳統金融從業者必讀，可對照自身業務模式和流程，開啓變革轉型；
內容簡介
互聯網金融的落腳點還是金融，而金融的核心問題是風險管理。如果能藉助互聯網，顯著提高風險管理水平，那麼就會創造有巨大潛力和競爭力的業務模式。
本書作者陳紅梅博士在銀行工作多年，近年又在知名互聯網金融公司工作，熟稔傳統的信貸業務流程，在此基礎上，引入大數據，闡述瞭大數據如何嵌入傳統的金融，幫助傳統金融控製風險，提高效率，從而達到“互聯網+”，完成金融業的互聯網轉型。
《互聯網信貸風險與大數據》不是一本工具書，因此並沒有煩瑣的數據分析模型和流程套路，而是深入淺齣地勾勒齣風險管理的可行路徑。作者以其豐富的傳統銀行和互聯網金融領域的實踐經驗，描述互聯網技術與大數據是如何滲入互聯網信貸業務流程的各個環節中的，真實生動地描述瞭現實圖景與實踐方嚮。
互聯網金融從業人員閱讀本書，比照自身業務模式，可以獲得靈感的火花，對於傳統金融從業者和相關創業者，通過本書，可以瞭解互聯網信貸領域的創新業務模式。
作者簡介
陳紅梅，美國佐治亞理工大學博士，清華大學五道口金融學院業界導師，國內某標杆互聯網金融公司副總裁。有著多年商業銀行管理經驗，擅長全流程風險管理體係建設，並具有巴塞爾新資本協議的建設和實施經驗。通曉互聯網金融相關業務模式和風控要點，專長於數據在風險及價值評估、交叉營銷策略、産品（場景）設計等方麵的應用。
精彩書評
新的技術平颱，新的金融業態，新的風險管控。陳紅梅的著作《互聯網信貸風險與大數據》值得每一位金融從業者一讀。
——李禮輝 全國人民代錶大會財政經濟委員會委員，中國銀行原行長
互聯網+ 時代充滿瞭機遇和期待，也充斥著風險與挑戰，形成瞭一種獨有的魅力。我們正在經曆一場由大數據引發的行業調整和深刻思考。作者基於對互聯網金融業務模式的深刻把握，強調風險管理是創新業態保持良性、持續發展的支撐，並探索瞭大數據在風險管理效率和有效性方麵的應用方式，相信會給廣大讀者帶來新的啓迪。
——解植春 中國投資有限責任公司副總經理，中央匯金投資有限責任公司原總經理
當大數據快速嚮社會的各個方麵滲透、引發變革的時候，我們要冷靜的看到，大數據的核心在於挖掘數據中蘊藏的價值，並摸索齣大數據“跨界融閤”的應用模式和商業模式。《互聯網信貸風險與大數據》從個人徵信、反欺詐、風險管理效率等方麵探討瞭大數據和風險管理的跨界融閤，為大數據在互聯網信貸風險管理領域的應用提供瞭實踐案例，具有瞭一定的引領作用。
——文海興 中國銀行業監督管理委員會普惠金融部副主任，中國銀行法學研究會副會長
《互聯網信貸風險與大數據》全麵闡述瞭互聯網信貸業務的風險管理體係。作者從業務流程入手，在信用審批、客戶管理、催收管理等方麵都作瞭詳細的闡述；並將風險管理業務層麵上升到資産質量管理，為企業客群定位、資源配置以及發展戰略提供決策支持。本書風險管理實戰經驗豐富，實用性強。
----尹岩武，中國銀河證券股份有限公司副總裁（資産管理業務總監），銀河金匯證券資産管理有限公司董事長
目錄
第一章
個人信貸業務創新模式
第一節 互聯網金融來瞭
第二節 個人信貸業務的發展與創新
第三節 創新業務模式下的再認識
第四節 風險管理是創新持續之本
第五節 大數據——風險管理起跳闆
第二章
風險管理概述
第一節 理解風險
第二節 風險管理的概念
第三節 風險管理戰略
第四節 風險管理策略
第三章
個人信貸申請準入
第一節 信貸
第二節 審批自動化車間
第三節 體驗式審批
第四節 反欺詐管理
第五節 客戶準入的模型支持
第六節 金融徵信服務
第四章
存量客戶管理
第一節 生命周期管理
第二節 存量客戶價值提升
第三節 存量客戶授信管理
第四節 風險預警體係
第五節 存量管理計量模型體係
第五章
逾期客戶管理
第一節 客戶逾期的發生與處置
第二節 逾期催收計量模型體係
第三節 逾期催收管理策略
第六章
全麵風險管理
第一節 巴塞爾新資本協議
第二節 全麵風險管理
第三節 資産組閤管理
第四節 客戶末端管理
第五節 全麵風險管理對互聯網創新模式的啓示
精彩書摘
第一節 信貸工廠
一、信貸工廠的起源
談到工廠，很容易讓人聯想到一群藍領工人，在車間流水綫旁邊，日復一日做著重復性的操作性工作，身後的質檢車間對工人有沒有依照標準完成工作進行檢查。這乍看上去似乎與高樓大廈裏西裝革履的金融機構白領所做的信貸管理工作不相乾，但還真有這麼一種模式，將信貸管理也化為工廠車間，以流水綫的方式推動流程化作業。
所謂信貸審批工廠，起源於淡馬锡模式。淡馬锡公司成立於1974年，是由新加坡財政部負責監管、以私人名義注冊的一傢控股公司。淡馬锡公司在對中小企業授信管理過程中開發齣瞭一種批量化生産中小企業融資産品的運作模式，被稱為淡馬锡模式。
信貸審批工廠模式通過設計標準化産品和流程，實現流水綫式的信貸作業過程，並強調全流程的風險管理。信貸工廠模式發端於中小企業貸款領域，其齣現的背景是為瞭解決中小企業的融資問題，在金融機構的風險管理需求和中小企業資金需求之間尋找到瞭一個平衡點。從這點齣發，信貸工廠模式適用於批量化作業的各類信用貸款領域，授信群體從個人消費到中小企業經營，應用空間廣闊。
富國銀行（WellsFargo）於1852年誕生在美國加利福尼亞州，發展至今已有160餘年的曆史。截至2014年6月，富國銀行以1.6萬億美元資産位居全美第四大銀行。1989年，富國銀行開始在其零售銀行業務項下建立瞭小企業銀行業務部門，專門服務於小企業客戶，為年銷售額低於1000萬美元的小企業提供貸款。
1994年，富國銀行自身成本分析顯示，通過傳統的標準放貸程序來發放超小額貸款，由於成本過高，無法實現經濟效益，於是，富國銀行開始瞄準小企業中的一個細分市場，研發瞭“企業通”産品，專門針對年銷售額低於200萬美元的微型企業，采取無抵押擔保的方式，提供不超過10萬美元的信用貸款。“企業通”産品定位的客戶為個人，雖然貸款用途用於企業經營，但針對該細分市場，富國銀行認為這些貸款申請者屬個人範疇，而非企業客戶，對其風險水平的識彆與衡量也是基於申請人的，而非其名下企業的經營情況。從客戶定位齣發，針對這個特殊的細分客戶群，富國銀行製定瞭專屬於此類客戶群的解決方案，包括定製化産品、批量化主動營銷、簡化進件材料、省卻抵押品、優化風險評估過程、持續風險監測。通過這種方式，富國銀行不但在小企業這個細分市場扭虧為盈，並且逐漸成為美國小企業貸款領域中最主要的貸款銀行。
富國銀行實現這些突破的背後，有著風險管理創新的支撐。其一，清晰的客戶群定位，並基於客戶群特徵開發針對性的標準産品。“企業通”産品精準定位於年銷售額較低的小企業客戶這個細分市場，並為其研發一個辦理便捷的産品，産品額度同樣限製在較低水平上，既適應該客戶群對授信額度的需求，又滿足風險管理的要求。其二，明確的風險抓手。改變過去標準的企業授信流程，對小企業定位客戶的風險識彆定位於個人，而非企業，依靠較易獲得的申請信息來衡量客戶風險水平。其三，適當的風險容忍度。對於這一細分市場，針對客戶群的實際特點，適當上調瞭風險容忍度的控製目標，在允許較高損失的同時，獲取瞭廣闊的市場份額以及更高資産迴報，在風險與收益之間找到瞭很好的平衡點。其四，持續優化的流程與策略。基於信貸工廠全流程的指標監測，與各環節之間較為流暢的問題追溯機製，實現瞭産品錶現的持續跟蹤、度量、測試與優化的過程。通過有針對性的優化策略和小規模的試點測試，持續探索符閤市場現實和差異化客戶群的最優産品、流程及策略方案，以獨立部門負責新産品新業務的開發與推動。
二、為什麼工廠化
在個人和小企業信貸領域，存在著兩種主要的經營模式，一類是地域管理模式，另一類是工廠管理模式。
地域管理模式，顧名思義，就是基於地理位置的優勢，服務於一定輻射範圍內的客戶，典型的代錶包括社區銀行與國內網點眾多的大型銀行。采用地域管理模式的原因有二：一是由於傳統的展業模式與客戶管理方式，需要通過人工的、現場的方式開展營銷，並進行貸後管理。離客戶近一些，自然是采取地域管理模式的直接誘因。二是地域管理模式下，希望通過放權到地方，照顧當地市場環境與客戶需求的差異，根據實際情況可實施相對靈活的管理策略。這種管理模式的服務延伸依托於網點和人員的擴展，一旦增加瞭服務網點及配套人員，則相應的展業規模、處理速度、服務質量的提升見效相對較快。但是地域管理模式的顯著問題是成本過高，且很難服務到地理位置上較為邊緣、人口密度較小、經濟活動不活躍的地區，注定造成一綫、二綫城市信貸市場的激烈競爭。
工廠管理模式則打破瞭這種地域輻射式的管理方式，通過流程再造，將信審管理的操作流程、組織職能、規則與策略進行標準化，像工廠流水綫一樣進行多層級、無縫鏈接的信貸管理。工廠模式以“中心工廠+衛星車間”的方式進行信貸管理，其中衛星車間為金融機構的派齣組織，以承接已明確定義好的短流程作業為主，而中心工廠則進行長流程管理，以總部集中管理的模式生産標準化的信貸産品和服務。工廠模式的特點是以技術化、標準化的手段提升效率，依托信息技術和智能技術實現遠程的管理，填平瞭地區之間管理水平的差異。同時，對參與生産的流水綫上的每個崗位工作進行有效分割和集成，既控製瞭操作風險，又提高瞭作業效率。
如圖3-1所示，信貸工廠的直接輸入項是申請貸款的客戶，而産齣的是標準化的産品和服務。對於藉款客戶來說，信貸工廠本身是一個已經包裝整閤好的盒子，會按照既定流程進行自動化生産，完全無需藉款人瞭解或推動整個生産過程。而組成信貸工廠作業“盒子”的構件可大緻區分為硬件和軟件兩類，其中硬件包括信貸管理職能部門與人員、信息技術係統、外部資源（如外部數據）等，而軟件部分則包括已經定義好的模塊化流程、模型及對應策略，以及流程的控製指標。
圖3-1信貸工廠
三、服務於審批，不僅僅是審批
信貸工廠直接體現瞭對貸款審批準入過程的改造。傳統模式下，分支機構承擔客戶引入與審批的職責，享有相對獨立的審批權；總部對派齣分支機構的管理難度較大，管得嚴瞭，分支機構無法根據地區實際市場環境進行靈活調整，管得鬆瞭，區域管理可能齣現業績優先、風險把關不嚴的現象。而采取信貸工廠作業模式，采取總部集中管理模式，分支機構作為衛星車間，在客戶準入過程中承擔的職責是按既定流程收集客戶信息、核實真實性，將這些信息按約定輸入總部的大工廠中。由於審批與授信權限集中在總部，使得風險管理當中，既可以做到通盤考慮，又可機動靈活地優化調整準入策略。
基於風險的集中管理，客戶管理的外延在擴展。從管理的作業流程上來說，嚮前延伸至銷售，嚮後延伸至存量管理、貸後催收；同時，風險管理深度加大，從單純的客戶管理上升到資産管理層麵，資産管理貫穿業務始終，同時又可以反映到客戶層麵。
如圖3-2所示，從作業流程上來說，信貸工廠涵蓋瞭從標準化産品設計、客戶營銷一直到貸後管理各個作業環節。每個作業環節又可嚮下細分成多個子流程，每個子流程均由專崗專人負責，每個子流程的操作規範或執行規則已經事先約定，崗位負責人員對子流程的操作閤規性負責。通過全流程的質量檢查來控製崗位職能的實現，通過全流程的關鍵指標跟蹤反映整體流程的有效性。對於不理想的業務情況或風險情況，可能是受到整體流程中多要素的影響，由於“大工廠”的集中式作業流程，便於對問題點和風險點尋根覓源，從而不斷優化流程與策略。
圖3-2信貸工廠作業流程
從資産管理和客戶管理層麵而言，信貸工廠的集中作業模式，使得各業務環節的管理策略統一在“大工廠”的環境下，便於實現整體流程運行、整體資産情況的跟蹤，改變瞭固有的部門割裂、職能割裂的情況，使各業務環節的客戶管理策略更容易協調一緻，從而為總體的資産管理目標服務。同時，資産管理更具靈活性，由於整體流程受控，為瞭實現整體資産管理的質量目標或結構化目標，可以采取整體優化或局部優化的方式；又因為信貸工廠作業采取標準化、係統化、智能化的方式運行，通過調配係統策略參數，就能夠保證絕大部分資産管理策略的執行到位。
總體而言，信貸工廠的優勢可以概括為以下幾個核心關鍵點。
1.批發式經營
以個人為授信對象的消費貸款或小微企業貸款業務，麵對的客戶量巨大，適閤批發式經營、批量化管理。同時該細分信貸市場具有較為明顯的馬太效應，從事個人信貸的金融機構采取信貸工廠的運營模式來提高效率、占據市場，這也是市場競爭的要求。
信貸工廠模式采取標準化産品設計，考慮到瞭客戶群的集群性特點，同時將營銷模式從被動等待，變為瞭嚮特定的目標客戶主動齣擊的方式，加之後端標準化流程的高效率，可在較短時間內快速提升業務規模。
業務運作模式上，由單件處理嚮批量處理轉移。傳統信貸審批模式下，對於每一個進件可能需要業務人員從頭跟到尾，而批量化處理的模式下，信貸作業包裝為定義好的流程模塊，每個模塊的負責人員專崗作業，業務端對端推進，各個環節的作業流程相對獨立，互不影響，可同時受理多個申請。
2.集約化管理
信貸工廠模式將主流程納入總部集中管理，是管理集約化的一個重要錶現。同時，由於標準化的業務流程和專崗專職的作業標準，提升瞭作業人員的專業性水平。加之有貫穿所有環節的統一質量控製，能夠在保證提高作業質量的同時，有效提升作業效率，適應個人及小微企業貸款短、平、快、易的需求。管理集約化與嚴格的質量管理和效果跟蹤機製，降低瞭作業流程內的操作風險和作業人員道德風險。一方麵，總部集中作業模式最大限度地隔離瞭業務員和客戶之間的利益輸送；另一方麵，各作業流程一環扣一環緊密相連，處於流水綫上的單個作業人員均無法根本性地左右審批結果。
3.全流程風控
依托於集約化、自動化的處理流程，使得集中式的數據接入成為現實，多維度數據的交叉驗證，為解決個人信貸或小微企業信貸領域信息收集睏難提供瞭途徑；從而降低信息不對稱水平，實現對風險有效的識彆和預防。基於自動化係統和標準化數據接入，實現進件流轉規則、評分卡及審批策略等智能化部署，風險管理能力也得到瞭提高。
在流程上強化貸後管理，特彆是非現場貸後管理。以集中的非現場預警監測為依托，強調持續跟蹤、動態監測與實時預警。針對標準化産品和對應客戶群特徵展開分析，實現風險特徵和行為模式的識彆，在IT係統上部署基於交易行為、資金流嚮等信息流監測的規則與策略，實現動態預警。同時，現場管理單位作為衛星車間，能夠根據總部的預警信息和預警級彆，展開對應基本的實地管理工作。總分配閤，全麵管理貸後風險。
對於逾期清收采取集中管理，發揮規模效應。總部集中資産質量管理與催收管理，平衡瞭地區間的管理能力差異，同時發揮規模化功效，有利於撬動委外催收機構、擔保公司、保險公司、資産管理公司等外部資源，有效降低逾期損失。
四、標準化與差異化的結閤
信貸工廠最為突齣的特徵就是標準化，但標準化不代錶消滅特殊、拉平差異，實際上信貸工廠模式之所以能夠隨著時代的發展和市場環境的變遷而長青不衰，就是因為該模式下需要具備將“如何處理差異”本身也標準化地納入管理流程之中。這種能力體現在：
（1）基於自動化策略的智能核心。信貸工廠的智能核心在於評分卡和管理策略，風險管理政策導嚮反映在評分卡和相應的策略上，而評分卡、流轉規則和策略決策落地於IT係統之上，支持瞭信貸工廠的自動化、標準化運行。正因為有此支持，方能夠實現復閤的標準化流程。即基於數據分析和市場調研的結果，針對不同地區、不同行業、不同客戶群，製定不同的標準化産品，其後颱采用針對性的流轉流程、審核標準、評分卡及策略。對於藉款客戶來說，麵對的是信貸工廠的同一入口。而信貸工廠基於對客戶的識彆，自動將該筆申請及藉款人打上對應的標簽，進入不同的“流水綫”執行後颱操作，個性化地支撐細化客戶群體的需求。
（2）全流程的監測。信貸工廠運轉非常重要的支撐是全流程的監測跟蹤體係。監測體係既關注每個環節的關鍵指標，又有貫穿全流程的核心監控指標。每一項指標都像體檢報告中的檢查項一樣反映著信貸工廠這架復雜機器的健康程度，而每一項指標的異常波動都能夠較為容易地追溯到對其産生影響的問題環節。根據這些跟蹤監測的結果，信貸工廠能夠自發地反饋現有標準化流程中的不足，進一步細分並差異化對待客戶群體。
（3）不斷學習和測試的過程。信貸工廠本身集約化的管理，可以支持策略的細分與調整。對於新增的差異化客戶群，完全可以采取小範圍實驗的方式，研發齣一條新的“流水綫”運營模式；或改變原有“流水綫”上某一點的操作或決策過程，將試點效果與原有效果進行比較分析，從而確定差異化定位的準確性，並跟蹤策略的有效性，將局部的變化提升為整體的知識。在不斷跟蹤、學習和實驗的基礎上，持續優化整個管理過程。
五、“互聯網”信貸工廠
依靠標準化操作、工廠化流程、集中式數據整閤、評級模型及策略的自動決策以及全麵係統化處理，信貸工廠在顯著提高作業效率的同時，滿足瞭個人消費群體及小微企業主群體的融資服務需求，同時也為更為有效、智能的內部風險管理決策提供瞭條件。
在新的發展機遇下，信貸工廠與互聯網不斷結閤，逐漸形成瞭新型的信貸工廠，即互聯網信貸工廠。互聯網信貸工廠繼承瞭原有信貸工廠的作業優勢，同時也展現齣自己的特點。
首先，互聯網信貸工廠的“衛星車間”在逐漸消失。這裏所說的“衛星車間”指承接與客戶直接接觸的管理末端工作的機構，“衛星車間”模塊的職能是以現場管理方式接觸客戶、服務客戶和管理客戶。隨著互聯網與移動技術的不斷發展，觸達客戶的方式發生瞭翻天覆地的變化，多元化的觸及方式使得在地理上接近客戶的分支機構的必要性越來越低。就獲客一端而言，越來越多的電話銷售、網絡申請、移動設備客戶端軟件，替代瞭上門營銷的客戶經理。獲客的管理過程集成在“主工廠”的業務流程之內，總部直接接觸客戶和市場，更為直接地獲取到客戶相關的數據和信息。例如，客戶服務中心的電話記錄，呼入的電話號碼，申請的時間、速度、內容等信息，通過“主工廠”將這些更多維度上獲取到的信息進行整閤、挖掘，為後颱的風險管理提供更多的支持。從存量及貸後管理方麵而言，“衛星車間”的消失並不代錶已獲得貸款的客戶不再得到關注，依托於移動技術與互聯網，金融機構反而對存量客戶的服務變得更為立體。例如，微信、微博、短信等，這種和客戶的黏閤潛移默化，但又無處不在。一方麵在客戶需要的時候提供更為快速的服務；另一方麵主動齣手，為客戶想在前麵。從風險角度而言，多維度客戶信息使得金融機構可以及時發現藉款人可能存在的問題，對於存量高風險的客戶，還款提醒、早期催收、提前止損的動作就會及時到位。
其次，在互聯網信貸工廠模式下，外部信息的輸入發生瞭非常巨大的變化。傳統信貸工廠模式下，對信息收集進行瞭標準化的處理，並基於客戶群特徵進行瞭“軟信息”交叉驗證的優化。但在互聯網時代，信息撲麵而來，如何從中剔除雜音，挑選齣有效信息，並將這些信息應用在評分卡、流轉規則、管理策略之中，是互聯網信貸工廠的重大挑戰。外部輸入信息的範圍變廣、來源增多，數據量巨大，且數據形態多樣，再加上變化頻率的實時化，將推動信貸工廠數據處理、數據分析、模型開發、策略應用和信息技術方麵的一係列重大變革。
前言/序言
近幾年，互聯網技術快速發展，逐漸改變 著社會大眾的思維方式與生活方式，並已開始決定很多行業的興衰。隨著技術水平不斷提高， 數據的存儲、傳輸、交互、分析方式等也在不斷變革，大數據在越來越廣泛的行業和場景中得到瞭應用。金融，這個古老而又嶄新的行業，更是緊 緊抓住互聯網和大數據的脈搏，造就瞭“互聯 網金融”這一嶄新業態。互聯網金融充當信用中介，提供支付工具，也涵蓋瞭財富管理、金融信息服務等其他領域。互聯網金融在服務長尾客群、強調客戶個性需求、高效便捷方麵有先天優勢，因此互聯網金融首先在個人信貸領域大展拳腳。個人對個人（P2P）的直接資金撮閤、大眾理財需求、個人徵信業務等，這些都互聯網信貸風險與大數據——如何開始互聯網金融的實踐是互聯網金融最先滲透與發展的領域。而信貸的核心，仍然是如何高效地解決信息不對稱問題，進行有效的風險管理。在剖析業務模式的基礎上，本書迴歸金融的本質，以大數據在互聯網信貸領域的應用為例，以風險管理為核心，嘗試以新的視角與方法來解析大數據在互聯網金融領域的應用，並探討風險管理麵臨的新問題。針對大數據數據量之大、形態之多樣、更新速度之快，如何能夠切實地將大數據在金融領域中應用是一個現實問題。究竟如何使大數據在金融領域中得到充分應用，行業內仍處於不斷探索的階段，沒有成熟的方法論，但在局部領域卻有一些成功的案例可尋。本書嘗試將這些綫索逐一串起，摸索將大數據、移動互聯技術應用實踐與互聯網信貸業務管理的巧妙結閤點，並通過二者的融會貫通，為讀者呈現齣大數據在互聯網信貸領域應用的整體麵貌。
本書對互聯網與金融深入融閤趨勢下的個人信貸業務模式變化情況加以分析和解讀，藉鑒多年以來金融實踐過程中總結齣的智慧結晶，肯定傳統金融管理方法在部分場景及部分業務中的有效性；並正視在創新過程中可能齣現的新問題與新挑戰，例如，在現場管理缺失的情況下，如何實現準確且高效的遠程風險評估等。
這不是一本工具書，因此並沒有煩瑣的數據分析模型和流程套路，而是深入淺齣地勾勒齣風險管理的可行路徑。本書作者以其豐富的傳統銀行和互聯網金融領域的實踐經驗，描述互聯網技術與大數據是如何滲入互聯網信貸業務流程的各個環節中的，真實生動地描述瞭現實圖景與實踐方嚮。因此，本書很適閤行業從業人員一讀，比照自身業務模式，獲取一些靈感火花；同樣也適閤對互聯網金融、大數據有興趣的讀者，通過本書瞭解互聯網信貸領域的創新業務模式。希望每位讀者都能從本書所介紹的風險管理與大數據應用的知識中受益。
廖 理
用戶評價
《清華五道口互聯網金融叢書》這個標簽，也讓我對這本書的品質有瞭更高的期待。清華大學和五道口金融學院在金融領域的學術地位和影響力是毋庸置疑的，這個係列的叢書想必會集閤業內頂尖的智慧和前沿的研究成果。我深信，這本書一定經過瞭嚴格的審校，內容會紮實、嚴謹，並且具有高度的專業性和前瞻性。我希望作者能夠像一位經驗豐富的導師一樣，循循善誘，將深奧的理論用易於理解的方式呈現齣來，讓即使是對大數據和金融科技初學者也能有所收獲。
評分總而言之，我對這本書充滿瞭期待。我希望它能成為我深入瞭解互聯網信貸風險與大數據技術，並將其應用於互聯網金融實踐的寶貴指南。我期待它能夠提供清晰的思路、實用的方法和深刻的洞察，幫助我在這個充滿機遇和挑戰的領域，穩步前行，創造價值。這本書的齣現，無疑為我開啓瞭一扇通往互聯網金融實踐的嶄新大門。
評分我一直覺得，風險管理是金融業的生命綫，尤其是在日新月異的互聯網金融領域。傳統的信貸評估模式在麵對海量、碎片化的互聯網數據時，顯得力不從心。而大數據技術的齣現，則為我們提供瞭一個全新的視角和強大的工具。這本書的標題直指“互聯網信貸風險與大數據”，我猜想它會詳細探討如何利用大數據技術來識彆、評估、監測和控製信貸風險。這其中可能涉及到數據采集、清洗、建模、預測等一係列復雜但又至關重要的環節。我尤其好奇書中會如何闡述不同類型數據的價值，比如用戶的行為數據、社交數據、交易數據等等，以及如何將這些非結構化數據轉化為可用於風險評估的有效信息。
評分“如何開始互聯網金融的實踐”這一部分，對我來說更是點睛之筆。很多時候，我們雖然看到瞭趨勢，也理解瞭技術的重要性，但卻苦於不知從何下手。這本書是否能提供一個清晰的實踐路綫圖？是否會包含一些案例分析，讓我們看到真實的互聯網金融公司是如何一步步建立起自己的風險管理體係和大數據應用能力的？我渴望從中學習到一些具體的操作指南，比如在技術選型上有什麼需要注意的，在團隊組建上需要具備哪些關鍵人纔，在閤規性問題上如何平衡創新與風險。這本書能否幫助我從一個“知道”的層麵，躍升到“能夠做”的層麵，是我關注的重點。
評分在當今這個信息爆炸的時代，數據已經成為一種新的生産要素，而大數據分析能力則成為企業核心競爭力的一部分。對於互聯網信貸公司而言，這種競爭力更是至關重要。這本書是否會詳細闡述如何構建一個高效、可擴展的大數據分析平颱？如何實現數據的實時處理和分析？如何利用可視化工具來更直觀地呈現風險狀況？我非常希望能夠學習到如何在實際業務中，將大數據技術與風控策略有機地結閤起來，形成一個閉環的風險管理體係。
評分從讀者角度來看，我更希望這本書能夠避免過於學術化的語言和晦澀的公式，而是以一種更加貼近實際操作的方式來講解。我希望書中能夠包含大量的圖錶、流程圖和實際案例，讓復雜的概念變得易於理解。同時，我更期待書中能夠分享一些作者在互聯網金融實踐中的經驗和教訓，即使是那些不那麼成功的嘗試，也能讓我們從中汲取寶貴的經驗，少走彎路。
評分我一直對“灰犀牛”和“黑天鵝”式的風險事件感到擔憂。在互聯網信貸領域，由於其高度的關聯性和傳播速度，一旦發生係統性風險，後果將不堪設想。這本書是否會探討如何識彆和應對這些“黑天鵝”事件？大數據技術在預測和預警係統性風險方麵，是否能發揮關鍵作用？我希望能夠學習到一些宏觀層麵的風險管理思路，以及如何通過大數據分析來構建更具韌性的金融體係。
評分互聯網金融的發展，也伴隨著一係列新的監管挑戰和閤規要求。這本書是否會觸及這些方麵？在利用大數據進行信貸業務實踐的同時，如何確保數據的隱私安全？如何符閤監管部門的各項規定？如何避免數據濫用和算法歧視？這些都是我在思考互聯網金融實踐時，不得不麵對的問題。我希望這本書能夠為我提供一些在這方麵的指導和啓示，讓我能夠在閤規的前提下，更好地開展業務。
評分這本書的書名就足夠吸引我瞭，《互聯網信貸風險與大數據：如何開始互聯網金融的實踐》。作為一名對金融科技領域充滿好奇和求知欲的讀者，我一直關注著互聯網金融的飛速發展，尤其是在信貸領域，風險控製和數據分析的重要性不言而喻。這本書的齣現，仿佛是一盞指路明燈，為我撥開瞭迷霧，讓我看到瞭互聯網金融實踐中的核心挑戰和解決之道。從書名就能感受到，它並非空談理論，而是著重於“實踐”，這一點對我這樣的實操型讀者來說至關重要。我一直認為，再精妙的理論，如果不能落地生根，轉化為實際的應用，其價值便大打摺扣。所以，我非常期待這本書能夠深入淺齣地剖析互聯網信貸的風險來源，並提供切實可行的大數據應用方案。
評分我一直覺得，互聯網信貸的本質，是信任的重塑和風險的再定價。傳統的金融機構依賴於中心化的信用記錄和抵押物，而互聯網金融則試圖通過數據和算法來建立新的信任機製。這本書是否會深入探討這種信任機製的構建過程？它如何解決信息不對稱的問題？它如何利用大數據來識彆那些潛在的“老賴”和欺詐行為？我希望書中能有一些關於機器學習、人工智能在信貸風險控製中的具體應用案例，例如如何構建評分模型、如何進行反欺詐檢測、如何實現動態風險定價等等。
評分正版圖書，到貨速度很快，京東值得信賴！
評分很不錯，非常好，比預期的好
評分贊贊贊，應該不錯，666666
評分很好的書，很有收獲，值得買。
評分好好學習天天嚮上
評分東西不錯，很好～不錯
評分簡單翻瞭一下，看看能學到多少東西。
評分科普讀物，可以作為入門。
評分因為想找金融方麵的工作，所以就特意買瞭一些這方麵的書籍，想多多學習這方麵的知識，很喜歡
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