風控大數據時代下的信貸風險管理和實踐+互聯網金融時代消費信貸評分建模與應用+互聯網消費金融 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

• 風控
• 大數據
• 信貸風險管理
• 互聯網金融
• 消費信貸
• 評分建模
• 金融科技
• 金融工程
• 數據分析
• 風險評估

店鋪： 藍墨水圖書專營店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121319600

商品編碼：15937734494

齣版時間：2017-08-01

套裝4冊：

互聯網消費金融:模式與實踐

互聯網信貸風險與大數據

互聯網金融時代消費信貸評分建模與應用

風控：大數據時代下的信貸風險管理和實踐

書號：9787121296444 9787302408765 9787121254994 9787121319600

風控：大數據時代下的信貸風險管理和實踐 其他 – 2017年8月1日

王軍偉 (作者)

基本信息

齣版社: 電子工業齣版社; 第1版 (2017年8月1日)

叢書名: 大數據科學與應用叢書

其他: 256頁

ISBN: 9787121319600

條形碼: 9787121319600

ASIN: B074BNVCMZ

定價 49元

本書對大數據時代下的信貸風險管理進行瞭介紹和剖析。首先，從經濟學理論與實踐應用上對信貸的産生和經濟意義、信貸分析方法的變遷進行闡述；其次，對信貸整個生命周期中使用的Cohort分析、信貸業務開展、閤同簽訂、風險監控預警、催收和不良資産處置、係統信息管理係統中報錶等重要方法進行瞭深入講解；·後，從財務數據、信用報告、交易流水等信貸角度方麵分析藉款者的還款能力和還款意願，並提齣瞭還款意願的貨幣量化方法。同時，對傳統信貸方法、IPC信貸方法、巴塞爾協議方法、大數據風控進行優缺點分析，提齣瞭基於IPC信貸、巴塞爾協議的大數據風控模式，並給齣瞭不同情況下的具體實施方案，有助於信貸機構提高自身風險管理能力。本書理論與實踐相結閤，適閤銀行、信用保證保險、消費金融、P2P、小貸公司、互聯網金融、大數據風控等從業人員，以及有意從事金融工作的人員閱讀與參考。

作者簡介

王軍偉曾服務於支付寶、眾安保險、哈爾濱銀行互聯網金融事業部等，主要從事大數據分析挖掘、信貸風險管理工作,從事數據分析挖掘10多年，基於對Basel協議研究有10年餘並從事信貸風險管理5年餘，發錶文章數十篇並獨創陰陽五行經濟學。

 

目錄

目 錄

 

導言 / 001

 

信貸的經濟學基礎 / 010

2.1 信貸産生的經濟學分析 011

2.2 信貸分析方法隨經濟周期而發生變化 019

2.3 信貸風控和策略的經濟學分析 024

 

信貸分析秘密武器 ——Cohort分析 / 027

Cohort分析的案例和模型 035

 

信貸業務的開展 / 040

4.1 客戶畫像和産品設計 041

4.2 市場開拓和營銷 046

4.3 申請調查 051

 

信貨分析 / 062

5.1 硬信息分析 66

5.2 軟信息分析 113

5.3 還款意願量化方法 126

5.4 全麵風險管理 134

5.5 壓力測試——未來預期與敏感度分析 139

 

現有信貸方法的優缺點與改進建議 / 145

6.1 傳統信貸的優缺點和改進建議 147

6.2 IPC信貸的優缺點和改進建議 151

6.3 “信貸工廠”的優缺點和改進建議 154

6.4 巴塞爾協議模式的優缺點及改進建議 156

6.5 大數據風控模式的優缺點和改進建議 160

6.6 基於傳統信貸、IPC信貸、“信貸工廠”、巴塞爾協議

和大數據風控模式融閤的展望 177

 

信貸的審批決策 / 180

7.1 信貸審批委員會決策模式 182

7.2 “信貸工廠”審批模式 188

7.3 大數據風控自動審批模式 189

 

信貸的閤同簽訂及貸款發放 / 200

 

風險監控預警 / 207

 

信貸的還款階段 / 214

 

逾期管理和不良資産處理 / 221

 

MIS係統 / 234

 

 

後記 / 243

參考文獻 / 246

 

基本信息

 

書名:互聯網金融時代消費信貸評分建模與應用

 

定價：55元

 

作者:單良著

 

齣版社：電子工業齣版社

 

齣版日期：2015-03-01

 

ISBN：9787121254994

 

字數：232000

 

頁碼：260

 

版次：1

 

裝幀：平裝

 

開本：16開

 

商品重量：

 

 

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。

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。本書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上規範互聯網金融産品的各種風險。

書名:互聯網信貸風險與大數據——如何開始互聯網金融的實踐

 

：49.00元

 

作者:陳紅梅 主編

 

齣版社：清華大學齣版社

 

齣版日期：2015-08-01

 

ISBN：9787302408765

 

字數：

 

頁碼：

 

版次：1

 

裝幀：精裝

 

開本：16開

 

商品重量：

 

 

編輯推薦

 

編輯重點推薦：《實戰大數據：移動互聯網時代的商業應用》·作者是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；

 

 

目錄

 

 

 

章

 

個人信貸業務創新模式

 

節 互聯網金融來瞭

 

一、第 I 階段 ：信息發布平颱／／ 004

 

二、第 II 階段 ：傳統金融業務延伸／／ 004

 

三、第 III 階段 ：跳齣傳統金融圈／／ 006

 

四、新階段 ：從需求到體驗／／ 00

 

第二節 個人信貸業務的發展與創新

 

一、小額貸款公司／／ 012

 

二、消費金融公司／／ 013

 

三、網絡銀行／／ 014

 

四、互聯網企業的信貸服務／／ 016

 

五、支付企業的信貸服務／／ 017

 

六、新型網絡融資模式／／ 01

 

第三節 創新業務模式下的再認識

 

一、盈利之謎／／ 025

 

二、風險管理／／ 027

 

三、關鍵風險點／／ 02

 

----------------------- 頁麵 17-----------------------

 

目 錄

 

第四節 風險管理是創新持續之本

 

一、小額分散、規模經營／／ 034

 

二、風險管理能力與效率並重／／ 035

 

三、重點防控欺詐風險／／ 036

 

四、適度的風險容忍度／／ 037

 

五、存量客戶的風險管理／／ 03

 

第五節 大數據——風險管理起跳闆

 

一、欺詐監測／／ 043

 

二、信用風險評估／／ 044

 

三、風險預警／／ 045

 

四、逾期客戶管理／／ 046

 

五、徵信服務／／ 047

 

第二章

 

風險管理概述

 

節 理解風險

 

一、什麼是風險／／ 051

 

二、風險的類型／／ 053

 

015

 

----------------------- 頁麵 18-----------------------

 

互聯網信貸風險與大數據——如何開始互聯網金融的實踐

 

第二節 風險管理的概念

 

一、風險的內涵／／ 058

 

二、風險的衡量與管理手段／／ 05

 

三、風險的閉環管理／／ 060

 

第三節 風險管理戰略

 

一、風險管理戰略的概念／／ 061

 

二、風險偏好與容忍度／／ 062

 

第四節 風險管理策略

 

一、全麵風險管理／／ 063

 

二、集中的管理架構／／ 066

 

三、風險分散的原則／／ 067

 

四、計量風險工具／／ 068

 

五、資産組閤管理／／ 06

 

第三章

 

個人信貸申請準入

 

節 信貸工廠

 

一、信貸工廠的起源／／ 075

 

二、為什麼工廠化／／ 078

 

三、服務於審批，不僅僅是審批／／ 080

 

四、標準化與差異化的結閤／／ 084

 

五、“互聯網”信貸工廠／／ 085

 

第二節 審批自動化車間

 

第三節 體驗式審批

 

一、實時審批／／ 090

 

016

 

----------------------- 頁麵 19-----------------------

 

目 錄

 

二、審批前置／／ 093

 

三、零感知審批／／ 094

 

四、移動審批／／ 097

 

第四節 反欺詐管理

 

一、個人信貸欺詐風險誤讀／／ 100

 

二、欺詐類型／／ 101

 

三、申請欺詐的管控／／ 102

 

四、交易欺詐的管控／／ 107

 

五、反欺詐的新問題／／ 110

 

六、反欺詐的新思路／／ 112

 

第五節 客戶準入的模型支持

 

一、申請風險模型／／ 11

 

二、初始額度模型／／ 121

 

三、申請欺詐模型／／ 123

 

第六節 金融徵信服務

 

一、徵信行業發展曆程／／ 126

 

二、外徵信環境比較／／ 128

 

三、徵信機構主要類型／／ 131

 

四、徵信行業發展現狀及睏境／／ 134

 

五、徵信市場展望／／ 135

...

書名      互聯網消費金融模式與實踐      

 

作者      楊纔勇

 

定價       50.00元

 

齣版社   電子工業齣版社

 

ISBN      9787121296444    

 

齣版日期       2016-09-01

 

字數       234000   

 

頁碼       296

 

版次       1    

 

裝幀      平裝

 

開本       16開     

 

商品重量       0.4Kg

 

  內容簡介

 

零壹研究院(零壹財經)開展互聯網消費金融的研究，目的在於總結、描述、厘清互聯網消費金融這一新興領域的現狀；分析典型互聯網消費金融公司和産品的業務模式；分析互聯網消費金融的典型發展案例；對互聯網消費金融的新價值進行探討，研究如何結閤互聯網場景和數據進行精細化的消費信貸定價，並根據定價原則和策略進行相應的産品設計；發掘未被充分重視但存在重大潛力的互聯網消費金融商業新機會；討論互聯網消費金融可能涉及的監管問題；總結、推測互聯網消費金融的發展趨勢。希望通過這些研究，一方麵增強社會大眾對於互聯網消費金融的認識，另一方麵幫助行業梳理思路、啓發思考，共同促進這一行業的快速、持續、健康發展。

 

  作者簡介

 

楊纔勇 中央財經大學經濟學碩士，曾長期從事宏觀經濟研究，現任零壹研究院研究員，專注互聯網金融行業研究。

 

李耀東，工學博士，副教授，“零壹財經”研究員，互聯網愛好者，熱愛互聯網與金融相結閤的一切事物，如P2P藉貸、眾籌、移動支付、智能理財、虛擬貨幣。閤著《比特幣》《互聯網金融》等，目前從事P2P藉貸、眾籌等行業研究與行業報告的編寫工作。

《數字浪潮下的金融創新與風險駕馭》 內容概述： 《數字浪潮下的金融創新與風險駕馭》是一本深度剖析當前金融業數字化轉型浪潮中湧現的新機遇與新挑戰的著作。本書聚焦於新興技術如何重塑傳統金融服務模式，以及在此過程中，金融機構如何有效識彆、評估和管理日益復雜的風險。本書從宏觀的行業趨勢、微觀的業務實踐、前沿的技術應用以及審慎的監管視角，構建瞭一個多維度、立體化的金融創新與風險管理框架，旨在為業界同仁提供一套前瞻性的認知體係和可行的實踐指南。 第一部分：數字金融的變革圖景 本部分深入探討瞭驅動當前金融行業變革的核心力量——數字化浪潮。我們將從以下幾個層麵展開： 宏觀經濟與技術驅動力： 分析大數據、人工智能、雲計算、區塊鏈等顛覆性技術如何滲透到金融服務的各個環節，重塑價值鏈。探討互聯網、移動支付、社交媒體等基礎設施的普及如何催生新的金融需求和商業模式。 新興金融業態的崛起： 詳細闡述數字銀行、開放銀行、金融科技（FinTech）、監管科技（RegTech）等新業態的特點、發展邏輯及其對傳統金融機構的衝擊與融閤。著重分析這些新業態如何通過技術賦能，提升效率、降低成本、優化客戶體驗，並拓展服務邊界。 消費金融的演進與重塑： 聚焦於消費金融領域在數字化時代的深刻變革。分析移動互聯網、電商平颱如何與消費信貸深度融閤，催生齣場景化、即時化的信貸需求。探討新型消費信貸産品，如分期付款、先買後付（BNPL）、信用錢包等，及其對消費者行為、金融産品設計和風險特徵的影響。 普惠金融的新篇章： 審視數字化技術在推動普惠金融發展方麵的作用。分析如何通過技術手段降低服務門檻，觸達傳統金融服務難以覆蓋的長尾客戶群體，包括小微企業、農村居民、青年群體等，滿足其日益增長的金融需求，實現更廣泛的金融包容性。 第二部分：數字技術驅動的風險管理創新 本部分將重點聚焦於數字化轉型如何為金融風險管理帶來革命性的變革。我們不局限於傳統的風險劃分，而是深入挖掘新技術在風險識彆、評估、監控與處置全生命周期的應用潛力。 大數據與智能分析在風險管理中的應用： 信用風險管理： 詳述如何利用海量、多維度的數據（包括交易行為、社交畫像、運營商數據、公共記錄等）構建更精細化的信用評分模型。分析機器學習、深度學習算法在信用欺詐識彆、逾期預測、客戶畫像構建等方麵的應用，以及如何通過動態評分調整和實時預警機製，提升信用風險的預測精度和響應速度。 反欺詐與反洗錢： 探討如何利用圖計算、異常檢測、行為分析等技術，構建強大的反欺詐和反洗錢體係。分析在身份驗證、交易監控、風險信號捕捉等方麵的技術實現，以及如何應對日益復雜的欺詐手段和洗錢模式。 操作風險與閤規風險： 分析如何通過自動化審計、流程監控、自然語言處理（NLP）等技術，提升操作風險的識彆能力和閤規性審查效率。探討如何利用技術手段保障數據安全、隱私保護，並滿足不斷變化的監管要求。 人工智能與機器學習賦能的風險決策： 智能風控平颱構建： 介紹如何構建集數據采集、模型訓練、策略執行、效果評估為一體的智能化風險管理平颱。分析自動化決策引擎、規則引擎、模型部署與迭代等關鍵環節。 預測性分析與早期預警： 強調預測性分析在風險管理中的重要性。探討如何利用AI模型提前識彆潛在的風險信號，如係統性風險、市場波動風險、流動性風險等，為機構提供 proactive 的決策支持。 個性化風險定價與客戶分層： 分析如何基於客戶的風險畫像，實現更精細化的風險定價和客戶分層管理，從而優化業務組閤，提升盈利能力。 區塊鏈技術的風險管理價值： 提升交易透明度與可追溯性： 探討區塊鏈在資産登記、交易記錄、閤同執行等方麵的應用，如何提高金融交易的透明度和可追溯性，降低信息不對稱帶來的風險。 加強供應鏈金融的風險控製： 分析區塊鏈如何為供應鏈金融提供可信的記錄和驗證機製，有效降低信息泄露、重復融資等風險。 智能閤約在風險自動化執行中的作用： 介紹智能閤約如何實現預設條件下的自動化執行，例如自動觸發止損、保險理賠等，從而減少人為乾預，降低操作風險。 第三部分：互聯網消費金融的實踐與挑戰 本部分將聚焦於互聯網時代消費金融的實際運行，深入剖析其業務模式、技術應用以及所麵臨的突齣風險與管理難題。 互聯網消費信貸産品的設計與創新： 場景化信貸： 深入分析教育分期、醫療分期、旅遊分期、傢裝分期等場景化消費信貸的運作模式。探討如何與綫上綫下商傢緊密結閤，將信貸服務嵌入到消費者購物、消費的每一個環節。 即時信貸與“先買後付”： 詳細闡述即時信貸和BNPL模式的興起背景、用戶畫像、産品特點及市場潛力。分析其對消費者消費習慣和信貸行為的影響。 信用産品迭代與用戶生命周期管理： 探討如何基於用戶行為數據，對信用産品進行持續迭代優化，並進行全生命周期的用戶管理，從獲客、授信、用信到貸後管理。 用戶畫像與精準營銷： 多維度用戶數據采集與分析： 強調用戶畫像構建的重要性，包括靜態畫像（基本信息）和動態畫像（行為數據、交易數據、社交數據等）。 精準獲客與營銷策略： 分析如何利用用戶畫像進行精準獲客，降低營銷成本，提高轉化率。探討個性化推薦、動態定價等營銷策略。 消費金融的風險控製重點與難點： 信用風險的集中爆發： 分析互聯網消費金融由於其用戶群體廣泛、授信門檻相對較低，在宏觀經濟下行或監管收緊時，容易齣現信用風險集中的問題。 欺詐風險的多樣化與隱蔽性： 探討利用虛假身份、套現、團夥欺詐等新型欺詐手段，以及如何防範。 貸後管理與催收挑戰： 分析互聯網催收的閤規性要求，以及如何通過技術手段和精細化管理，提高逾期管理和催收效率。 數據隱私與安全風險： 強調在大量收集和使用用戶數據的同時，必須高度重視數據隱私保護和信息安全，防範數據泄露和濫用風險。 監管政策的不確定性： 探討互聯網消費金融所麵臨的快速變化的監管環境，以及如何適應並滿足新的監管要求。 未來發展趨勢與前瞻： 技術驅動的智能化風控體係： 預測AI、大數據、雲計算等技術將繼續深化在消費金融風控領域的應用，構建更加智能、高效、自主的風險管理體係。 閤規與創新並重： 強調閤規經營是互聯網消費金融持續發展的基石，如何在閤規框架內實現模式和技術的創新將是關鍵。 生態化發展與跨界閤作： 探討消費金融與電商、社交、齣行、生活服務等領域的深度融閤，構建更加完善的金融服務生態。 結論： 《數字浪潮下的金融創新與風險駕馭》旨在為讀者勾勒齣一幅清晰的數字金融發展藍圖，並提供一套應對挑戰、把握機遇的思考框架。本書強調，在瞬息萬變的數字時代，金融機構必須以開放的心態擁抱技術變革，以審慎的態度駕馭風險，纔能在激烈的競爭中立於不敗之地，實現可持續的創新與發展。本書內容翔實，邏輯嚴謹，案例豐富，既有理論高度，又有實踐指導意義，是金融從業者、科技創新者、政策製定者以及對數字金融感興趣的讀者不可多得的參考讀物。

評分☆☆☆☆☆

這是一本讓人腦洞大開的書，它不僅講述瞭大數據風控理論，更深入探討瞭在大數據時代下，如何將這些理論切實地應用於信貸風險管理中。書中引用的案例非常具有代錶性，讓我看到瞭理論與實踐之間的巨大鴻溝是如何被填補的。我印象特彆深刻的是關於“反欺詐”那一章節，書中介紹的那些利用大數據挖掘潛在欺詐行為的精妙方法，簡直如同偵探破案一般，讓我嘆為觀止。它不僅僅是關於技術，更是關於一種思維方式的轉變——如何從海量數據中提煉齣有價值的信息，並將其轉化為可操作的風險控製手段。它讓我意識到，在數字化浪潮下，傳統的信貸風險管理模式已經遠遠不夠，必須擁抱大數據，纔能在激烈的市場競爭中立於不敗之地。

評分☆☆☆☆☆

對於互聯網金融領域的消費者信貸評分建模，這本書簡直是新手入門和從業者進階的寶典。它沒有止步於概念的堆砌，而是通過大量的實操性指導，手把手地教會讀者如何構建和應用信貸評分模型。從數據采集、特徵工程，到模型選擇（如邏輯迴歸、決策樹、集成學習方法如 XGBoost 等），再到模型評估與驗證，每一個環節都講解得非常細緻，並且附帶瞭大量的代碼示例和圖錶說明，這對於我這樣動手能力較強，喜歡邊學邊練的讀者來說，是極大的福音。書中對模型性能的優化策略，以及如何應對模型漂移和數據不平衡等常見問題，也提供瞭非常實用的建議。更讓我驚喜的是，它還探討瞭模型在實際業務中的落地應用，比如如何將評分結果轉化為具體的信貸額度、利率定價，以及貸後風險預警等，這些都極大地拓寬瞭我對消費信貸業務的理解。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是一部互聯網消費金融的百科全書，它全麵地梳理瞭互聯網消費金融的商業模式、發展曆程、核心業務以及麵臨的挑戰。我過去對這個領域存在一些模糊的認識，但通過閱讀這本書，我得以係統地瞭解其生態構成，包括平颱方、金融機構、技術服務商以及用戶等各個參與者的角色和關係。書中對不同類型的消費信貸産品（如小額貸款、分期購物、現金貸等）的特點和風險特徵進行瞭深入的分析，讓我對這些産品有瞭更清晰的認知。此外，它還探討瞭監管政策對互聯網消費金融發展的影響，以及行業未來的發展趨勢，比如場景金融、人工智能在信貸服務中的應用等。這本書為我勾勒齣瞭一個清晰的互聯網消費金融全景圖，讓我能夠更宏觀地把握這個快速變化的行業。

評分☆☆☆☆☆

這本書的閱讀體驗簡直是顛覆性的，它讓我重新認識瞭大數據在信貸風險管理領域扮演的核心角色。從最基礎的風控理念到如今先進的算法模型，作者層層遞進，條理清晰地闡述瞭大數據風控的演進過程。我尤其欣賞書中對實際案例的深入剖析，那些來自真實業務場景的挑戰與解決方案，讓枯燥的理論變得鮮活起來。例如，書中詳細講解瞭如何利用多維度的數據源（如社交行為、交易記錄、甚至地理位置信息）來構建更為精準的風險評估模型，這遠比我之前理解的傳統風控手段要強大得多。書中還提到瞭模型的可解釋性問題，以及如何在追求模型精度的同時，保證其閤規性和透明度，這在當前越來越強調數據倫理的時代尤為重要。讀完之後，我感覺自己仿佛置身於一個數據驅動的信貸決策中心，對風險有瞭更深刻的洞察，也對未來金融科技的發展方嚮有瞭更清晰的認識。

評分☆☆☆☆☆

讀完這本書，我對互聯網金融消費信貸的風險管理有瞭全新的視角。它不再是冰冷的數字和模型，而是充滿瞭對人性的洞察和對商業邏輯的深刻理解。書中對模型構建的每一個細節都進行瞭細緻的講解，尤其是在特徵選擇和模型解釋性方麵，提供瞭很多獨到的見解。我曾經對一些復雜模型的“黑箱”效應感到擔憂，但這本書很好地解釋瞭如何在保證模型效果的同時，提升其可解釋性，從而更好地滿足閤規要求和業務需求。書中還深入探討瞭模型上綫後的持續監控和迭代優化，強調瞭風險管理是一個動態而非靜態的過程，這對於我在實際工作中改進風控流程非常有啓發。總而言之，這是一本理論與實踐相結閤，既有深度又有廣度的優秀讀物。