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王軍偉，單良，茆小林 著

圖書標籤:

• 風控
• 大數據
• 信貸風險管理
• 消費信貸
• 評分建模
• 互聯網金融
• 金融科技
• 包郵
• 書籍
• 金融

店鋪： 曠氏文豪圖書專營店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121319600

商品編碼：15963995553

YL9620  9787121319600 9787121254994

風控：大數據時代下的信貸風險管理和實踐

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。
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

互聯網金融時代消費信貸評分建模與應用

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****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。

1章 消費金融風險 /001

1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

1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

1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

1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

1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

1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

1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

1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

1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

《風控·大數據時代下的信貸風險管理與實踐》 在金融科技浪潮席捲全球的今天，大數據已經成為驅動各行各業創新發展的核心引擎。尤其在信貸領域，海量數據的獲取、分析和應用能力，正以前所未有的方式重塑著風險管理的麵貌。本書深入探討大數據在信貸風險管理中的戰略地位和實操價值，為理解和應對日益復雜的信貸風險提供瞭一套係統性的解決方案。 核心內容概述： 大數據時代的風險重塑： 詳細闡述大數據技術如何從根本上改變信貸風險的感知、評估、監測和處置方式。我們將分析傳統風控模式的局限性，並重點介紹大數據帶來的機遇，例如更精準的客戶畫像、更動態的風險預警、以及更智能的欺詐防範。 數據驅動的信貸全流程管理： 本書將信貸流程分解為貸前、貸中、貸後三個關鍵階段，並深入剖析大數據在每個階段的應用： 貸前風險評估： 介紹如何整閤多維度數據（如社交、行為、交易、信用信息等），構建更加全麵和精準的客戶信用評分模型。討論先進的機器學習算法在反欺詐、反洗錢、以及識彆潛在高風險客戶方麵的應用。 貸中風險監測： 探討如何利用實時大數據流，對存量信貸客戶進行持續的風險畫像和動態監測。介紹預警模型的構建與優化，以及在齣現風險信號時如何觸發自動化處置機製。 貸後管理與催收： 分析大數據在優化催收策略、提升催收效率、以及降低不良資産方麵的作用。介紹如何通過數據分析來識彆不同類型逾期客戶的根本原因，並製定個性化的還款方案。 先進的風控技術與模型： 重點介紹大數據時代下信貸風險管理的核心技術和方法論。這包括： 機器學習與人工智能： 深入講解邏輯迴歸、決策樹、隨機森林、梯度提升機（如XGBoost, LightGBM）、神經網絡等主流機器學習算法在信用評分、風險預測、欺詐檢測中的原理、應用場景及優缺點。 圖計算與網絡分析： 闡述如何利用圖計算技術揭示用戶之間的關聯關係，識彆“團夥欺詐”、“羊毛黨”等復雜風險模式。 自然語言處理（NLP）： 探討NLP技術在分析文本數據（如社交媒體評論、客服對話、徵信報告中的模糊描述）以獲取額外風險信息方麵的應用。 反欺詐技術： 詳細介紹基於大數據的反欺詐體係，包括設備指紋、行為序列分析、關係網絡分析、異常檢測等。 數據治理與閤規性： 在大數據時代，數據的質量、安全和隱私保護是風控工作的基石。本書將討論如何建立健全的數據治理體係，確保數據的準確性、完整性和一緻性。同時，也會深入探討數據隱私保護法規（如GDPR、國內相關法律法規）對信貸風控實踐的影響，以及如何在閤規的前提下最大化數據價值。 實踐案例與行業洞察： 結閤國內外知名金融機構、科技公司在信貸風控領域的成功實踐，提供生動具體的案例分析。從小型消費信貸到大型企業融資，展示大數據風控解決方案如何有效提升信貸業務的盈利能力和風險控製水平。 本書特色： 理論與實踐相結閤： 既有對大數據風控理論框架的係統梳理，也包含大量可操作的實踐方法和技術細節。 前沿技術深度解析： 重點介紹當前最先進的機器學習算法和數據分析技術在風控領域的最新應用。 全流程覆蓋： 覆蓋信貸業務的貸前、貸中、貸後全生命周期風險管理。 麵嚮未來： 展望大數據和人工智能在未來信貸風險管理中可能的發展趨勢和挑戰。 本書適閤金融機構的風險管理從業人員、數據科學傢、産品經理、以及對信貸風險管理和大數據技術感興趣的讀者閱讀。通過本書的學習，讀者將能夠更深刻地理解大數據驅動下信貸風險管理的精髓，掌握構建和優化風控體係的關鍵技能，從而在激烈的市場競爭中保持領先地位。 《互聯網金融時代：消費信貸評分建模與應用》 隨著互聯網技術的飛速發展，消費信貸業務迎來瞭前所未有的增長機遇。在這一變革時期，如何精準、高效地評估和管理消費信貸的風險，成為金融機構和科技企業亟需解決的關鍵問題。本書聚焦於互聯網時代下消費信貸的評分建模與實際應用，為讀者提供瞭一套構建和優化消費信貸風險評估體係的全麵指南。 核心內容概述： 互聯網消費信貸的特點與挑戰： 深入分析互聯網消費信貸與傳統信貸的差異，包括客戶群體、産品形式、業務模式、數據來源等方麵的特點。闡述在海量、高維度、非結構化數據環境中，如何有效識彆和量化信用風險。 消費信貸評分模型的核心要素： 數據采集與清洗： 詳細介紹消費信貸評分模型所需的數據維度，包括申請人基本信息、行為數據、交易數據、社交數據、第三方數據等。強調數據質量的重要性，以及數據清洗、預處理、特徵工程的關鍵步驟。 特徵工程： 深入講解如何從原始數據中提取有價值的信用風險特徵，包括各類統計特徵、轉換特徵、交叉特徵、以及基於領域知識設計的特徵。 模型選擇與構建： 重點介紹適用於消費信貸評分建模的常用算法，如邏輯迴歸、決策樹、隨機森林、梯度提升機（GBDT）、XGBoost、LightGBM等。分析不同模型的原理、優缺點及其在實際場景中的適用性。 模型評估與優化： 闡述常用的模型評估指標，如AUC、KS值、GINI係數、準確率、召迴率等，並講解如何根據業務目標選擇閤適的評估方法。討論模型過擬閤、欠擬閤問題，以及模型調優的技術。 模型上綫與迭代： 介紹模型上綫前的準備工作，包括模型部署、API接口設計、風險控製策略對接等。強調模型在實際運行中的持續監控、效果評估和定期迭代更新的重要性。 消費信貸評分模型的應用場景： 授信額度審批： 如何利用評分模型為不同風險等級的客戶分配最優的授信額度。 利率定價： 如何根據客戶的信用風險來差異化定價，實現風險與收益的平衡。 反欺詐決策： 評分模型如何與反欺詐模型協同工作，提高整體的欺詐識彆能力。 催收策略優化： 如何利用評分模型對逾期客戶進行分層，並製定個性化的催收方案。 産品設計與營銷： 如何通過對用戶畫像和風險評估，設計更具吸引力的消費信貸産品，並進行精準營銷。 先進的建模技術與實踐： 深度學習在消費信貸中的應用： 探討如何利用深度學習模型（如RNN、CNN）處理序列數據和非結構化數據，以捕捉更復雜的信用信號。 圖神經網絡（GNN）的應用： 分析GNN如何通過挖掘用戶間的復雜關係網絡，識彆團夥欺詐和風險共振。 可解釋性AI（XAI）： 強調在金融領域，模型的可解釋性至關重要。介紹SHAP、LIME等方法，以理解模型的決策過程，滿足監管要求。 閤規性與倫理考量： 討論在消費信貸評分建模過程中，如何遵守相關法律法規（如反歧視、數據隱私），避免模型産生不公平的偏見，並維護消費者的閤法權益。 案例分析與發展趨勢： 提供國內外領先的消費信貸公司在評分建模與應用方麵的成功案例，深入剖析其模型構建思路、技術選型和業務落地經驗。同時，展望未來消費信貸評分建模的發展趨勢，如實時評分、聯邦學習、隱私計算等。 本書特色： 聚焦互聯網消費信貸： 緊密結閤互聯網金融的時代背景，深入探討消費信貸特有的風險管理問題。 建模流程全麵： 從數據準備到模型上綫，係統性地介紹瞭消費信貸評分模型的全生命周期。 技術與應用並重： 既有對主流建模技術的詳細講解，也涵蓋瞭模型在實際業務中的多元化應用。 前沿技術探討： 引入瞭深度學習、圖神經網絡等前沿技術在消費信貸領域的應用。 注重閤規與倫理： 強調瞭在金融科技發展中，閤規性和倫理考量的必要性。 本書適閤從事消費信貸業務的金融機構、科技公司、小貸公司、互金平颱的風控人員、産品經理、數據分析師、算法工程師閱讀。通過學習本書，讀者將能夠掌握構建和應用高效、穩健的消費信貸評分模型的核心技能，從而提升信貸業務的盈利能力和風險控製水平，在互聯網金融時代把握發展機遇。

評分☆☆☆☆☆

讀完這兩本書，我最大的感受是“理論與實踐完美結閤”。尤其是在當前信息爆炸、技術迭代飛快的時代，很多關於風險管理的理論往往滯後於實際需求。但這本書，尤其是關於風控大數據應用的章節，讓我看到瞭“活”的風險管理。它不僅僅是告訴你“是什麼”，更是告訴你“怎麼做”，而且是用真實世界的案例來佐證。比如，書中分析瞭不同行業在信貸風險管理中的具體應用，包括電商、P2P、小貸公司等，這些都是我日常工作中會接觸到的場景。它沒有迴避大數據風控在實施過程中遇到的挑戰，例如數據隱私、算法偏見、監管閤規等，並且提齣瞭不少具有建設性的解決思路。這讓我意識到，風控並非一味地收緊審批，而是如何在利用大數據優勢的同時，確保公平、閤規和可持續發展。同時，關於消費信貸評分模型的講解，也讓我看到瞭金融科技的魅力。如何利用大數據洞察用戶行為，構建更精準的信用畫像，從而為更多有閤理信貸需求的人提供便利，同時又將風險控製在可接受的範圍內，這纔是技術應用的真正價值所在。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣現，簡直就是及時雨！我之前一直在琢磨如何在新形勢下做好風控，特彆是看到身邊的朋友因為信貸問題吃瞭不少苦頭，心裏就更著急瞭。這兩本書閤在一起，簡直把我一直在找尋的答案清晰地呈現在眼前。風控這個詞聽起來就很高大上，但實際上和我們每個人的生活息息相關，尤其是在大數據時代，信息獲取的便捷性大大提高瞭，同時也帶來瞭新的風險。書中關於大數據如何應用於信貸風險管理的部分，讓我對“數據說話”有瞭更深刻的理解。它不是簡單地羅列技術，而是結閤瞭大量的實踐案例，從數據采集、清洗、分析到模型建立，邏輯清晰，可操作性極強。我特彆喜歡裏麵關於“概率模型”和“機器學習算法”的介紹，雖然我不是技術專傢，但書裏用通俗易懂的語言解釋瞭這些復雜概念，讓我這個非科班齣身的讀者也能get到精髓。而且，它沒有停留在理論層麵，而是深入探討瞭實際應用中的痛點和解決方案，比如如何平衡風險與收益、如何應對數據孤島問題等等，這些都是我在工作中經常會遇到的實際難題。這本書讓我對大數據在風控領域的潛力有瞭全新的認識，也為我今後的工作提供瞭寶貴的思路和方法。

評分☆☆☆☆☆

我一直對互聯網金融領域充滿好奇，尤其是消費信貸的飛速發展，簡直是爆炸式的增長。但與此同時，我也意識到其中隱藏的巨大風險。這套書恰好滿足瞭我對消費信貸評分建模與應用的深度探索需求。它不僅講解瞭評分模型的基本原理，還詳細闡述瞭如何根據不同的消費場景和用戶畫像來構建定製化的評分體係。書中對於特徵工程、模型選擇（比如邏輯迴歸、決策樹、集成學習等）的講解，都非常到位，而且還提供瞭大量的代碼示例和數據分析工具的建議，這對於我這種希望動手實踐的讀者來說，簡直是福音。更讓我驚喜的是，它還深入探討瞭模型上綫後的監控、評估和迭代優化機製，這部分內容在很多同類書籍中都鮮有涉及。從模型的設計到落地，再到持續的優化，形成瞭一個完整的閉環，這纔是真正有價值的實踐指導。這本書讓我明白，消費信貸的評分建模並非一成不變，而是需要根據市場變化和技術發展不斷調整和完善的動態過程。我從中學習到瞭如何更有效地識彆和管理消費信貸風險，為我未來的投資和創業提供瞭堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

這本書的內容讓我對“包郵”這兩個字有瞭全新的理解，當然，這裏的“包郵”更多的是一種比喻，象徵著信息傳遞的便捷和知識的普惠。在信貸風險管理領域，尤其是在大數據時代，信息的不對稱性一直是風險産生的根源之一。而這本書，則像一座橋梁，將復雜的風控理論和前沿的實踐經驗，以一種易於理解的方式傳遞給瞭讀者。我非常欣賞書中對於大數據在風控中的角色定位，它不是簡單地將大數據視為一種工具，而是將其視為一種思維方式和決策依據。從宏觀的行業趨勢分析，到微觀的個體信用評估，大數據都扮演著至關重要的角色。書中關於信用評分模型的構建和應用，也讓我耳目一新。它不再是單一維度的評估，而是多維度、動態化的模型，能夠更全麵、更準確地反映藉款人的信用狀況。這對於互聯網金融時代的消費信貸尤為重要，它能夠幫助金融機構在快速擴張的同時，有效控製不良貸款率，實現健康可持續發展。

評分☆☆☆☆☆

我本身就從事金融行業，對於信貸風險管理和互聯網金融有著濃厚的興趣和實踐經驗。這兩本書的組閤，可以說是一份非常寶貴的“乾貨”禮包。在風控大數據應用的方麵，書中深入剖析瞭大數據技術如何賦能信貸風控的全流程，從貸前審批、貸中監控到貸後催收，都有詳細的案例和方法論。我尤其關注的是關於反欺詐的章節，因為在實踐中，欺詐風險始終是金融機構需要重點防範的。書中介紹的利用大數據識彆異常行為模式的方法，給我帶來瞭很多啓發。而在消費信貸評分建模與應用方麵，書中對模型構建的細節講解非常到位，包括如何選擇閤適的算法、如何進行特徵工程、如何評估模型效果等等。這讓我對如何在復雜的互聯網金融環境中，構建穩定、精準的信用評分模型有瞭更清晰的認識。書中的內容不僅提供瞭理論指導，更重要的是提供瞭實踐可行的操作指南，幫助我能夠更好地應對當前金融科技快速發展的挑戰。