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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
• 金融工程
• 量化金融
• 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：15971840241

齣版時間：2017-08-01

套裝2本：

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

書號：9787121319600 9787121254994

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。

《數字時代金融風控：智能決策與穩健增長》 本書深入探討在飛速發展的數字時代，金融機構如何構建和優化其風險管理體係，以應對日益復雜的市場環境和不斷演變的風險形態。我們聚焦於大數據、人工智能等前沿技術在信貸風險管理中的實際應用，旨在為從業者提供一套係統性的理論框架和可操作的實踐指南，助力企業在激烈的市場競爭中實現穩健、可持續的增長。 第一部分：數字時代金融風險概覽與挑戰 在這一部分，我們將首先梳理數字時代背景下，金融業麵臨的宏觀經濟環境、技術革新以及監管政策的變化。重點分析當前金融風險的主要類型，包括但不限於信用風險、市場風險、操作風險、流動性風險以及新興的科技風險。 宏觀經濟環境的演變與影響： 探討全球經濟一體化、地緣政治風險、通貨膨脹壓力、利率波動等宏觀因素對金融風險的影響。分析不同經濟周期下，信貸資産質量的潛在變化以及金融機構的應對策略。 技術革新帶來的機遇與挑戰： 深入剖析大數據、人工智能（包括機器學習、深度學習）、雲計算、區塊鏈等技術如何重塑金融業態。闡述這些技術在提升效率、降低成本、拓展業務的同時，也可能帶來新的風險點，例如數據安全、算法偏見、模型失效等。 監管政策的動態調整與閤規要求： 分析各國金融監管機構在數字時代下，對金融風險管理提齣的新要求和新趨勢，如數據隱私保護、消費者權益、反洗錢、反欺詐等。探討金融機構如何在滿足閤規性的同時，提升風險管理能力。 新興風險形態的識彆與預警： 關注數字時代特有的風險，如網絡攻擊、數據泄露、平颱風險、係統性風險蔓延加速等。提齣前瞻性的風險識彆和預警機製。 第二部分：大數據賦能的信貸風險管理體係構建 本部分將聚焦於如何充分利用大數據技術，構建更加精準、高效、智能的信貸風險管理體係。從數據采集、清洗、分析到模型應用，我們將提供詳盡的闡述。 大數據在信貸風險管理中的核心價值： 闡述大數據如何幫助金融機構突破傳統數據局限，獲取更豐富、更全麵的客戶畫像和行為特徵，從而實現更精準的風險評估。 多維度數據源的整閤與利用： 探討除傳統徵信數據外，如何整閤和利用互聯網行為數據、社交媒體數據、交易流水、甚至物聯網數據等非結構化和半結構化數據。分析不同數據源的特點、潛在價值及采集、清洗、融閤的挑戰。 客戶畫像的構建與動態更新： 介紹構建精細化客戶畫像的方法論，包括客戶的信用能力、還款意願、消費習慣、潛在風險等維度。強調客戶畫像的動態更新機製，以應對客戶行為的實時變化。 大數據驅動的信用評估模型： 深入講解如何利用機器學習算法（如邏輯迴歸、決策樹、隨機森林、梯度提升樹、神經網絡等）構建創新的信用評分模型。對比不同模型的優劣，以及模型的可解釋性與性能之間的權衡。 反欺詐與反洗錢的應用： 闡述如何利用大數據分析和機器學習技術，識彆欺詐行為（如身份盜用、虛假信息、關聯欺詐等）和洗錢活動。介紹圖分析、異常檢測等技術在反欺詐和反洗錢場景的應用。 風險預警與監測體係： 構建實時、動態的風險預警與監測體係。如何通過大數據分析，識彆潛在的信用惡化信號，並及時發齣預警，以便采取主動的風險乾預措施。 第三部分：信貸全流程的風險精細化管理 本部分將深入探討如何將大數據和智能化技術應用於信貸業務的各個環節，實現風險管理的精細化和全生命周期覆蓋。 貸前風險評估與決策優化： 智能營銷與客戶準入： 如何通過大數據分析，精準識彆高潛力、低風險客戶，提升營銷轉化率。 自動化審批流程： 構建基於評分模型的自動化信貸審批係統，提高審批效率，降低人工成本，並減少主觀偏差。 反欺詐在貸前環節的應用： 強調貸前環節對欺詐的嚴防死守，通過多維度交叉驗證和行為分析，識彆和攔截高風險欺詐申請。 貸中風險監控與預警： 實時交易監控： 監控客戶在整個信貸周期內的交易行為，識彆異常交易模式，判斷客戶還款能力或意願的潛在變化。 行為模式分析： 分析客戶的行為模式變化，如還款行為、消費習慣、聯係人變化等，作為風險預警的信號。 負麵事件的及時捕捉： 利用大數據技術，監測與客戶相關的外部負麵信息，如輿情、司法信息、失信名單等。 貸後管理與催收智能化： 風險分類與分級管理： 基於客戶當前的風險狀況，進行精細化分類，並製定差異化的貸後管理策略。 預測性催收： 利用模型預測客戶的違約概率和催收難度，優化催收資源的分配，提升催收效率。 智能化催收策略： 結閤客戶畫像和行為分析，製定個性化的催收方案，提高溝通效率和客戶轉化率。 資産組閤的風險監控： 對整個信貸資産組閤進行宏觀和微觀層麵的風險監控，識彆潛在的係統性風險。 第四部分：互聯網金融時代的消費信貸創新與風險實踐 本部分將重點關注互聯網金融背景下，消費信貸領域的創新模式以及相應的風險管理挑戰與對策。 消費信貸模式的演進： 分析傳統銀行信貸、P2P藉貸、場景金融、助貸模式、消費分期等各類消費信貸模式的特點、優勢和風險。 消費信貸評分建模的特殊性： 探討消費信貸與傳統企業信貸在用戶畫像、數據獲取、風險特徵等方麵的差異。重點講解如何針對消費信貸場景，構建更加適閤的評分模型。 場景金融與獲客風險： 分析消費信貸與具體消費場景的結閤，如何通過場景獲客，以及場景中的潛在風險，例如商戶風險、平颱風險等。 小額、高頻的風險管理挑戰： 探討消費信貸業務量大、單筆金額小、交易頻率高的特點，對風險管理帶來的挑戰，以及如何通過自動化和智能化手段應對。 數據安全與隱私保護： 在消費信貸業務中，如何確保海量用戶數據的安全，並嚴格遵守數據隱私保護法規，贏得用戶信任。 閤規經營與風險底綫： 強調在追求業務創新的同時，必須堅守閤規經營的紅綫，確保業務模式的閤規性，避免踩雷。 案例研究與最佳實踐： 通過分析國內外成功的消費信貸機構的風險管理案例，提煉其在模型應用、風控策略、技術應用等方麵的經驗教訓，為讀者提供藉鑒。 第五部分：未來展望與可持續發展 在本書的最後部分，我們將展望數字時代金融風險管理的未來發展趨勢，並探討如何構建可持續的風險管理體係。 人工智能在風險管理中的深化應用： 探討更先進的AI技術，如聯邦學習、可解釋AI、強化學習等在風險管理領域的潛在應用。 宏觀審慎與微觀審慎的協同： 分析如何將個體金融機構的風險管理能力與宏觀金融穩定性相結閤，構建更加 robust 的金融體係。 綠色金融與ESG風險管理： 探討環境、社會和公司治理（ESG）因素對金融風險的影響，以及如何將其納入風險管理框架。 跨界閤作與生態共贏： 金融機構如何與科技公司、監管機構、行業協會等進行閤作，共同構建更加健康的金融生態。 人纔培養與組織文化建設： 強調構建一支具備數據素養、風險意識和創新能力的專業團隊，以及營造積極的企業風險文化。 本書的目標讀者群廣泛，包括但不限於：銀行、證券、保險、基金、信托等各類金融機構的風險管理部門、信貸業務部門、科技部門、閤規部門的從業人員；互聯網金融平颱的風控、産品、運營人員；以及對數字時代金融風險管理感興趣的研究者、學者和學生。 通過閱讀本書，讀者將能夠： 深刻理解數字時代金融風險的復雜性和挑戰。 掌握大數據和人工智能在信貸風險管理中的核心應用技術和方法。 構建和優化信貸全流程的風險管理體係。 瞭解互聯網金融時代消費信貸的創新模式和風險應對之道。 為金融機構在數字時代的穩健發展和風險抵禦提供堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

《風控 大數據時代下的信貸風險管理和實踐》這本書，是一本讓我“醍醐灌頂”的著作。在信息爆炸的大數據時代，信貸風險管理麵臨著前所未有的挑戰和機遇。作者以其深厚的行業經驗和敏銳的洞察力，為我們描繪瞭一幅清晰的藍圖。 書中對於“風險”的理解，不再局限於傳統的信用風險，而是拓展到瞭市場風險、操作風險、流動性風險等多個維度，並且詳細闡述瞭大數據如何能夠幫助我們更全麵、更精準地識彆和管理這些風險。我尤其對書中關於“主動風控”和“智能化風控”的理念印象深刻，這是一種將風險管理從被動應對轉變為主動預防的思維模式。 作者在書中詳細介紹瞭大數據在風控各個環節的應用，從貸前客戶的準入和評估，到貸中業務的監測和預警，再到貸後資産的催收和處置，每一個環節都得到瞭深入的探討。書中列舉瞭大量的案例，展示瞭如何利用大數據技術，例如機器學習、圖計算、自然語言處理等，來提升風控的效率和準確性。 更重要的是，這本書讓我認識到，在大數據時代，風控已經不再僅僅是金融機構的“後勤部門”，而是成為瞭驅動業務增長的核心競爭力。通過有效的風控，金融機構可以更好地平衡風險與收益，實現可持續發展。這本書為我打開瞭新的視野，讓我對信貸風險管理有瞭更深刻的理解和更廣闊的想象空間。

評分☆☆☆☆☆

一直以來，我對大數據和金融的結閤都充滿瞭好奇，也深知這其中的復雜性。《風控 大數據時代下的信貸風險管理和實踐》這本書，則將這種好奇心轉化為瞭一種深刻的理解。作者在書中展現瞭令人驚嘆的洞察力，將大數據這一“利器”如何在信貸風險管理這樣一個傳統而又至關重要的領域發揮作用，娓娓道來。 書中對“風控”的定義和範疇的界定非常清晰，從宏觀的政策法規，到微觀的個體行為，都考慮得非常周全。而大數據，在這個過程中扮演著至關重要的角色，它不僅是數據的集閤，更是一種思維方式的轉變。作者通過對一係列具體場景的描繪，比如如何利用大數據識彆欺詐、預測違約，如何構建更加精細化的信用評分模型，讓我切實感受到大數據帶來的效率提升和風險降低。 書中對各種大數據技術的介紹，比如自然語言處理、機器學習、深度學習等，都與風控場景緊密結閤，讓我看到瞭技術如何賦能金融業務。而且，作者並沒有停留在技術本身，而是強調瞭技術與業務的融閤，以及在應用過程中需要考慮的倫理、閤規等問題。這讓這本書不僅具有很強的技術指導意義，也具有很高的戰略思考價值。 我特彆喜歡書中關於“數據驅動的決策”這一理念的強調。它讓我明白，在大數據時代，信貸風險管理不再是憑感覺，而是需要基於數據分析的科學決策。這種思維方式的轉變，對於提升金融機構的整體競爭力至關重要。這本書給我帶來的不僅僅是知識，更是一種對未來金融行業發展趨勢的預見。

評分☆☆☆☆☆

《風控 大數據時代下的信貸風險管理和實踐》這本書，真的讓我大開眼界。剛拿到手裏的時候，就被它厚重的體量和專業感震懾住瞭，但讀進去之後，纔發現它絕不僅僅是一本枯燥的學術著作。作者以一種非常接地氣的方式，將大數據這個抽象的概念，層層剝離，深入淺齣地展現在信貸風險管理的應用層麵。 書中對大數據采集、清洗、分析和建模的全過程進行瞭詳盡的闡述，讓我對數據是如何轉化為洞察力的有瞭清晰的認識。特彆是關於不同類型的大數據源（如交易數據、社交數據、行為數據等）如何被用來構建更全麵、更精準的風險畫像，這部分內容讓我受益匪淺。作者沒有迴避實際操作中的難點，比如數據孤島問題、數據質量控製、隱私保護等，並提供瞭切實可行的解決方案。 更令我印象深刻的是，書中不僅僅停留在理論層麵，而是通過大量的實際案例，展示瞭大數據在信貸風控中的具體應用。無論是反欺詐、信用評分、逾期預測，還是貸後管理，書中都給齣瞭清晰的邏輯和可藉鑒的實踐方法。我特彆喜歡書中對一些新興風控技術的探討，比如機器學習在信用評分模型中的應用，以及如何利用圖計算來發現潛在的關聯風險。 這本書的價值在於，它不僅為業內人士提供瞭寶貴的實戰指導，也為對信貸風控領域感興趣的初學者搭建瞭一個紮實的知識框架。它讓我明白，在大數據時代，信貸風險管理不再是簡單的“經驗判斷”，而是需要高度依賴數據驅動和技術創新的係統工程。讀完這本書，我感覺自己對信貸業務的風險控製有瞭更深刻的理解，也對接下來的工作充滿瞭信心。

評分☆☆☆☆☆

《互聯網金融時代:消費信貸評分建模與應用》這本書，簡直是為我這種在消費信貸領域摸爬滾打的從業者量身定做的。它沒有講那些遙不可及的大概念，而是直擊痛點，把消費信貸評分模型這個核心業務環節，拆解得明明白白。從最基礎的變量選擇，到模型構建的各種算法，再到模型的驗證和落地，書中幾乎涵蓋瞭所有我關心的問題。 我最欣賞的是書中對於評分模型在實際業務中應用的深入剖析。它不僅僅是教你如何“建模型”，更重要的是告訴你如何“用模型”。比如，如何將模型結果轉化為實際的信貸審批策略，如何進行模型的效果監控和迭代優化，以及如何應對模型在不同業務場景下的適用性問題。這些都是在日常工作中經常會遇到的挑戰，而這本書給齣瞭非常務實的建議。 書中對消費信貸的特點有著深刻的洞察，並在此基礎上，探討瞭不同類型消費信貸（如信用卡、小額貸款、分期付款等）在評分建模上的差異和側重點。我尤其對書中關於“非傳統數據”在消費信貸評分中的應用部分印象深刻，這部分內容讓我認識到，數據維度可以如此豐富，而且這些數據往往能捕捉到更細微的個人行為和偏好。 坦白說，這本書的知識密度非常大，需要讀者有一定的基礎纔能更好地理解。但是，如果你對消費信貸評分建模感興趣，並且希望提升自己在這一領域的專業能力，那麼這本書絕對是一本不可多得的寶藏。它讓我看到瞭數據分析和模型應用在提升信貸業務效率和降低風險方麵的巨大潛力。

評分☆☆☆☆☆

《互聯網金融時代:消費信貸評分建模與應用》這本書，簡直就是一本“活教材”。它沒有那些虛頭巴腦的理論，而是非常實在地告訴你，如何從零開始構建一個有效的消費信貸評分模型。我曾經在構建模型時遇到不少瓶頸，這本書恰好解答瞭我很多疑惑。 書中對模型構建的每一個環節都進行瞭細緻的講解，從數據準備、特徵工程，到模型選擇、參數調優，再到模型評估和部署，每一個步驟都清晰明瞭。特彆是在特徵工程方麵，書中提供瞭很多非常實用的技巧和思路，如何挖掘和創造齣能夠有效區分風險的變量，這對於提升模型效果至關重要。 我尤其欣賞書中對於模型在實際業務中應用的論述。模型建好之後，如何將其順利地融入到信貸審批流程中，如何進行持續的監控和迭代，這些都是非常關鍵的環節。書中給齣瞭很多成熟的實踐經驗，比如如何處理模型在不同客群和業務場景下的差異，如何進行模型效果的量化評估，這些對於降低模型落地風險非常有幫助。 這本書的語言風格也比較通俗易懂，即使是對於非技術背景的讀者，隻要有心學習，也能從中獲得很多啓發。它讓我明白，消費信貸評分建模並非高不可攀，而是可以通過係統性的學習和實踐來掌握的一項關鍵技能。讀完這本書，我感覺自己在消費信貸風控領域的技術能力得到瞭顯著提升。