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[美] 戴维·劳伦斯，王军伟 著

图书标签:

• 消费金融
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• 风控
• 大数据
• 信贷风险
• 金融科技
• 贷款业务
• 金融实务
• 金融知识
• 原书第2版

店铺： 旷氏文豪图书专营店

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111580782

商品编码：18611205723

YL10939  9787111580782 9787121319600

消费金融真经 个人贷款业务全流程指南 原书第2版

本书英文版为第2版，劳伦斯和所罗门再次更新推出了一个全面的工具包和运行指南来帮助企业进行消费贷款。涵盖范围从信用卡抵押贷款的有关产品的开发和推广，到收购相关业务和企业都有详细介绍。本书篇章结构条理分明，节奏明快，写作风格清晰、简洁、幽默。作者广泛使用例子、图表来说明分析技术，适用于各种市场和条件，本书突出了近在美国的监管发展和近期衰退的影响。无论读者是入门级的参与者还是在消费信贷领域经验丰富的老将，这本书都非常值得阅读和思考。

前言

 

第1章

 

1概述

 

第2章

 

12产品规划

 

第3章

 

35信用评分

 

第4章

 

63获客

 

第5章

 

89邮件直销获客

 

第6章

 

102账户管理

 

第7章

 

121催收策略

 

第8章

 

134催收战术

 

第9章

 

153基于场景的消费信贷业务

 

第10章

 

174房贷业务

 

第11章

 

198消费信贷产品的利润分析

 

第12章

 

211管理信息

 

第13章

 

220组织架构管理

 

第14章

 

233经济衰退时期的消费信贷管理

风控：大数据时代下的信贷风险管理和实践

本书对大数据时代下的信贷风险管理进行了介绍和剖析。首先，从经济学理论与实践应用上对信贷的产生和经济意义、信贷分析方法的变迁进行阐述；其次，对信贷整个生命周期中使用的Cohort分析、信贷业务开展、合同签订、风险监控预警、催收和不良资产处置、系统信息管理系统中报表等重要方法进行了深入讲解；*后，从财务数据、信用报告、交易流水等信贷角度方面分析借款者的还款能力和还款意愿，并提出了还款意愿的货币量化方法。同时，对传统信贷方法、IPC信贷方法、巴塞尔协议方法、大数据风控进行优缺点分析，提出了基于IPC信贷、巴塞尔协议的大数据风控模式，并给出了不同情况下的具体实施方案，有助于信贷机构提高自身风险管理能力。本书理论与实践相结合，适合银行、信用保证保险、消费金融、P2P、小贷公司、互联网金融、大数据风控等从业人员，以及有意从事金融工作的人员阅读与参考。
导言 / 001

信贷的经济学基础 / 010
2．1 信贷产生的经济学分析　　011
2．2 信贷分析方法随经济周期而发生变化　　019
2．3 信贷风控和策略的经济学分析　　024

信贷分析秘密武器 ――Cohort分析 / 027
Cohort分析的案例和模型　　035

信贷业务的开展 / 040
4．1 客户画像和产品设计　　041
4．2 市场开拓和营销　　046
4．3 申请调查　　051

信货分析 / 062
5．1 硬信息分析　　66
5．2 软信息分析　　113
5．3 还款意愿量化方法　　126
5．4 全面风险管理　　134
5．5 压力测试――未来预期与敏感度分析　　139

现有信贷方法的优缺点与改进建议 / 145
6．1 传统信贷的优缺点和改进建议　　147
6．2 IPC信贷的优缺点和改进建议　　151
6．3 “信贷工厂”的优缺点和改进建议　　154
6．4 巴塞尔协议模式的优缺点及改进建议　　156
6．5 大数据风控模式的优缺点和改进建议　　160
6．6 基于传统信贷、IPC信贷、“信贷工厂”、巴塞尔协议
和大数据风控模式融合的展望　　177

信贷的审批决策 / 180
7．1 信贷审批委员会决策模式　　182
7．2 “信贷工厂”审批模式　　188
7．3 大数据风控自动审批模式　　189

信贷的合同签订及贷款发放 / 200

风险监控预警 / 207

信贷的还款阶段 / 214

逾期管理和不良资产处理 / 221

MIS系统 / 234


后记 / 243
参考文献 / 246

融通时代：消费金融创新与风险管控实战 本书聚焦于快速发展的消费金融领域，深入剖析其核心业务逻辑、前沿技术应用及风险管理策略。在数字经济浪潮席卷之下，传统信贷模式面临转型，大数据、人工智能等技术为消费金融带来了前所未有的机遇，同时也提出了更严峻的挑战。 第一部分：消费金融业态创新与增长引擎 本部分将首先梳理消费金融行业的发展脉络，从早期模式的演进到当前多元化业态的涌现，为读者构建一个宏观的行业认知框架。我们将深入探讨不同消费金融产品和服务的设计理念与市场定位，例如： 场景化消费信贷： 分析如何将信贷服务深度嵌入电商、出行、教育、医疗等各类消费场景，实现“所想即所得”的无缝信贷体验。重点考察不同场景下客户画像、风险特征及产品匹配策略。 信用卡的创新应用： 探讨信用卡在支付功能之外，如何通过差异化权益、积分体系、分期服务等方式，进一步挖掘用户价值，提升用户粘性。 小额信贷的精细化运营： 剖析小额信贷在普惠金融中的作用，以及如何通过技术赋能，实现小额、高频、分散的信贷业务的精细化管理和盈利。 新兴消费金融模式： 关注并解读诸如“先买后付”（BNPL）、“租赁+金融”等新兴模式的运作机制、商业价值及潜在风险。 在此基础上，我们将深入分析驱动消费金融增长的核心要素，包括： 用户增长策略： 探讨如何通过精细化运营、用户生命周期管理、社群营销、内容营销等方式，精准触达目标客群，实现用户数量和质量的双重增长。 产品设计与迭代： 强调以用户为中心的产品设计理念，以及如何基于数据反馈和市场变化，快速迭代优化产品，满足用户不断变化的需求。 渠道拓展与合作： 分析线上线下多渠道的融合发展，以及如何与各类场景方、科技公司、金融机构建立战略合作关系，实现资源共享和业务协同。 用户体验优化： 强调便捷、高效、安全的客户旅程设计，以及如何通过技术手段提升申请、审批、放款、还款等各个环节的用户体验。 第二部分：大数据时代下的信贷风险精细化管控 本部分将聚焦大数据时代背景下，消费金融面临的全新风险挑战，并系统阐述行之有效的风险管控体系。我们将从数据、技术、模型、流程等多个维度，深入剖析信贷风险管理的精髓。 数据驱动的风险评估： 多维度数据采集与整合： 探讨如何整合内外部多源异构数据，包括但不限于交易数据、行为数据、社交数据、公开信息、运营商数据等，构建全面、立体的用户信用画像。 数据质量与合规性： 强调数据采集、存储、使用的合规性要求，以及数据质量管理的重要性，避免数据偏差和偏见对风险评估的影响。 反欺诈数据分析： 深入研究各类欺诈手段，并阐述如何利用大数据技术，构建实时、动态的反欺诈模型，有效识别和拦截欺诈行为。 先进的风险管理技术与模型： 机器学习在信贷风控中的应用： 详细介绍各类机器学习算法（如逻辑回归、决策树、随机森林、梯度提升树、神经网络等）在信用评分、反欺诈、逾期预测、模型优化等方面的具体应用。 图计算与社交网络分析： 探讨如何利用图计算技术，分析用户间的关系网络，识别团伙欺诈、关联风险等隐性风险。 自然语言处理（NLP）在风险信息挖掘中的应用： 分析如何运用NLP技术，从非结构化文本数据（如用户评论、社交媒体信息）中提取风险信号。 实时风控引擎的构建： 阐述如何构建低延迟、高并发的实时风控系统，实现申请、决策、反欺诈等环节的实时处理。 贯穿全流程的风险管控体系： 申请环节的智能审批： 重点讲解如何利用自动化审批系统，结合大数据模型，实现对用户信用风险的快速、精准评估，并制定差异化的授信策略。 贷中风险监控与预警： 阐述如何建立贷中监控机制，通过实时数据分析、行为模式识别等手段，及时发现潜在的逾期和信用恶化风险，并采取相应的干预措施。 贷后管理与催收优化： 分析如何利用数据分析，实现贷后资产的精细化管理，并根据用户还款能力和意愿，制定个性化的催收策略，提高回收效率，降低不良率。 监管合规与模型治理： 强调在风险管理过程中，对监管政策的理解和遵循，以及模型的可解释性、公平性和稳定性管理。 本书特色： 本书理论联系实际，结合大量行业案例，深入浅出地解析消费金融的核心业务和风险管控的实操方法。旨在为金融从业者、科技公司相关人员、监管机构研究者以及对消费金融领域感兴趣的读者，提供一套系统、前沿、实用的知识体系和决策参考。通过阅读本书，读者将能够深刻理解消费金融行业的最新发展趋势，掌握大数据时代下信贷风险管理的精髓，从而在激烈的市场竞争中，实现业务的稳健增长与风险的可控。

评分☆☆☆☆☆

当我看到这本书的标题时，“消费金融真经”几个字就牢牢吸引住了我，我一直对这个领域充满好奇，希望能找到一本能够系统讲解其运作模式的书籍。这本书的确不负众望，它以非常系统化的方式，为我揭示了个人贷款业务的“全流程”。从最前端的客户开发，到中端的审批评估，再到后端的风险管理，每个环节都剖析得非常细致。我特别喜欢它关于“风控 大数据时代下的信贷风险”的章节。在这部分，作者深入浅出地讲解了大数据如何改变了信贷风险评估的格局。它详细介绍了如何利用各种新兴的数据维度，比如用户的消费习惯、社交互动、甚至是行为模式，来构建更全面、更精准的信用画像。书中对于如何运用机器学习算法进行欺诈检测、逾期预测等技术，也进行了详尽的阐述。这对于我理解如何在数字化时代，更有效地管理信贷风险，提供了非常有价值的洞察。这本书的语言风格也十分专业，但又不会让人觉得晦涩难懂，很多概念都通过生动的例子来解释，非常便于理解。

评分☆☆☆☆☆

当我看到这本书的名字的时候，首先吸引我的就是“真经”二字，总觉得里面藏着一些不为人知的行业秘诀。翻开之后，果然没有让我失望。这本书的结构设计得非常合理，从宏观的市场环境分析，到微观的业务操作细节，都面面俱到。对于个人贷款业务的“全流程”，它做了非常详尽的梳理，几乎涵盖了从市场调研、产品设计，到营销推广、客户服务，再到风险控制、合规管理等所有关键环节。让我印象特别深刻的是，它不仅仅是罗列流程，更重要的是剖析了每个环节背后的逻辑和考量。比如在客户获取方面，它不仅介绍了传统的渠道，还重点强调了如何利用数字化手段来精准触达目标客户。在风控方面，这本书更是下了大功夫，特别是在大数据时代下，信贷风险的评估变得更加复杂和动态。它详细介绍了如何运用各种数据源，包括央行征信、第三方数据、行为数据等，构建多维度、智能化的风控模型，有效地识别高风险客户，降低不良率。我还注意到，书中提到了不少关于法律法规和合规性的内容，这对于金融机构来说是至关重要的，能帮助我们在合规经营的前提下，更好地开展业务。这本书的案例分析也相当精彩，通过真实的商业场景，让读者能够更直观地理解书中的理论和方法。总的来说，这本书对于想要深入了解和提升个人贷款业务管理水平的读者来说，绝对是一本不可多得的“真经”。

评分☆☆☆☆☆

拿到《包邮 消费金融真经》这本书，我最大的感受就是它的实用性和前瞻性。书名里的“包邮”可能是为了吸引眼球，但“消费金融真经”和“全流程指南”则精准地概括了其核心价值。这本书第二版的更新，尤其是在大数据风控这一块，我认为是其最大的亮点。作者对于大数据在信贷风险管理中的应用，有着非常深刻的理解和独到的见解。它不仅仅是简单地介绍几个技术名词，而是从实际业务需求出发，讲解了如何将大数据技术落地到信贷风控的各个环节。比如，如何进行数据采集与清洗，如何构建有效的预测模型，如何进行实时监控和预警，以及如何利用机器学习算法来优化信贷决策等，都进行了详细的阐述。书中列举的许多案例，都非常有代表性，能够帮助读者理解在大数据背景下，信贷风险是如何变化的，以及金融机构需要采取哪些应对策略。我觉得这本书的价值在于，它能够帮助我们这些身处其中的从业者，更好地理解行业发展的趋势，掌握最新的技术和方法，从而在激烈的市场竞争中保持优势。它提供了一个非常系统化的框架，让我们能够从战略层面到战术层面，全面地提升个人贷款业务的管理能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字“包邮 消费金融真经”实在太吸引人了，充满了神秘感和实用性。我一直在关注消费金融领域的发展，特别是个人贷款业务方面，这本书恰好满足了我的求知欲。它从头到尾地梳理了个人贷款业务的完整流程，从最初的获客渠道选择，到后期的贷后管理，每一个环节都讲得十分透彻。最让我眼前一亮的是，它在“风控 大数据时代下的信贷风险”这部分内容上，下了极大的功夫。书中详细介绍了如何利用大数据技术来更有效地评估和管理信贷风险，包括了各种新型的数据源，例如用户的行为轨迹、社交网络信息等，以及如何利用这些数据来构建更精准的信用评估模型。它还探讨了在大数据环境下，如何实现信贷风险的实时监控和预警，以及如何利用人工智能技术来自动化风险决策，从而提高效率并降低不良贷款率。这本书的语言风格也很专业且易懂，即使是复杂的技术和概念，作者也能够用清晰的逻辑和生动的语言来解释。它为我提供了一个非常全面的视角，来理解当前消费金融领域面临的挑战和机遇。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名称《包邮 消费金融真经》让我充满了期待，尤其是“真经”二字，暗示着其中蕴含着行业内的精华。拿到书后，我发现它确实名副其实。这本书对于个人贷款业务的“全流程”进行了非常详尽的梳理，从客户的准入、审核，到授信审批、贷后管理，每一个环节都分析得深入透彻。我特别欣赏它在“风控 大数据时代下的信贷风险”这部分的内容。书中详细阐述了在大数据背景下，信贷风险呈现出的新特点，以及如何利用大数据技术来构建更智能、更动态的风控体系。它讲解了如何从海量数据中挖掘有价值的信息，如何利用机器学习和人工智能算法来优化信贷审批模型，以及如何进行实时风险监控和预警。书中提供的案例分析，都非常具有代表性，能够帮助读者更直观地理解复杂的风控概念。这本书不仅是一本理论指南，更是一本实践操作手册，对于我提升个人贷款业务的管理能力，以及应对信贷风险挑战，都起到了非常重要的作用。

评分☆☆☆☆☆

刚拿到这本书的时候，我就被它厚重的体积和“真经”这个词所吸引，感觉里面一定蕴含着行业的精华。这本书对个人贷款业务的全流程进行了非常系统且深入的讲解，从业务的起点，到业务的终点，每一个环节都拆解得非常细致。让我尤为赞赏的是，它没有停留在传统的信贷流程介绍上，而是紧跟时代步伐，重点阐述了大数据时代下的信贷风险控制。书中对于大数据在风控领域的应用，讲解得非常透彻，从数据来源、模型构建，到策略制定，都提供了详实的操作指南。我尤其对书中关于如何利用机器学习算法来优化信贷审批和欺诈识别的内容印象深刻。它不仅理论扎实，更重要的是结合了大量的实际案例，让我们可以清晰地看到这些先进技术是如何在现实业务中发挥作用的。这本书对于我来说，就像是一本宝贵的行业百科全书，它不仅解答了我工作中的许多疑问，更重要的是为我打开了新的视野，让我对消费金融行业的未来发展有了更清晰的认识。它所提供的知识和方法，对于提升业务的精细化管理水平，降低经营风险，都具有非常重要的指导意义。

评分☆☆☆☆☆

这本书的 title 真的很有意思，尤其是“真经”这两个字，瞬间就勾起了我的好奇心。我本身就在消费金融行业工作，对于个人贷款业务一直有着深入的学习和研究的兴趣。拿到这本书之后，我被它详尽的内容深深吸引。它对于个人贷款业务的“全流程”进行了非常系统化的梳理，从获客、审核、审批，到贷后管理，每一个环节都介绍得非常到位。我尤其看重的是它在“大数据时代下的信贷风险”这部分内容。书中详细阐述了如何利用大数据技术来洞察信贷风险，包括如何采集、分析和应用各种数据源，如何构建智能风控模型，以及如何进行实时风险预警和干预。这对于我们这些在金融科技浪潮中不断探索的从业者来说，提供了非常有价值的指导。它让我看到了大数据在信贷风险管理中的巨大潜力，以及如何将这些技术有效地应用到实际业务中。书中还穿插了一些实际的案例分析，使得理论知识更加生动形象，更容易理解和消化。总的来说，这本书是一本集理论与实践于一体的优秀著作，对于想要在消费金融领域深耕的专业人士来说，绝对是不可多得的学习资料。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我当初买这本书，是被“消费金融真经”这个名字吸引的，感觉像是找到了打开行业大门的钥匙。拿到手之后，这本书的内容比我想象的还要丰富。它对个人贷款业务的全流程进行了非常细致的拆解，从客户的准入，到审批，再到贷后管理，每一个环节都给了详细的指引。我特别喜欢它在风控部分的内容，特别是关于大数据时代的信贷风险管理。过去，我们更多地依赖传统的征信数据和人工经验，但在大数据时代，这些方法已经显得有些滞后。这本书详细介绍了如何利用大数据技术，比如用户行为数据、社交数据、甚至是一些非结构化数据，来更全面、更精准地评估一个人的信用风险。它还讲解了如何构建动态的风控模型，能够随着时间的推移和客户行为的变化而不断调整，从而更好地应对潜在的风险。书中还分享了不少行业内的最佳实践和案例，这对于我们这些一线从业者来说，非常有参考价值。它不仅解答了我们工作中遇到的实际问题，还为我们提供了新的思路和方法，帮助我们提升业务能力，降低风险。这本书的内容深度和广度都非常可观，绝对是消费金融从业者的案头必备。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字确实有点意思，“包邮 消费金融真经 个人贷款业务全流程指南 原书第2版+风控 大数据时代下的信贷风险”。光是这个名字就足够吸引人了，特别是“真经”和“全流程指南”这些词，让人觉得这本书是那种深挖行业内幕、解决实际问题的宝典。我拿到手之后，迫不及待地翻开了。第一感觉就是内容非常扎实，不是那种泛泛而谈的理论，而是深入到个人贷款业务的每一个环节。从最初的客户获取，到资质审核，再到额度审批，最后是贷后管理，每一个步骤都讲得清清楚楚，明明白白。我尤其欣赏它对风控部分的讲解，在大数据时代，信贷风险是金融机构面临的最大挑战之一。这本书在这方面的内容让我耳目一新，它详细阐述了如何利用大数据技术来识别、评估和管理信贷风险，包括了各种数据维度、分析模型以及实际的应用案例。读完之后，我感觉自己对个人贷款业务的理解上升到了一个新的高度，不再是零散的知识点，而是形成了一个完整的体系。而且，它还提到了很多实操性的技巧，比如如何设计更有效的审批流程，如何进行有效的贷后催收，以及如何规避潜在的法律风险等等。对于我这种在消费金融领域摸爬滚打多年的从业者来说，这本书简直是雪中送炭，解决了许多我长期以来困惑的问题。它提供的思路和方法，对于提升业务效率、降低风险、实现盈利增长都具有非常重要的指导意义。这本书的语言风格也非常接地气，虽然是专业书籍，但读起来并不枯燥，反而充满了启发性。

评分☆☆☆☆☆

拿起这本书，我首先被它“真经”二字所吸引，总觉得里面藏着行业里最核心的秘密。翻开之后，它的内容确实没有让我失望。这本书对个人贷款业务的全流程进行了非常细致的梳理，从最基础的业务流程设计，到复杂的风控策略制定，都涵盖其中。我尤其关注的是书中关于大数据时代下信贷风险控制的部分。它详细讲解了如何利用大数据技术来识别、评估和管理信贷风险，包括了各种数据维度、分析模型以及实际的应用场景。书中列举的案例非常有说服力，能够帮助我更好地理解理论知识的实际运用。它不仅仅是介绍了理论，更是给出了许多可操作的建议和方法，这对于我们这些在一线工作的从业者来说，是非常宝贵的。我感觉这本书的知识体系非常完整，能够帮助我构建起对个人贷款业务更全面、更深入的理解。它也为我提供了新的思路，如何在激烈的市场竞争中，利用技术手段提升业务的效率和竞争力。