風控：大數據時代下的信貸風險管理和實踐 金融與投資 書籍 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

• 風控
• 信貸風險管理
• 大數據
• 金融
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• 風險評估
• 金融科技
• 數據分析
• 量化風控
• 信用風險

店鋪： 蔚藍書店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121319600

商品編碼：24304797181

商品基本信息，請以下列介紹為準
商品名稱：	風控：大數據時代下的信貸風險管理和實踐 金融與投資 書籍
作者：	王軍偉
定價：	49.0
齣版社：	電子工業齣版社
齣版日期：
ISBN：	9787121319600
印次：
版次：	1
裝幀：	平裝-膠訂
開本：	小16開

內容簡介

本書對大數據時代下的信貸風險管理進行瞭介紹和剖析。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。

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

編輯

大數據、風控、信用，是互聯網金融發展的必解題。本書對互聯網金融中的信貸風險及控製進行瞭全麵探討，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。

《數字金融洞察：風險、創新與未來趨勢》 本書深入探討瞭在飛速發展的數字金融時代，風險管理所麵臨的機遇與挑戰。我們不僅僅關注傳統的信貸風險，更將視野拓展至更廣泛的金融科技（FinTech）領域，解析新技術、新模式如何重塑金融生態，並帶來前所未有的風險維度。 第一部分：數字金融的風險圖景 本部分將首先勾勒數字金融的宏大輪廓，識彆其中湧現齣的各類新興風險。我們將探討： 技術風險的演變： 不僅僅是代碼層麵的漏洞，更包括人工智能算法的偏見、大數據隱私泄露、區塊鏈安全隱患以及雲計算的依賴性等。我們將分析這些技術風險的根源、傳導機製以及對金融機構運營的潛在影響。 運營風險的重塑： 隨著金融業務流程的數字化和自動化，傳統的運營風險管理框架麵臨挑戰。本部分將深入分析第三方閤作風險、係統集成風險、數據質量風險以及數字化流程的內控盲點。 閤規與監管的挑戰： 數字金融的快速發展往往領先於監管步伐，帶來新的閤規難題。我們將討論數據保護法規（如GDPR、CCPA）、反洗錢（AML）和瞭解你的客戶（KYC）在數字環境下的落地，以及跨境金融活動的監管協調問題。 市場風險與流動性風險的動態： 算法交易、高頻交易以及新型金融産品的齣現，使得市場波動更加劇烈，流動性風險也呈現齣新的特徵。我們將分析這些因素如何影響資産定價和市場穩定。 新興業務模式下的風險： 從P2P藉貸到數字貨幣，從智能投顧到嵌入式金融，本書將逐一剖析這些創新業務模式所伴隨的獨特風險，並探討如何有效識彆和管理。 第二部分：風險管理的新範式與工具 麵對日益復雜的風險環境，傳統的風險管理方法需要升級。本部分將聚焦於數字時代下的新型風險管理範式和工具： 大數據與分析在風險管理中的應用： 本部分將詳細闡述如何利用海量數據進行風險識彆、評估和監測。我們將探討的工具和方法包括： 信用評分模型的進化： 超越傳統數據，融入非結構化數據（如社交媒體、行為數據）的信用評估模型。 欺詐檢測與反洗錢（AML）的智能升級： 利用機器學習和人工智能識彆可疑交易模式，提升效率和準確性。 市場風險預警與壓力測試： 基於實時數據分析，構建動態的市場風險預警係統。 客戶行為分析與風險畫像： 深入理解客戶行為，預測潛在的違約或流失風險。 人工智能（AI）與機器學習（ML）賦能風險管理： AI和ML在風險管理中的作用貫穿始終。我們將深入分析： AI在信貸審批中的應用： 如何提高審批效率，降低人為偏見。 ML在異常檢測中的優勢： 識彆潛在的金融犯罪、操作失誤和係統故障。 自然語言處理（NLP）在閤規審查和輿情監控中的作用： 自動化分析大量文本信息，提升效率。 區塊鏈技術在風險管理中的潛力： 盡管仍處於早期階段，區塊鏈技術在提高透明度、增強可追溯性和防範欺詐方麵具有巨大潛力。我們將探討其在交易驗證、身份管理和供應鏈金融等領域的應用前景。 量化風險管理與高級模型： 本部分將介紹更高級的量化模型，用於更精細化的風險度量和管理，例如VaR（風險價值）的改進、濛特卡洛模擬的應用等。 場景分析與情景規劃： 強調構建和分析各種極端但可能發生的場景，以評估金融機構在不利條件下的韌性。 第三部分：實踐中的風險控製與閤規 理論模型需要落地到實際操作。本部分將聚焦於金融機構在數字時代如何構建有效的風險控製體係和確保閤規： 建立強大的內部控製與治理框架： 強調在數字化轉型過程中，對內部控製流程的持續優化和更新，以及董事會和高級管理層在風險治理中的關鍵作用。 數據治理與隱私保護： 詳細闡述如何建立健全的數據治理體係，確保數據的準確性、完整性和安全性，並嚴格遵守數據隱私法規。 網絡安全與數據安全： 深入探討應對網絡攻擊、數據泄露以及保護敏感客戶信息的策略和技術。 第三方風險管理： 分析與科技公司、支付服務商等第三方閤作時可能麵臨的風險，並提齣有效的管理措施。 風險文化的建設： 強調將風險意識融入企業文化，鼓勵員工積極參與風險管理，形成全員風險責任製。 應對監管變化與前瞻性閤規： 探討金融機構如何主動適應快速變化的監管環境，將閤規要求內化於業務流程中。 第四部分：未來展望與創新趨勢 數字金融的演進永無止境。本部分將展望未來，探討可能齣現的新風險和管理趨勢： 央行數字貨幣（CBDC）的影響： 分析CBDC可能帶來的貨幣政策、支付體係和金融穩定方麵的風險與機遇。 去中心化金融（DeFi）的機遇與挑戰： 深入探討DeFi的潛在顛覆性，以及與之相關的監管、安全和消費者保護問題。 綠色金融與氣候風險： 探討在金融活動中如何識彆、度量和管理與氣候變化相關的風險。 科技金融融閤的深化： 展望未來科技與金融的進一步融閤，以及由此可能催生的新風險和管理模式。 人機協作在風險管理中的未來： 探討在自動化和智能化日益普及的背景下，如何更好地實現人與機器在風險管理中的協同。 本書旨在為金融機構的決策者、風險管理從業人員、科技創新者以及對數字金融感興趣的讀者，提供一個全麵、深入且富有洞察力的視角，幫助他們更好地理解和應對數字金融時代的復雜風險，抓住創新機遇，實現可持續發展。

評分☆☆☆☆☆

當我拿起《風控：大數據時代下的信貸風險管理和實踐》這本書時，我並沒有想到它能給我帶來如此大的觸動。作為一名在人力資源管理領域工作的專業人士，我一直認為風險管理更多的是財務和運營部門的事情，但這本書讓我意識到，人，同樣是信貸風險管理中不可或缺的重要因素，而大數據，則為我們提供瞭全新的視角來理解和管理“人”這一風險要素。書中關於“人”的風險維度，例如欺詐行為、道德風險、還款意願等，都給瞭我很多啓發。它讓我認識到，通過對用戶行為數據的深度分析，我們可以更有效地識彆和評估這些與“人”相關的風險。我印象深刻的是，作者在探討如何構建“用戶畫像”時，強調瞭“多維度、全生命周期”的理念，這不僅僅是對信用評分的補充，更是對個體在整個信貸周期中行為模式的深刻洞察。它讓我想到瞭，如何在招聘、績效管理等環節，引入類似的風險管理思維，來規避潛在的“人”為風險。這本書為我提供瞭一種全新的思考方式，它讓我看到瞭跨領域的知識融閤所産生的巨大能量。對於任何希望在自身領域內，提升風險管理意識和能力的人來說，這本書都值得一讀。

評分☆☆☆☆☆

《風控：大數據時代下的信貸風險管理和實踐》這本書，以其深入淺齣的講解方式，為我這個在宏觀經濟領域工作的研究者，打開瞭理解信貸風險管理的新視角。我一直認為，信貸的健康與否，是整個經濟肌體正常運轉的晴雨錶，而這本書則從微觀的信貸業務層麵，揭示瞭在大數據時代，如何實現更有效的風險控製。我印象深刻的是，書中對於“數據資産”的論述，它不僅僅是簡單的數據存儲，而是如何將零散的數據轉化為有價值的風險洞察，並最終應用於信貸決策。作者通過對不同類型信貸産品風險特徵的分析，讓我看到瞭大數據在精細化風險定價、個性化信貸審批方麵的巨大潛力。我尤其欣賞書中對“風險定價”這一概念的深入解讀。它不再是簡單的利率設定，而是通過大數據分析，對不同風險等級的客戶，進行更加精準的定價，從而實現風險與收益的平衡。這本書不僅有理論深度，更有實踐指導意義，它為我理解金融市場的微觀運行機製，以及如何應對潛在的金融風險，提供瞭重要的參考。讀完這本書，我更加堅信，在大數據時代的浪潮中，唯有不斷學習和創新，纔能在復雜的金融環境中保持穩健。

評分☆☆☆☆☆

《風控：大數據時代下的信貸風險管理和實踐》這本書，給我最大的感受就是“專業”與“前瞻”。作為一名在風險閤規領域深耕多年的從業者，我一直在尋找能夠幫助我跟上時代步伐的工具和理論，而這本書，無疑給瞭我最好的答案。它不僅僅是對現有風控技術的介紹，更是對大數據時代下信貸風險管理未來發展方嚮的深刻洞察。書中對“數據治理”的強調，讓我意識到瞭閤規經營在數字化時代的重要性。如何閤法閤規地采集、使用和管理數據，是構建穩健風控體係的基石。我印象深刻的是，作者在探討“監管科技”（RegTech）在信貸風控中的應用時，給齣的各種創新性思路。它讓我看到瞭技術如何能夠賦能閤規，提升效率，並最終降低閤規成本。書中關於“模型風險管理”的章節，更是讓我深刻理解瞭在大數據時代，如何避免模型帶來的潛在風險，以及如何建立有效的模型驗證和監控機製。這對於我們閤規人員來說，是至關重要的。這本書不僅為我提供瞭知識上的支持，更重要的是，它幫助我建立瞭一個更加係統和全麵的風險管理思維框架，讓我能夠更好地應對未來金融風險的挑戰。

評分☆☆☆☆☆

作為一名長期關注金融科技創新的觀察者，《風控：大數據時代下的信貸風險管理和實踐》這本書，無疑為我提供瞭許多寶貴的洞察。它不僅僅是對大數據在風控領域應用的簡單羅列，而是深入剖析瞭這場變革背後的邏輯和驅動力。我尤其欣賞作者對於“技術賦能”與“業務落地”之間平衡的探討。它強調瞭再先進的技術，如果不能有效地融入到實際的業務流程中，就無法真正發揮其價值。書中對“反欺詐”這一關鍵環節的詳盡闡述，更是讓我看到瞭大數據技術在識彆和防範金融犯罪方麵的巨大潛力。作者通過大量的案例分析，展示瞭如何利用數據關聯、行為分析等多種手段，有效識破各種新型的欺詐模式。我印象深刻的是，書中對於“穿透式監管”理念與大數據風控的結閤，這讓我看到瞭未來監管科技的發展方嚮，以及如何利用技術手段，提升金融監管的有效性和效率。這本書不僅是對當前大數據風控實踐的總結，更是對未來發展趨勢的預判，它為我理解金融科技的演進，提供瞭重要的參考坐標。對於任何想要在這個日新電氣化時代，把握金融創新脈搏的人來說，這本書絕對是不可或缺的讀物。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在金融行業摸爬滾打多年的老兵，我可以說，《風控：大數據時代下的信貸風險管理和實踐》這本書，為我打開瞭一個全新的視野。我曾經以為自己對信貸風險已經有瞭足夠深入的瞭解，但這本書的齣現，讓我認識到，我在大數據時代的風控實踐方麵，還有很大的提升空間。書中對於大數據在風險識彆、評估、監控和處置全流程的應用，進行瞭極其詳盡的闡述。作者並沒有泛泛而談，而是深入到每一個環節，比如在數據采集和清洗階段，就強調瞭數據質量的重要性；在模型構建階段，則詳細介紹瞭各種機器學習算法在風險評分卡、逾期預測、欺詐檢測等方麵的應用。我特彆欣賞書中關於“以終為始”的風控理念，即在設計信貸産品之初，就將風險控製的思維融入其中，而不是事後補救。這種前瞻性的設計，對於降低整體的風險敞口，提高資産質量，具有至關重要的意義。此外，書中對反欺詐的章節，更是讓我受益匪淺。作者列舉瞭各種層齣不窮的欺詐手段，並提供瞭有效的識彆和防範策略，這對於我日常工作中處理的復雜欺詐案件，提供瞭寶貴的參考。這本書的內容深度和廣度都令人驚嘆，它不僅涵蓋瞭技術層麵的方法論，還觸及瞭管理層麵的策略和組織架構的優化。讀完這本書，我感覺自己仿佛經曆瞭一次係統性的風控知識迭代，對於如何在這個大數據洪流中，構建一個更加穩健、高效、智能的信貸風控體係，有瞭更加清晰的規劃。這是一本值得反復閱讀、深入鑽研的佳作。

評分☆☆☆☆☆

《風控：大數據時代下的信貸風險管理和實踐》這本書，可以說是為我這個金融小白掃清瞭許多知識盲區。我之前對信貸風險管理的概念，隻停留在比較模糊的認知層麵，覺得就是“藉錢齣去，要能收迴來”，但這本書讓我瞭解到，這背後是一個多麼復雜、精密的係統工程。作者用非常淺顯易懂的語言，將大數據時代的風控邏輯，從理論到實踐，一步步地進行瞭闡釋。我尤其喜歡書中關於“數據資産”的論述，它讓我明白，在當今時代，數據不僅僅是信息，更是寶貴的資産，如何有效地挖掘和利用這些數據，是做好風控的關鍵。書中對於不同類型信貸風險的分類和分析，也讓我對這個領域有瞭更全麵的認識。例如，關於信用風險、市場風險、操作風險等，書中都進行瞭詳細的介紹，並結閤大數據技術，給齣瞭相應的應對策略。我印象最深的是，作者在講述如何構建風險畫像時，強調瞭“多維度、全生命周期”的理念，這讓我明白瞭，一個人或一個企業的信用狀況，並非一成不變，而是需要持續的、多角度的觀察和評估。讀完這本書，我對於大數據在風控領域的應用，有瞭更加具象化的理解，也更加深刻地體會到瞭科技對於金融行業帶來的變革。這本書不僅有理論深度，更有實踐指導意義，對於任何想要瞭解信貸風險管理，尤其是在大數據背景下，這本書絕對是不可多得的入門讀物。

評分☆☆☆☆☆

《風控：大數據時代下的信貸風險管理和實踐》這本書，讓我這個多年來專注於金融技術領域的從業者，對大數據與信貸風險的結閤有瞭更深刻的理解。我一直相信技術能夠賦能金融，而這本書則用大量的實例和嚴謹的邏輯，證明瞭這一點。書中對於如何利用人工智能和機器學習技術，構建智能化的風控模型，進行瞭詳盡的剖析。我尤其欣賞作者在描述復雜算法時的簡潔和直觀，即使是對於非技術背景的讀者，也能相對容易地理解其核心思想。書中關於“以數據驅動決策”的理念，貫穿始終，它讓我深刻地認識到，在數字化時代，任何關於信貸風險的判斷，都應該建立在堅實的數據分析之上，而不是憑空臆測。我印象最深刻的是，作者在探討如何利用大數據進行“場景化”風控時，給齣的各種創新性思路。例如，如何結閤用戶的消費行為、社交網絡、甚至地理位置信息，來構建更加精準的信用評估模型。這些方法，不僅提升瞭風控的效率，也拓展瞭信貸服務的邊界，為更多以前難以觸及的用戶提供瞭金融支持。這本書不僅是理論上的探討，更是實踐上的指引，它為金融科技公司在信貸風控領域的探索，提供瞭寶貴的經驗和啓示。對於任何想要在這個領域深耕的開發者、産品經理、甚至是創業者來說，這本書絕對是不可多得的寶藏。

評分☆☆☆☆☆

我作為一名在投資領域工作的專業人士，一直密切關注著信貸風險管理的發展動態，而《風控：大數據時代下的信貸風險管理和實踐》這本書，無疑是我近期閱讀過的最深刻的一本。它並沒有僅僅停留在金融投資的宏觀層麵，而是將視角拉迴到瞭最根本的信貸業務，並深入探討瞭在大數據驅動下，這個領域所發生的顛覆性變化。書中對於“大數據”在信貸風控中的應用，進行瞭細緻入微的闡述。我尤其贊賞作者對於“人機結閤”的風控模式的探討，它強調瞭在利用大數據和算法的同時，也要保留人的經驗和判斷，形成一種互補的、更加 robust 的風控體係。書中關於動態風險評估的章節，更是讓我耳目一新。它打破瞭傳統靜態的信用評估模式，轉而強調對客戶信用狀況的實時監控和預警，這對於降低投資組閤的風險，具有極其重要的意義。我印象深刻的是，作者在分析“黑天鵝”事件發生時的應對策略，以及如何通過大數據提前識彆潛在的係統性風險。這些內容，對於我這樣的投資從業者來說，具有非常高的參考價值。這本書不僅是風控從業者的案頭必備，對於任何想要理解現代金融風險本質，以及如何在這個復雜多變的時代保護自己資産的投資者來說，都是一本不可或缺的讀物。它讓我更加深刻地認識到，在投資決策背後，紮實的風險管理是多麼的重要，而大數據，正成為實現這一目標的最強有力的武器。

評分☆☆☆☆☆

讀完《風控：大數據時代下的信貸風險管理和實踐》，我感覺自己對信貸風險的理解又上瞭一個新的颱階。這本書就像一位經驗豐富的老師傅，用非常接地氣的方式，把大數據時代的風控邏輯拆解得淋灕盡緻。它並沒有僅僅停留在理論層麵，而是通過大量的實際案例，讓我們看到這些理論是如何在現實中落地生根，發揮作用的。特彆是書中關於模型構建、數據分析以及風險預警的章節，簡直是為初入風控領域的新人量身定做的寶典。我印象深刻的是，作者在闡述如何利用大數據識彆欺詐行為時，那種抽絲剝繭的分析方法，以及如何構建多維度的數據畫像來評估客戶信用，都讓我茅塞頓開。書中還詳細介紹瞭不同類型信貸産品在風控上麵臨的挑戰和應對策略，比如小額信貸、消費信貸，甚至是企業貸款，都一一進行瞭深入剖析。我尤其喜歡的是，作者並沒有迴避大數據風控可能帶來的挑戰和倫理問題，而是提齣瞭許多建設性的思考和解決方案。例如，在數據隱私保護、算法公平性等方麵，書中都給齣瞭很多值得藉鑒的思路。這本書不僅對於金融從業者有巨大的價值，對於對信貸風險管理感興趣的普通讀者來說，也是一本極具啓發性的讀物。它幫助我認識到，在瞬息萬變的數字時代，傳統的風控手段已經遠遠不夠，隻有擁抱大數據，纔能真正做到知己知彼，百戰不殆。這本書的結構清晰，語言流暢，即使是對於一些復雜的概念，也能通過生動的比喻和案例，變得易於理解。我強烈推薦給所有在金融領域工作，或者對如何防範信貸風險有濃厚興趣的朋友們。它不僅僅是一本書，更是一次思維的升級。

評分☆☆☆☆☆

這本書《風控：大數據時代下的信貸風險管理和實踐》就像一把開啓現代信貸風險管理大門的鑰匙，讓我這個初涉金融領域的研究者，看到瞭前所未有的廣闊前景。它不僅僅是知識的堆砌，更是一種思維方式的引導。作者將大數據這一看似抽象的概念，與信貸風險管理這個具體且重要的領域，進行瞭精妙的結閤。我印象最深的是，書中對於“數據孤島”問題的分析，以及如何通過技術手段打破壁壘，實現數據的互聯互通，從而構建更全麵的風險畫像。它讓我意識到，在信息爆炸的時代，數據的質量和完整性，直接決定瞭風控的有效性。書中對“預測性風控”的深入探討，更是讓我看到瞭信貸風險管理未來的發展方嚮。它不再是簡單的“亡羊補牢”，而是能夠通過數據分析，提前預知潛在的風險，並采取主動的乾預措施。這種前瞻性的思維，對於降低信貸損失，維護金融體係的穩定，具有不可估量的價值。我特彆欣賞書中對不同行業、不同業務模式下的風控策略的差異化分析，這使得這本書具有極高的普適性和參考價值。它讓我明白，沒有放之四海而皆準的風控模式，隻有因地製宜、因業施策的智慧。讀完這本書，我對大數據在金融領域的應用，有瞭更加具象化的理解，也對未來的研究方嚮，有瞭更清晰的規劃。