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☆☆☆☆☆

王军伟，单良，茆小林 著

图书标签:

• 风控
• 大数据
• 信贷风险管理
• 消费信贷
• 评分建模
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店铺： 旷氏文豪图书专营店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121319600

商品编码：15963995553

YL9620  9787121319600 9787121254994

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

互联网金融时代消费信贷评分建模与应用

随着互联网金融机构、产品如雨后春笋般疯狂生长，金融消费产品几乎深入每个人的生活之中。以P2P为代表的互联网金融生态，疯狂吸金、敛财跑路等状况时有发生，互联网金融风险管理正面临****的挑战。《互联网金融时代消费信贷评分建模与应用》就是为了解决互联网金融时代出现的新的问题和挑战，通过建立科学的消费信贷评分模型来在较大程度上规范互联网金融产品的各种风险。

1章 消费金融风险 /001

1节 消费金融风险成因 /003

第二节 消费金融风险分类 /009

第二章 消费金融风险管理基础――信用循环 /017

1节 产品规划 /019

第二节 授信 /023

第三节 账户维护 /029

第四节 催收与核销 /033

第五节 管理信息报表（MIS） /039

第三章 MIS分类与架构 /043

1节 运营型MIS /045

第二节 管理型MIS /049

第三节 决策型MIS /053

第四节 分析架构 /057

第四章 MIS三大支柱 /061

1节 基础建设与发展――信息管理 /063

第二节 延伸应用与建议――分析研究 /069

第三节 实务整合与导入――项目管理 /075

第五章 常用指标与分析手法 /081

1节 常用指标 /083

第二节 分析手法及应用 /101

第三节 预测方法 /113

第六章 信用评分设置 /121

1节 信用评分卡简介 /123

第二节 评分卡设置与验证 /129

第七章 信用评分的应用 /147

1节 如何认识信用评分的应用 /149

第二节 信用评分在信贷管理生命周期的应用策略概述 /151

第三节 申请评分审批策略的开发 /159

第四节 信用评分在大数据、互联网金融应用中的发展 /173

第八章 各类报表介绍 /175

1节 产品规划 /177

第二节 授信 /189

第三节 账户维护 /207

第四节 催收与转呆账 /219

第九章 分析与解读 /231

1节 分析目的与重点 /233

第二节 数字解读 /239

第三节 衍生性分析及推论 /247

《风控·大数据时代下的信贷风险管理与实践》 在金融科技浪潮席卷全球的今天，大数据已经成为驱动各行各业创新发展的核心引擎。尤其在信贷领域，海量数据的获取、分析和应用能力，正以前所未有的方式重塑着风险管理的面貌。本书深入探讨大数据在信贷风险管理中的战略地位和实操价值，为理解和应对日益复杂的信贷风险提供了一套系统性的解决方案。 核心内容概述： 大数据时代的风险重塑： 详细阐述大数据技术如何从根本上改变信贷风险的感知、评估、监测和处置方式。我们将分析传统风控模式的局限性，并重点介绍大数据带来的机遇，例如更精准的客户画像、更动态的风险预警、以及更智能的欺诈防范。 数据驱动的信贷全流程管理： 本书将信贷流程分解为贷前、贷中、贷后三个关键阶段，并深入剖析大数据在每个阶段的应用： 贷前风险评估： 介绍如何整合多维度数据（如社交、行为、交易、信用信息等），构建更加全面和精准的客户信用评分模型。讨论先进的机器学习算法在反欺诈、反洗钱、以及识别潜在高风险客户方面的应用。 贷中风险监测： 探讨如何利用实时大数据流，对存量信贷客户进行持续的风险画像和动态监测。介绍预警模型的构建与优化，以及在出现风险信号时如何触发自动化处置机制。 贷后管理与催收： 分析大数据在优化催收策略、提升催收效率、以及降低不良资产方面的作用。介绍如何通过数据分析来识别不同类型逾期客户的根本原因，并制定个性化的还款方案。 先进的风控技术与模型： 重点介绍大数据时代下信贷风险管理的核心技术和方法论。这包括： 机器学习与人工智能： 深入讲解逻辑回归、决策树、随机森林、梯度提升机（如XGBoost, LightGBM）、神经网络等主流机器学习算法在信用评分、风险预测、欺诈检测中的原理、应用场景及优缺点。 图计算与网络分析： 阐述如何利用图计算技术揭示用户之间的关联关系，识别“团伙欺诈”、“羊毛党”等复杂风险模式。 自然语言处理（NLP）： 探讨NLP技术在分析文本数据（如社交媒体评论、客服对话、征信报告中的模糊描述）以获取额外风险信息方面的应用。 反欺诈技术： 详细介绍基于大数据的反欺诈体系，包括设备指纹、行为序列分析、关系网络分析、异常检测等。 数据治理与合规性： 在大数据时代，数据的质量、安全和隐私保护是风控工作的基石。本书将讨论如何建立健全的数据治理体系，确保数据的准确性、完整性和一致性。同时，也会深入探讨数据隐私保护法规（如GDPR、国内相关法律法规）对信贷风控实践的影响，以及如何在合规的前提下最大化数据价值。 实践案例与行业洞察： 结合国内外知名金融机构、科技公司在信贷风控领域的成功实践，提供生动具体的案例分析。从小型消费信贷到大型企业融资，展示大数据风控解决方案如何有效提升信贷业务的盈利能力和风险控制水平。 本书特色： 理论与实践相结合： 既有对大数据风控理论框架的系统梳理，也包含大量可操作的实践方法和技术细节。 前沿技术深度解析： 重点介绍当前最先进的机器学习算法和数据分析技术在风控领域的最新应用。 全流程覆盖： 覆盖信贷业务的贷前、贷中、贷后全生命周期风险管理。 面向未来： 展望大数据和人工智能在未来信贷风险管理中可能的发展趋势和挑战。 本书适合金融机构的风险管理从业人员、数据科学家、产品经理、以及对信贷风险管理和大数据技术感兴趣的读者阅读。通过本书的学习，读者将能够更深刻地理解大数据驱动下信贷风险管理的精髓，掌握构建和优化风控体系的关键技能，从而在激烈的市场竞争中保持领先地位。 《互联网金融时代：消费信贷评分建模与应用》 随着互联网技术的飞速发展，消费信贷业务迎来了前所未有的增长机遇。在这一变革时期，如何精准、高效地评估和管理消费信贷的风险，成为金融机构和科技企业亟需解决的关键问题。本书聚焦于互联网时代下消费信贷的评分建模与实际应用，为读者提供了一套构建和优化消费信贷风险评估体系的全面指南。 核心内容概述： 互联网消费信贷的特点与挑战： 深入分析互联网消费信贷与传统信贷的差异，包括客户群体、产品形式、业务模式、数据来源等方面的特点。阐述在海量、高维度、非结构化数据环境中，如何有效识别和量化信用风险。 消费信贷评分模型的核心要素： 数据采集与清洗： 详细介绍消费信贷评分模型所需的数据维度，包括申请人基本信息、行为数据、交易数据、社交数据、第三方数据等。强调数据质量的重要性，以及数据清洗、预处理、特征工程的关键步骤。 特征工程： 深入讲解如何从原始数据中提取有价值的信用风险特征，包括各类统计特征、转换特征、交叉特征、以及基于领域知识设计的特征。 模型选择与构建： 重点介绍适用于消费信贷评分建模的常用算法，如逻辑回归、决策树、随机森林、梯度提升机（GBDT）、XGBoost、LightGBM等。分析不同模型的原理、优缺点及其在实际场景中的适用性。 模型评估与优化： 阐述常用的模型评估指标，如AUC、KS值、GINI系数、准确率、召回率等，并讲解如何根据业务目标选择合适的评估方法。讨论模型过拟合、欠拟合问题，以及模型调优的技术。 模型上线与迭代： 介绍模型上线前的准备工作，包括模型部署、API接口设计、风险控制策略对接等。强调模型在实际运行中的持续监控、效果评估和定期迭代更新的重要性。 消费信贷评分模型的应用场景： 授信额度审批： 如何利用评分模型为不同风险等级的客户分配最优的授信额度。 利率定价： 如何根据客户的信用风险来差异化定价，实现风险与收益的平衡。 反欺诈决策： 评分模型如何与反欺诈模型协同工作，提高整体的欺诈识别能力。 催收策略优化： 如何利用评分模型对逾期客户进行分层，并制定个性化的催收方案。 产品设计与营销： 如何通过对用户画像和风险评估，设计更具吸引力的消费信贷产品，并进行精准营销。 先进的建模技术与实践： 深度学习在消费信贷中的应用： 探讨如何利用深度学习模型（如RNN、CNN）处理序列数据和非结构化数据，以捕捉更复杂的信用信号。 图神经网络（GNN）的应用： 分析GNN如何通过挖掘用户间的复杂关系网络，识别团伙欺诈和风险共振。 可解释性AI（XAI）： 强调在金融领域，模型的可解释性至关重要。介绍SHAP、LIME等方法，以理解模型的决策过程，满足监管要求。 合规性与伦理考量： 讨论在消费信贷评分建模过程中，如何遵守相关法律法规（如反歧视、数据隐私），避免模型产生不公平的偏见，并维护消费者的合法权益。 案例分析与发展趋势： 提供国内外领先的消费信贷公司在评分建模与应用方面的成功案例，深入剖析其模型构建思路、技术选型和业务落地经验。同时，展望未来消费信贷评分建模的发展趋势，如实时评分、联邦学习、隐私计算等。 本书特色： 聚焦互联网消费信贷： 紧密结合互联网金融的时代背景，深入探讨消费信贷特有的风险管理问题。 建模流程全面： 从数据准备到模型上线，系统性地介绍了消费信贷评分模型的全生命周期。 技术与应用并重： 既有对主流建模技术的详细讲解，也涵盖了模型在实际业务中的多元化应用。 前沿技术探讨： 引入了深度学习、图神经网络等前沿技术在消费信贷领域的应用。 注重合规与伦理： 强调了在金融科技发展中，合规性和伦理考量的必要性。 本书适合从事消费信贷业务的金融机构、科技公司、小贷公司、互金平台的风控人员、产品经理、数据分析师、算法工程师阅读。通过学习本书，读者将能够掌握构建和应用高效、稳健的消费信贷评分模型的核心技能，从而提升信贷业务的盈利能力和风险控制水平，在互联网金融时代把握发展机遇。

评分☆☆☆☆☆

读完这两本书，我最大的感受是“理论与实践完美结合”。尤其是在当前信息爆炸、技术迭代飞快的时代，很多关于风险管理的理论往往滞后于实际需求。但这本书，尤其是关于风控大数据应用的章节，让我看到了“活”的风险管理。它不仅仅是告诉你“是什么”，更是告诉你“怎么做”，而且是用真实世界的案例来佐证。比如，书中分析了不同行业在信贷风险管理中的具体应用，包括电商、P2P、小贷公司等，这些都是我日常工作中会接触到的场景。它没有回避大数据风控在实施过程中遇到的挑战，例如数据隐私、算法偏见、监管合规等，并且提出了不少具有建设性的解决思路。这让我意识到，风控并非一味地收紧审批，而是如何在利用大数据优势的同时，确保公平、合规和可持续发展。同时，关于消费信贷评分模型的讲解，也让我看到了金融科技的魅力。如何利用大数据洞察用户行为，构建更精准的信用画像，从而为更多有合理信贷需求的人提供便利，同时又将风险控制在可接受的范围内，这才是技术应用的真正价值所在。

评分☆☆☆☆☆

我一直对互联网金融领域充满好奇，尤其是消费信贷的飞速发展，简直是爆炸式的增长。但与此同时，我也意识到其中隐藏的巨大风险。这套书恰好满足了我对消费信贷评分建模与应用的深度探索需求。它不仅讲解了评分模型的基本原理，还详细阐述了如何根据不同的消费场景和用户画像来构建定制化的评分体系。书中对于特征工程、模型选择（比如逻辑回归、决策树、集成学习等）的讲解，都非常到位，而且还提供了大量的代码示例和数据分析工具的建议，这对于我这种希望动手实践的读者来说，简直是福音。更让我惊喜的是，它还深入探讨了模型上线后的监控、评估和迭代优化机制，这部分内容在很多同类书籍中都鲜有涉及。从模型的设计到落地，再到持续的优化，形成了一个完整的闭环，这才是真正有价值的实践指导。这本书让我明白，消费信贷的评分建模并非一成不变，而是需要根据市场变化和技术发展不断调整和完善的动态过程。我从中学习到了如何更有效地识别和管理消费信贷风险，为我未来的投资和创业提供了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容让我对“包邮”这两个字有了全新的理解，当然，这里的“包邮”更多的是一种比喻，象征着信息传递的便捷和知识的普惠。在信贷风险管理领域，尤其是在大数据时代，信息的不对称性一直是风险产生的根源之一。而这本书，则像一座桥梁，将复杂的风控理论和前沿的实践经验，以一种易于理解的方式传递给了读者。我非常欣赏书中对于大数据在风控中的角色定位，它不是简单地将大数据视为一种工具，而是将其视为一种思维方式和决策依据。从宏观的行业趋势分析，到微观的个体信用评估，大数据都扮演着至关重要的角色。书中关于信用评分模型的构建和应用，也让我耳目一新。它不再是单一维度的评估，而是多维度、动态化的模型，能够更全面、更准确地反映借款人的信用状况。这对于互联网金融时代的消费信贷尤为重要，它能够帮助金融机构在快速扩张的同时，有效控制不良贷款率，实现健康可持续发展。

评分☆☆☆☆☆

我本身就从事金融行业，对于信贷风险管理和互联网金融有着浓厚的兴趣和实践经验。这两本书的组合，可以说是一份非常宝贵的“干货”礼包。在风控大数据应用的方面，书中深入剖析了大数据技术如何赋能信贷风控的全流程，从贷前审批、贷中监控到贷后催收，都有详细的案例和方法论。我尤其关注的是关于反欺诈的章节，因为在实践中，欺诈风险始终是金融机构需要重点防范的。书中介绍的利用大数据识别异常行为模式的方法，给我带来了很多启发。而在消费信贷评分建模与应用方面，书中对模型构建的细节讲解非常到位，包括如何选择合适的算法、如何进行特征工程、如何评估模型效果等等。这让我对如何在复杂的互联网金融环境中，构建稳定、精准的信用评分模型有了更清晰的认识。书中的内容不仅提供了理论指导，更重要的是提供了实践可行的操作指南，帮助我能够更好地应对当前金融科技快速发展的挑战。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出现，简直就是及时雨！我之前一直在琢磨如何在新形势下做好风控，特别是看到身边的朋友因为信贷问题吃了不少苦头，心里就更着急了。这两本书合在一起，简直把我一直在找寻的答案清晰地呈现在眼前。风控这个词听起来就很高大上，但实际上和我们每个人的生活息息相关，尤其是在大数据时代，信息获取的便捷性大大提高了，同时也带来了新的风险。书中关于大数据如何应用于信贷风险管理的部分，让我对“数据说话”有了更深刻的理解。它不是简单地罗列技术，而是结合了大量的实践案例，从数据采集、清洗、分析到模型建立，逻辑清晰，可操作性极强。我特别喜欢里面关于“概率模型”和“机器学习算法”的介绍，虽然我不是技术专家，但书里用通俗易懂的语言解释了这些复杂概念，让我这个非科班出身的读者也能get到精髓。而且，它没有停留在理论层面，而是深入探讨了实际应用中的痛点和解决方案，比如如何平衡风险与收益、如何应对数据孤岛问题等等，这些都是我在工作中经常会遇到的实际难题。这本书让我对大数据在风控领域的潜力有了全新的认识，也为我今后的工作提供了宝贵的思路和方法。