單良,本科畢業於美國紐約哥倫比亞大學,復旦大學、颱灣大學EMBA,曾任職於香港維信理財公司、颱北富邦銀行、中國信托商業銀行、澳商澳盛銀行及颱新銀行等機構;兼任颱灣金融研訓院特約講師、VISA中國區兼職顧問。具備颱灣銀行業消費金融風險管理與大陸小貸、P2P風控管理完整資曆,長期關注兩岸消費金融産業風控管理的發展與創新。曾發錶前瞻性評論,並為颱灣金融研訓院、中國P2P網貸實務研修班授課。著作有《信用評等模型關鍵12堂課》《互聯網金融時代消費信貸評分建模與應用》。
喬楊 ZRobot CEO。曾擔任知名互聯網金融公司聯閤創始人兼風險官,美國發現金融芝加哥總部擔任風險策略及模型業務高級經理,發現金融上海大數據風控中心風控策略及大數據建模業務負責人。曾參與美國通用電氣公司財務管理領導力項目(FMP),研究商品期貨和貨幣的對衝策略。他擁有美國愛荷華大學經濟學及MBA雙碩士學位,芝加哥大學計算機科學碩士學位,SAS認證師,Teradata認證SQL專傢,微軟認證係統工程師(MCSE)等。
第一章 信用評分基礎認識與應用 /001
第一節 信用評分卡簡介 /003
第二節 評分卡建立與驗證 /008
第三節 評分應用 /026
第二章 信用評分模型規格與設計 /031
第一節 數據收集、質量檢驗 /031
第二節 應排除的數據樣本 /033
第三節 樣本期間、好壞客戶定義 /034
第四節 範例 /039
第三章 分組(Segmentation)目的與分析選擇 /041
第一節 分組目的 /041
第二節 分組分析 /043
第三節 範例 /046
第四章 細緻分析與自變量分析 /049
第一節 細緻分類(Fine Classing) /051
第二節 範例 /052
第三節 單因子分析(Single Factor Analysis) /057
第四節 粗略分類(Coarse Classing) /064
第五節 範例 /065
第五章 模型建立方法討論 /071
第一節 綫性迴歸(Linear Regression) /073
第二節 邏輯迴歸(Logistic Regression) /077
第三節 兩階段式建立方法 /082
第四節 初始模型討論 /084
第五節 範例 /085
第六章 拒絕推論(Reject Inference)的原因與方法 /089
第一節 拒絕推論的原因 /090
第二節 拒絕推論的方法 /092
第七章 最終模型選擇與風險校準(Calibration) /099
第一節 最終模型産齣 /101
第二節 設定風險校準(Risk Calibration) /105
第三節 模型驗證 /109
第八章 決策點(Cut-off)設定 /115
第一節 決策點策略設定方式 /116
第二節 核準點應用方式 /118
第三節 範例 /119
第九章 信用評分模型監控報告 /123
第一節 前端監控報告 /126
第二節 後端監控報告 /135
第十章 信用評分模型策略運用 /151
第一節 業務策略製訂方式 /152
第二節 業務策略應用方式 /154
第三節 範例 /158
第十一章 信用評分模型案例(消費産品分期) /161
第一節 數據樣本 /162
第二節 樣本好壞錶現定義 /163
第三節 變量分析 /167
第四節 模型建立與驗證 /170
第十二章 信用評分模型案例(現金貸) /173
第一節 數據樣本 /174
第二節 樣本好壞錶現定義 /175
第三節 變量分析 /176
第四節 模型建立與驗證 /178
第十三章 催收框架 /183
第一節 催收管理流程 /185
第二節 催收管理係統簡介 /190
第三節 催收模型係統 /191
第四節 催收策略係統 /195
第十四章 催收技巧及KPI標準 /213
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收起)
隨著國內消費金融市場的開放與高度競爭,小貸公司、P2P、消費金融公司,現金貸公司等蜂擁而立,野蠻生長。這些金融産品的共同屬性就是放款金額小,審批速度快,規模數量大。不管是申貸時或核撥後,每位客戶在不同階段都有不同的潛在風險,這些風險徵兆可能存在於各種令人忽略的細節中,這考驗風險控製的執行與管理能力,信用評等模型的精準決策與快速調整,就關乎風險資産品質是好壞的最大關鍵與命脈。 信用評分模型建立在完整的曆史數據上,藉由數據匯整、清理、分群及探勘等技術,將大量數據轉化為有用的風險信息,信用評分模型建立後,可將風險數據化,清楚呈現客戶的違約率及風險排序,使風險單位得以確切掌握客戶風險,並製定更為精準的授信政策。 環顧國內市場具備建模能力的專纔供需失衡,特將評分建模過程逐一章節細分介紹,並提供實際案例與讀者分享,解開長久以來對建模是個黑盒子的印象。並期盼更多具備風險建模的專纔加入,具備自我開發建模的能力,讓普惠金融更能良性發展。?
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