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圖書標籤:

• 風控
• 大數據
• 信貸風險管理
• 互聯網金融
• 消費金融
• 金融科技
• 數據分析
• 風險建模
• 金融工程
• 信用評估

店鋪： 曠氏文豪圖書專營店

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121319600

商品編碼：15963822503

YL9621  9787121319600 9787121254994 9787302408765 9787121296444

風控：大數據時代下的信貸風險管理和實踐

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。
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

互聯網金融時代消費信貸評分建模與應用

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****的挑戰。《互聯網金融時代消費信貸評分建模與應用》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較大程度上規範互聯網金融産品的各種風險。

1章 消費金融風險 /001

1節 消費金融風險成因 /003

第二節 消費金融風險分類 /009

第二章 消費金融風險管理基礎――信用循環 /017

1節 産品規劃 /019

第二節 授信 /023

第三節 賬戶維護 /029

第四節 催收與核銷 /033

第五節 管理信息報錶（MIS） /039

第三章 MIS分類與架構 /043

1節 運營型MIS /045

第二節 管理型MIS /049

第三節 決策型MIS /053

第四節 分析架構 /057

第四章 MIS三大支柱 /061

1節 基礎建設與發展――信息管理 /063

第二節 延伸應用與建議――分析研究 /069

第三節 實務整閤與導入――項目管理 /075

第五章 常用指標與分析手法 /081

1節 常用指標 /083

第二節 分析手法及應用 /101

第三節 預測方法 /113

第六章 信用評分設置 /121

1節 信用評分卡簡介 /123

第二節 評分卡設置與驗證 /129

第七章 信用評分的應用 /147

1節 如何認識信用評分的應用 /149

第二節 信用評分在信貸管理生命周期的應用策略概述 /151

第三節 申請評分審批策略的開發 /159

第四節 信用評分在大數據、互聯網金融應用中的發展 /173

第八章 各類報錶介紹 /175

1節 産品規劃 /177

第二節 授信 /189

第三節 賬戶維護 /207

第四節 催收與轉呆賬 /219

第九章 分析與解讀 /231

1節 分析目的與重點 /233

第二節 數字解讀 /239

第三節 衍生性分析及推論 /247

互聯網信貸風險與大數據：如何開始互聯網金融的實踐

互聯網金融的落腳點還是金融，而金融的核心問題是風險管理。如果能藉助互聯網，顯著提高風險管理水平，那麼就會創造有巨大潛力和競爭力的業務模式。

本書作者陳紅梅博士在銀行工作多年，近年又在知名互聯網金融公司工作，熟稔傳統的信貸業務流程，在此基礎上，引入大數據，闡述瞭大數據如何嵌入傳統的金融，幫助傳統金融控製風險，提高效率，從而達到“互聯網+”，完成金融業的互聯網轉型。

《互聯網信貸風險與大數據》不是一本工具書，因此並沒有煩瑣的數據分析模型和流程套路，而是深入淺齣地勾勒齣風險管理的可行路徑。作者以其豐富的傳統銀行和互聯網金融領域的實踐經驗，描述互聯網技術與大數據是如何滲入互聯網信貸業務流程的各個環節中的，真實生動地描述瞭現實圖景與實踐方嚮。

互聯網金融從業人員閱讀本書，比照自身業務模式，可以獲得靈感的火花，對於傳統金融從業者和相關創業者，通過本書，可以瞭解互聯網信貸領域的創新業務模式。

1章
個人信貸業務創新模式
1節 互聯網金融來瞭
第二節 個人信貸業務的發展與創新
第三節 創新業務模式下的再認識
第四節 風險管理是創新持續之本
第五節 大數據——風險管理起跳闆
第二章
風險管理概述
1節 理解風險
第二節 風險管理的概念
第三節 風險管理戰略
第四節 風險管理策略
第三章
個人信貸申請準入
1節 信貸
第二節 審批自動化車間
第三節 體驗式審批
第四節 反欺詐管理
第五節 客戶準入的模型支持
第六節 金融徵信服務
第四章
存量客戶管理
1節 生命周期管理
第二節 存量客戶價值提升
第三節 存量客戶授信管理
第四節 風險預警體係
第五節 存量管理計量模型體係
第五章
逾期客戶管理
1節 客戶逾期的發生與處置
第二節 逾期催收計量模型體係
第三節 逾期催收管理策略
第六章
全麵風險管理
1節 巴塞爾新資本協議
第二節 全麵風險管理
第三節 資産組閤管理
第四節 客戶末端管理
第五節 全麵風險管理對互聯網創新模式的啓示

互聯網消費金融:模式與實踐

零壹研究院(零壹財經)開展互聯網消費金融的研究，目的在於總結、描述、厘清互聯網消費金融這一新興領域的現狀；分析典型互聯網消費金融公司和産品的業務模式；分析互聯網消費金融的典型發展案例；對互聯網消費金融的新價值進行探討，研究如何結閤互聯網場景和數據進行精細化的消費信貸定價，並根據定價原則和策略進行相應的産品設計；發掘未被充分重視但存在重大潛力的互聯網消費金融商業新機會；討論互聯網消費金融可能涉及的監管問題；總結、推測互聯網消費金融的發展趨勢。希望通過這些研究，一方麵增強社會大眾對於互聯網消費金融的認識，另一方麵幫助行業梳理思路、啓發思考，共同促進這一行業的快速、持續、健康發展。
第1章 消費金融概述 1
一、消費金融的概念 2
二、國外消費金融的發展情況 3
（一）美國 3
（二）英國 8
（三）日本 11
三、我國消費金融的起源與發展 14
四、我國消費金融的現狀 16
五、我國消費金融目前存在的主要問題 23

第2章 互聯網消費金融的興起 27
一、互聯網消費金融的起源與發展 28
二、互聯網消費金融的分類 31
（一）按主體劃分 31
（二）按産品業務劃分 40

第3章 互聯網消費金融的業務模式 43
一、主要參與公司及其産品分析 44
（一）電商 44
（二）消費金融公司 47
（三）互聯網消費金融平颱 51
（四）其他 55
二、互聯網消費金融商業模式及産品 56
（一）産品分析 56
（二）商業模式 59

第4章 互聯網時代的消費金融定價 61
一、傳統消費金融的定價方式 62
（一）傳統消費金融定價的原則和曆史 62
（二）傳統消費金融定價的問題 65
二、互聯網時代定價的新思路 66
（一）互聯網給消費金融帶來的新變化 66
（二）消費金融的要素分解 68
（三）消費金融的差異化定價 70
（四）其他問題的討論 80
三、互聯網時代的消費金融定價策略 82
（一）初創型消費金融服務機構的定價策略 83
（二）成長型消費金融服務商定價策略 86
（三）流量巨頭的定價策略 89

第5章 互聯網消費金融的産品設計 91
一、場景的選擇 92
（一）消費場景的細分 92
（二）場景坐標軸的使用方法 93
（三）代付消費貸款 95
（四）現金貸 99
二、確定産品目標及操作方式 99
（一）綫上代付消費貸款 99
（二）綫下代付消費貸款 103
三、産品具體錶現形式以及盈利模式 107
（一）綫上消費場景 107
（二）綫下消費場景 115

第6章 互聯網消費金融資産證券化 125
一、資産證券化概述 126
二、互聯網消費金融資産證券化案例 131
（一）阿裏小貸 131
（二）京東白條 133
（三）分期樂 135
（四）宜人貸 137
（五）中騰信 139
三、互聯網消費金融資産證券化總結與分析 142

第7章 互聯網消費金融典型機構案例 151
一、京東消費金融 152
（一）發展概述 152
（二）産品演進 154
（三）數據與技術能力 161
（四）業務邏輯 165
（五）發展路徑 166
（六）小結 171
二、眾安消費金融 172
（一）眾安消費金融概述 172
（二）眾安消費金融的業務演進 173
（三）眾安消費金融的核心技術 177
（四）眾安消費金融的運作模式與發展戰略 182
三、分期樂消費金融 184
（一）發展曆程 184
（二）業務模式 185
（三）核心要素 192

第8章 互聯網消費金融的風險與監管 197
一、互聯網消費金融的主要風險 198
（一）消費者（藉款人）麵臨的主要風險 198
（二）消費金融服務機構麵臨的風險 199

二、互聯網消費金融監管的主要任務 205
三、互聯網消費金融監管建議 206

第9章 互聯網消費金融的商業機會 213
一、行業的選擇 214
（一）行業選擇原則 214
（二）目標行業 215
二、互聯網消費金融的行業機會 216
（一）汽車市場 216
（二）教育 224
（三）旅遊（簽證+首付旅遊） 229
（四）醫療美容 234
（五）租房分期 239
（六）個人住宅裝修 243
（七）婚慶 247
三、其他 251

第10章 互聯網消費金融的發展趨勢 253
一、互聯網消費金融將更加趨嚮場景化 254
二、消費流通企業的地位將逐步提升 256
三、互聯網消費金融不斷嚮細分化和垂直化發展 257
四、綫上綫下結閤的O2O模式將是重要發展方嚮 259
五、消費金融的資産證券化將越來越普遍 261
六、互聯網消費金融將成為P2P轉型的重要方嚮 264
七、融資租賃或將成為消費金融的一個重要分支 265
八、消費金融將以渠道、資金和核心技術為王 267
九、互聯網消費金融的定價的精細化程度不斷加強 268
十、互聯網消費金融的普惠性將不斷顯現 269

附錄1 研究指導單位簡介 271
附錄2 研究閤作單位簡介 273
緻謝 275
後記 276

《大數據時代下的信貸風險管理與實踐：互聯網金融時代的信貸風險與消費金融》 本書深入探討瞭在大數據與互聯網金融浪潮下，信貸風險管理所麵臨的挑戰與機遇，並著重介紹瞭實踐中行之有效的解決方案。在信息爆炸、金融業態日新月異的今天，傳統的信貸審批模式已難以應對瞬息萬變的風險格局。本書將大數據技術、人工智能算法與信貸風控緊密結閤，為金融機構提供瞭一套全新的、精細化的風險識彆、評估、預警和處置體係。 核心內容概述： 第一部分：大數據時代信貸風險的演變與挑戰 互聯網金融的崛起與風險重塑： 分析瞭P2P藉貸、眾籌、移動支付等互聯網金融模式如何改變瞭信貸市場格局，催生瞭新的風險點，如欺詐風險、技術風險、閤規風險等。 大數據在信貸風控中的價值： 闡述瞭大數據打破瞭傳統徵信的局限，通過整閤多維度、海量的數據源（如交易數據、社交數據、行為數據、運營商數據等），能夠更全麵、更動態地刻畫藉款人的信用畫像。 數據孤島與數據安全： 探討瞭在利用大數據的過程中，如何剋服數據孤島效應，實現數據價值的最大化，同時強調瞭數據安全、隱私保護的重要性以及相關的法律法規要求。 新興風險類型： 識彆並分析瞭平颱風險、跨市場風險、係統性風險等在大數據和互聯網金融背景下可能齣現的新的風險形態。 第二部分：大數據驅動的信貸風險管理體係構建 數據采集、清洗與治理： 詳細介紹瞭如何從各類數據源高效、準確地采集數據，並進行數據清洗、標準化、去重等預處理工作，為後續分析奠定堅實基礎。 特徵工程與變量選擇： 講解瞭如何從原始數據中挖掘齣對信貸風險具有預測能力的特徵變量，以及如何運用統計學和機器學習的方法進行有效的特徵選擇。 風險模型開發與應用： 信用評分模型： 介紹瞭邏輯迴歸、決策樹、隨機森林、梯度提升樹（如XGBoost、LightGBM）等經典和先進的評分模型，以及如何通過模型訓練、驗證和迭代優化，實現對藉款人違約概率的精準預測。 反欺詐模型： 重點介紹瞭基於圖神經網絡、異常檢測、規則引擎等技術的反欺詐模型，以及如何實時監測和攔截欺詐行為。 逾期與催收模型： 探討瞭如何利用數據預測藉款人的還款意願和能力，優化催收策略，降低逾期率。 流動性風險與市場風險模型： 針對特定金融場景，介紹瞭如何利用大數據分析工具評估和管理流動性風險和市場風險。 實時風控引擎的設計與實施： 強調瞭構建能夠實時接收、處理和反饋風險信息的風控引擎的重要性，以及如何在交易、授信、審批等關鍵環節實現自動化、智能化的風險控製。 自動化審批與人工審核的結閤： 探討瞭如何通過大數據和模型實現高效率的自動化信貸審批，同時保留必要的人工審核環節，處理復雜或高風險的個案。 第三部分：消費金融領域的信貸風險管理實踐 消費金融的特點與風險： 分析瞭消費金融（如信用卡、消費貸款、分期付款等）的典型特徵，如客戶群體分散、交易頻率高、風險分散與集中並存等，以及其特有的風險錶現。 消費金融場景下的風控策略： 事前風控： 針對不同消費場景（如綫上購物、綫下消費、醫療美容、教育培訓等），設計差異化的審批模型和風險控製策略。 事中風控： 強調瞭在交易發生過程中，如何通過實時監控、行為分析、風險預警來阻止潛在的風險事件。 事後風控： 介紹瞭催收管理、資産保全部門如何利用大數據分析，提高催收效率，降低壞賬率。 用戶畫像與精準營銷： 闡述瞭如何通過精細化的用戶畫像，為不同客群提供個性化的信貸産品和服務，同時識彆高風險用戶，規避潛在的損失。 科技賦能消費金融： 討論瞭人工智能、區塊鏈、雲計算等技術在優化消費金融業務流程、提升用戶體驗、降低運營成本、強化風險管理等方麵的作用。 第四部分：信貸風險管理的未來展望與挑戰 監管科技（RegTech）的發展： 探討瞭大數據和人工智能在滿足日益嚴格的金融監管要求方麵的應用。 模型可解釋性與公平性： 關注模型的可解釋性問題，以及如何確保風控模型在不同人群中的公平性，避免歧視。 數據倫理與社會責任： 強調瞭在運用大數據進行信貸風險管理時，必須遵循數據倫理原則，承擔社會責任。 新技術的機遇與挑戰： 展望瞭如聯邦學習、強化學習等新興技術在未來信貸風險管理中的潛在應用，以及伴隨而來的挑戰。 本書旨在為信貸從業者、金融科技公司、監管機構以及對信貸風險管理感興趣的研究者提供一套係統、全麵、具有實踐指導意義的參考。通過深入學習和掌握本書內容，讀者將能更好地理解大數據和互聯網金融時代的信貸風險動態，並構建起更具韌性和競爭力的風險管理體係。

評分☆☆☆☆☆

我拿到這本《包郵 風控》時，是被它龐大的標題所吸引的。“大數據時代下的信貸風險管理”、“互聯網金融時代”、“信貸風險與大數據”、“消費金融”，這些詞匯組閤在一起，就像是一個金融科技領域的“一站式”學習指南。然而，當我開始閱讀，我發現它更像是在搭建一個知識的地圖，勾勒齣各個領域之間的聯係，但在某些細節上，它可能略顯粗略。 我特彆關注“信貸風險與大數據”這部分。我知道大數據分析已經成為信貸風控不可或缺的工具，它能夠幫助我們更精準地評估藉款人的信用狀況，識彆潛在的風險。這本書是否會詳細介紹大數據在信貸風控中的具體應用場景？比如，如何利用用戶的行為數據、社交數據、甚至是一些非結構化數據來構建信用評分模型？它是否會探討不同類型的數據源的優劣勢，以及如何進行數據清洗和特徵工程，以提取齣對風險評估最有價值的信息？我希望它能超越簡單的算法介紹，而是能夠深入分析大數據分析在整個信貸生命周期中的作用，從貸前審批、貸中監控到貸後管理，每一個環節都能得到大數據的助力。更重要的是，它是否會討論在大數據應用過程中，可能遇到的挑戰，比如數據孤島、數據質量不高、模型的可解釋性問題，以及如何在閤規的前提下，最大化地發揮大數據的價值？

評分☆☆☆☆☆

這本書實在是太厚重瞭，光是目錄就看得我眼花繚亂。感覺它像是把市麵上所有關於信貸風險管理、大數據應用、互聯網金融和消費金融的知識點一股腦兒地塞瞭進去，然後打包成一本“包郵”的大禮包。我拿到它的時候，真心佩服作者的博學和勤奮，但同時也有一絲絲的擔憂：這麼廣闊的範圍，它真的能做到每一部分都講得深入透徹嗎？還是說，它更像是一個百科全書式的概述，滿足讀者“什麼都想知道一點”的需求，但要從中找到某個具體問題的一針見血的解決方案，可能還得費一番周摺。 比如，它提到瞭“大數據時代下的信貸風險管理”，這本身就是一個極其龐大的概念。我設想裏麵大概會涉及數據采集、清洗、挖掘、建模等一係列流程，可能會講到各種算法，比如決策樹、隨機森林、神經網絡，甚至更前沿的深度學習在風控中的應用。它還會不會講到不同類型的大數據來源，比如社交媒體數據、交易流水、地理位置信息等等，以及如何閤規地利用這些數據，避免侵犯用戶隱私？另外，在大數據驅動下，風控模型是如何不斷迭代優化的？模型的可解釋性問題是否也會被提及？畢竟，在金融領域，一個黑箱模型是很難被監管部門和業務部門接受的。我特彆好奇的是，它會不會舉一些具體的案例，來展示大數據是如何幫助企業提高審批效率、降低壞賬率，或者在欺詐檢測方麵發揮作用的。畢竟，理論講得再多，不如幾個生動鮮活的例子來得直觀。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我的整體印象是一種“包羅萬象”的風格，它試圖將信貸風控這個領域，從大數據、互聯網金融、消費金融等多個維度進行全方位的梳理。然而，當我深入閱讀時，我發現它在某些方麵的論述，更偏嚮於一種宏觀的介紹和理論框架的搭建，而非操作層麵的細節指導。 我尤其對“消費金融”這個話題很感興趣。我知道消費金融的興起，尤其是近些年，已經成為金融業的重要增長點，無論是信用卡、消費貸、分期付款，還是現在流行的“先買後付”模式。這本書是否會深入分析這些消費金融産品的風險特點？例如，不同消費場景下的用戶信用評估差異，以及如何利用大數據來精準畫像，識彆潛在的欺詐行為和違約風險。我期待它能提供一些關於消費金融風控模型的設計思路，比如如何平衡用戶體驗和風險控製，如何利用非傳統數據來輔助徵信，以及如何應對日益復雜的欺詐手段。更進一步，它是否會探討消費金融的閤規性問題，比如數據安全、隱私保護，以及如何避免過度信貸和催收風險？這些都是在消費金融蓬勃發展的同時，必須高度關注的議題，而我希望這本書能夠提供一些有深度的見解。

評分☆☆☆☆☆

這本書的標題就像是一個“大雜燴”，涵蓋瞭信貸風控的各個方麵，從技術到應用，從理論到實踐。它給瞭我一種“麻雀雖小，五髒俱全”的感覺，但同時，我也在想，這麼多的內容，它是否能夠做到每一部分都足夠精深？ 我對書中“互聯網金融時代”下的信貸風險管理部分特彆感興趣。互聯網金融的快速發展，帶來瞭許多新的業務模式和風險點。例如，P2P藉貸平颱的信用風險、眾籌平颱的閤規風險、以及第三方支付的安全風險等等。我希望這本書能夠深入探討這些新型風險的特點，以及如何運用大數據等技術來應對這些挑戰。它是否會介紹一些適用於互聯網金融場景的風控模型和策略？比如，如何通過社交網絡分析來評估藉款人的真實信用，如何利用機器學習算法來識彆潛在的欺詐行為，又或者，如何在保證用戶體驗的同時，有效地進行風險定價。我期待這本書能夠提供一些切實可行的解決方案，而不僅僅是泛泛而談的概念。

評分☆☆☆☆☆

這本書的標題，就像是將信貸風險管理領域的幾個熱門關鍵詞組閤在一起，給人一種內容豐富、麵麵俱到的感覺。然而，當我閱讀時，我發現它更像是在搭建一個知識的框架，勾勒齣各個領域之間的聯係，但在某些具體的操作層麵，可能略顯不足。 我最感興趣的是書中關於“大數據時代下的信貸風險管理和實踐”這一部分。我知道大數據分析已經成為信貸風控的“標配”，但如何真正地將大數據應用於實踐，仍然是許多機構麵臨的挑戰。這本書是否會提供一些具體的落地案例，來展示大數據風控是如何幫助企業提高效率、降低成本、優化風險？例如，它是否會介紹一些成功的風控模型，以及這些模型是如何被設計、開發和部署的？我希望能看到一些關於數據采集、清洗、特徵工程、模型訓練、模型評估等方麵的詳細說明。此外，在大數據應用過程中，數據安全和隱私保護也是至關重要的問題。我希望書中能夠探討如何在閤規的前提下，最大化地利用大數據來提升風控能力。

評分☆☆☆☆☆

這本《包郵 風控》的名字讓我對它充滿瞭期待，因為它涵蓋瞭“大數據時代下的信貸風險管理”、“互聯網金融時代”、“信貸風險與大數據”、“消費金融”這些關鍵詞，在我看來，這幾乎囊括瞭當下金融科技領域最核心的幾個話題。然而，當我翻開這本書，我的第一感覺是，它或許更像是一個宏大的框架，一個試圖連接所有知識點的橋梁。它在努力描繪大數據如何賦能信貸風控的全景圖，但某些章節的深度，可能與我想象中那種“獨傢秘籍”式的指南有所差距。 我尤其關注“互聯網金融時代”這部分。我知道互聯網金融的崛起，極大地改變瞭傳統信貸的格局，比如P2P、眾籌、第三方支付等等。這本書是否會深入分析這些模式下的新型風險點？比如，平颱倒閉風險、資金錯配風險、以及用戶畫像的偏差可能帶來的違約風險。它會不會探討如何在快速變化的互聯網金融環境中，構建動態、智能的風控體係？我希望它能不僅僅停留在概念層麵，而是能夠提供一些實際可行的策略和方法。比如，針對不同互聯網金融産品，應該采用哪些差異化的風控模型？如何通過技術手段，實現綫上綫下的風險協同管理？或者，它會不會談及互聯網金融監管的演變，以及風控策略如何適應監管的要求？這些都是我非常感興趣的問題，也是我閱讀這本書的初衷之一。

評分☆☆☆☆☆

這本書的標題“包郵 風控”顯得十分接地氣，但其後連接的“大數據時代下的信貸風險管理和實踐+互聯網金融時代+信貸風險與大數據+消費金融”則透露齣其內容的宏大和復雜。閱讀它的過程，更像是在一個廣闊的知識海洋中航行，能夠觸及到許多重要的島嶼，但想要深入探索每一個島嶼的每一個角落，則需要花費更多的時間和精力。 我特彆留意瞭關於“互聯網金融時代”的信貸風險管理部分。我知道互聯網金融的興起，帶來瞭諸如P2P、眾籌、網絡小貸等新型業態，同時也伴隨著一些前所未有的風險。這本書是否會深入分析這些互聯網金融模式下的特有風險點？比如，平颱運營風險、信息不對稱風險、以及用戶信用評估的準確性問題。它是否會提供一些創新的風控思路和技術手段，來應對這些挑戰？我希望它能不僅僅停留在理論層麵，而是能夠結閤實際案例，展示如何在互聯網金融環境中，構建一個既高效又安全的風控體係。例如，如何利用大數據技術來識彆高風險藉貸者，如何通過智能化的手段來優化信貸審批流程，以及如何建立有效的反欺詐機製。這些實踐性的內容，對我而言是至關重要的。

評分☆☆☆☆☆

這本《包郵 風控》的書名，給我一種內容非常全麵的感覺，就像是把大數據、互聯網金融、消費金融等領域的精華都打包在一起瞭。但是，當我翻開它，我發現它更像是提供瞭一個非常宏觀的視角，讓你看到整個行業的全貌，但如果你想在某個點上深挖，可能還需要其他的輔助資料。 我尤其關注書中關於“信貸風險與大數據”的論述。我知道大數據已經深刻地改變瞭信貸風險管理的麵貌。它是否會詳細闡述，大數據是如何在信貸審批、額度管理、反欺詐、催收等各個環節發揮作用的？我希望能看到具體的模型構建過程，比如如何從海量數據中提取有效的特徵，如何選擇和訓練適閤的機器學習算法，以及如何評估模型的準確性和魯棒性。另外，在大數據應用過程中，數據隱私和閤規性問題也是非常重要的。這本書是否會討論如何在閤規的前提下，有效地利用大數據來提升風控能力？比如，如何處理敏感數據，如何進行匿名化和去標識化，以及如何滿足監管要求。這些實踐性的內容，對我來說纔具有真正的價值。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名《包郵 風控》顯得非常吸引人，而其副標題更是直接點明瞭它涵蓋的幾個重要主題：大數據、互聯網金融、消費金融以及信貸風險管理。然而，當我翻開它，我發現它更像是一本內容廣泛的介紹性讀物，它為你勾勒齣瞭各個領域的大緻輪廓，但想要在某個點上進行深入的鑽研，可能還需要更多的參考資料。 我尤其關注書中關於“消費金融”的風險管理部分。我知道消費金融近年來發展迅速，湧現齣各種各樣的産品和服務，比如信用卡、消費貸款、分期付款、以及“先買後付”等。這些産品在為消費者提供便利的同時，也帶來瞭一些獨特的風險。這本書是否會深入剖析這些消費金融産品的風險特徵？例如，如何評估消費者的還款能力和意願，如何識彆和防範欺詐行為，以及如何應對不良資産的催收問題。我希望能看到一些關於消費金融風控模型設計的具體思路，比如如何利用大數據來精準畫像，如何平衡用戶體驗和風險控製，以及如何在閤規的前提下，為消費者提供更靈活、更便捷的信貸服務。這些實踐性的討論，對我來說纔最有價值。

評分☆☆☆☆☆

這本書的名字《包郵 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+信貸風險與大數據+消費金融》讓我覺得它是一個內容非常豐富、幾乎囊括瞭當下信貸風控所有熱門話題的集閤。讀起來的感覺，更像是在瀏覽一本內容廣泛的金融科技百科全書，但某些部分的深度，可能需要讀者進一步的挖掘。 我非常想瞭解書中關於“大數據時代下的信貸風險管理”的具體實踐。我知道大數據為信貸風險管理帶來瞭革命性的變化，例如更精準的客戶畫像、更有效的反欺詐、更智能的授信審批流程。那麼，這本書是否會提供一些詳細的案例分析，來展示這些大數據技術是如何在實際業務中落地應用的？例如，某傢銀行或金融科技公司是如何利用大數據來構建其風險定價模型，又或者，是如何通過實時的數據監測來發現和預警潛在的信用風險。我希望它能夠深入到操作層麵，講解具體的實施步驟、技術選型，以及在實踐中可能遇到的各種問題和解決方案。比如，大數據風控團隊的組織架構、數據科學傢和業務專傢的協作模式、以及如何將模型結果有效地整閤到現有的業務流程中。這些實踐性的內容，對我來說纔是最有價值的。

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物美價廉

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嗯

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書角被壓壞瞭，京東這麼粗暴的麼，外包裝就一麻皮袋

評分☆☆☆☆☆

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