風控(大數據時代下的信貸風險管理和實踐第2版)/大數據科學與應用叢書
內容大鋼
本書對大數據時代下的信貸風險管理進行了介紹和剖析。首先，從經濟學理論與實踐應用角度對信貸的產生和經濟意義、信貸分析方法的變化進行了闡述；其次，對信貸整個生命周期中使用的Cohort分析、信貸業務開展、合同簽訂、風險監控預警、催收和不良資產處置、管理信息系統等內容進行了深入講解；再次，從財務數據、信用報告、交易流水等方面分析借款者的還款能力和還款意願，並提出還款意願的貨幣量化方法；然後，對傳統信貸方法、IPC微貸技術、巴塞爾協議的風控、大數據風控進行優缺點分析，提出了基於IPC微貸、巴塞爾協議的大數據風控模式，並給出了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；最後，根據實踐經驗，新增了決策引擎、風控模型建設、風控策略、反欺詐、存量客戶管理等內容，使得大數據風控更具有可操作性。
本書理論與實踐相結合，適合銀行、信用保證保險、消費金融、資產證券化評級機構、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。
作者介紹
王軍偉|責編:李樹林
王軍偉，畢業於華東師範大學，曾服務於支付寶、眾安保險、哈爾濱銀行互聯網事業部等機構，長期從事信貸風險展研究等，著有《風控：大數據時代下的信貸風險管理和實踐》《縫合：大數據時代下的資本管理與實踐》，並獨創陰陽五行經濟學。
目錄
第1章 導言
第2章 信貸的經濟學基礎
2.1 信貸產生的經濟學分析
2.2 信貸分析方法隨經濟周期而變化
2.3 信貸風控和策略的經濟學分析
第3章 信貸分析秘密武器——Cohort分析
3.1 Cohort分析的案例和模型
3.2 Cohort分析在資產證券化與保險中的應用
第4章 信貸運營
4.1 客戶畫像
4.2 信貸產品設計
4.3 引流獲客與市場營銷
4.4 申請調查
第5章 信貸分析
5.1 信貸硬信息分析
5.2 信貸軟信息分析
5.3 還款意願量化方法
第6章 信貸分析方法融合與全面風險管理
6.1 傳統信貸分析方法的優缺點和改進建議
6.2 IPC微貸技術的優缺點和改進建議
6.3 「信貸工廠」的優缺點和改進建議
6.4 巴塞爾協議的風控模式的優缺點及改進建議
6.5 大數據風控模式的優缺點和改進建議
6.6 基於傳統信貸、IPC微貸技術、「信貸工廠」、巴塞爾協議和大數據風控模式融合的展望
6.7 壓力測試——未來預期與敏感度分析
6.8 全面風險管理
第7章 信貸的審批決策
7.1 信貸審批委員會決策模式
7.2 「信貸工廠」審批模式
7.3 大數據風控的自動審批模式
第8章 決策引擎
8.1 以FICO的Blaze為代表的商業決策引擎
8.2 基於MySQL的自建決策引擎
8.3 基於Drools的自建決策引擎
8.4 基於Spark的自建決策引擎
第9章 風控模型建設與問題對策
9.1 模型選擇
9.2 模型開發
9.3 變數的選擇及處理
9.4 模型結果的評測
9.5 模型校準與映射
9.6 模型監測
9.7 模型的常見問題和對策
第10章 風控策略
10.1 模型策略
10.2 新客戶的授信策略
10.3 定價策略
10.4 人工複審與問卷調查的風控策略
10.5 數據及A/B測試中的風控策略
10.6 基於矩陣和優化的風控決策
第11章 反欺詐分析和挖掘
11.1 欺詐的定義
11.2 欺詐的界定
11.3 協同反欺詐
11.4 反欺詐方法
11.5 欺詐場景是分析與挖掘的關鍵
11.6 反欺詐的案例
第12章 存量客戶管理及貸中管理
12.1 存量客戶分層
12.2 存量客戶的額度管理
12.3 大額貸款與循環信貸的貸中管理
12.4 分期產品的貸中管理
12.5 預警監測
12.6 存量客戶的信貸定價管理
第13章 信貸的合同簽訂及貸款發放
13.1 準備借款合同
13.2 簽訂合同
13.3 放款流程
13.4 資金來源
13.5 檔案管理
第14章 信貸的還款階段
14.1 還款方式
14.2 支付方式
14.3 還款提醒
14.4 還款風險預防
14.5 還款處理方式
第15章 逾期管理和不良資產處置
15.1 逾期信息處理
15.2 催收策略
15.3 動態催收策略
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