信用卡风险管理

　　《信用卡风险管理》一书对现代信用卡风险管理进行了一个全景式描述，内容详尽、分析透彻深入。该书贯穿信用卡风险管理全过程，包括信用卡的制作、审批、发放、账户维护、市场营销、催收以及欺诈控制，还涉及了大量相关的法律法规、银行信用政策等。此外，在分析技术方面做了大量细致的研究，提出了数据仓库、数据挖掘、神经网络、遗传算法、决策树等最新的信息技术成果，开拓了思路，为风险分析提供了技术基础。该书的用途不仅局限于信用卡风险管理，其中的许多内容可以用到个人消费信贷、汽车信贷、房屋按揭等诸多个人银行业务中。

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信用卡风险管理目录

1.美国信用卡发展简史(1)
1.1信用卡的诞生(1)
1.2银行信用卡的产生(3)
1.3信用卡组织的产生和发展(5)
1.4信用卡行业的迅猛发展(8)
2.法律与法规(10)
2.1美国信用管理相关法律背景(11)
2.2信贷申请(13)
2.3接受信贷申请(14)
2.4贷款真实性法(14)
2.5公平信用报告法(17)
2.6平等信用机会法(18)
2.7社区再投资法(22)
2.8贷款给执行官.董事和成员银行的主要股东(22)
2.9公平信用记账法(22)
2.10公平债务催收作业法(24)
2.11统一的消费者信用法典(24)
2.12高利贷法(25)
2.13信用卡发行法(27)
2.14公平信用和记账卡公开法(27)
2.15电子资金转账法(28)
2.16审计和遵规守纪(28)
3.信用卡风险管理概述(30)
3.1风险管理的理念(30)
3.2风险管理的组成元素(31)
3.3风险管理的目的和战略(32)
4.信用政策(35)
4.1审批指南(36)
4.2政策实施(36)
4.3市场区域(36)
4.4职权级别(37)
4.5拒绝信贷申请(37)
4.6初始政策准则(38)
4.7偿还能力(38)
4.8信用额度分配(39)
4.9申请人验证(40)
4.10越线交易(42)
4.11账户管理(42)
4.12信用额度增加(43)
4.13恢复(43)
5.风险分析技术理论(44)
5.1数据和数据仓库(47)
5.2数据挖掘(48)
5.3关联规则(57)
5.4前馈神经网络.误差反向传播算法（BP算法）及推广的δ规则(60)
5.5Kohonen自组织映射网络和学习向量量化(65)
5.6遗传算法(67)
5.7决策树(68)
6.风险分析技术应用(72)
6.1数据仓库应用概述(72)
6.2信用卡管理信息报告(80)
6.3信用卡结构性分析(89)
6.4预测模型和评分卡(100)
6.5风险管理处理系统(105)
7.评分卡模型(115)
7.1评分卡概述(115)
7.2评分卡的开发(120)
7.3评分卡的设计目标(124)
7.4申请人分数的分布(125)
7.5改善客户组合表现的方案选择(126)
7.6设置界限分(128)
7.7交换数据集(129)
7.8跟踪报表(130)
7.9专家评分卡(132)
8.信用卡产品管理(137)
8.1概述(137)
8.2信用卡产品的目标(142)
8.3信用卡产品资产质量测度(142)
8.4试销处理流程(143)
8.5响应处理(156)
9.循环信贷操作(168)
9.1概述(168)
9.2信贷审批程序和操作流程(168)
9.3质量控制(181)
9.4客户沟通(186)
10.催收业务(189)
10.1催收策略(190)
10.2《美国破产法》第七章(193)
10.3债务再确认(197)
10.4《美国破产法》第十三章(198)
11.欺诈控制(201)
11.1中国涉及信用卡欺诈犯罪定义和处罚(202)
11.2美国涉及信用卡欺诈定义.处罚和责任划分(203)
11.3账户交易模式侦测分析方法(206)
11.4欺诈预防操作规程及内部欺诈预防(208)
11.5小结(212)
参考文献(213)