书籍详情
风控：大数据时代下的信贷风险管理和实践（第2版）
作者：王军伟
出版社：电子工业出版社
出版时间：2023-05-01
ISBN：9787121455070
定价：¥79.00
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内容简介
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角度对信贷的产生和经济意义、信贷分析方法的变化进行了阐述；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、管理信息系统等内容进行了深入讲解；再次，从财务数据、信用报告、交易流水等方面分析借款者的还款能力和还款意愿，并提出还款意愿的货币量化方法；然后，对传统信贷方法、IPC微贷技术、巴塞尔协议的风控、大数据风控进行优缺点分析，提出了基于IPC微贷、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；后，根据实践经验，新增了决策引擎、风控模型建设、风控策略、反欺诈、存量客户管理等内容，使得大数据风控更具有可操作性。本书理论与实践相结合，适合银行、信用保证保险、消费金融、资产证券化评级机构、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。
作者简介
王军伟，毕业于华东师范大学，曾服务于支付宝、众安保险、哈尔滨银行互联网事业部等机构，长期从事信贷风险管理、大数据分析挖掘、经济社会发展研究等，著有《风控：大数据时代下的信贷风险管理和实践》《缝合：大数据时代下的资本管理与实践》，并独创阴阳五行经济学。
目录
目录/Contents
导言 1
信贷的经济学基础 11
2.1 信贷产生的经济学分析 12
2.2 信贷分析方法随经济周期而变化 19
2.3 信贷风控和策略的经济学分析 24
信贷分析秘密武器——Cohort分析 027
3.1 Cohort分析的案例和模型 35
3.2 Cohort分析在资产证券化与保险中的应用 39
信贷运营 45
4.1 客户画像 46
4.2 信贷产品设计 49
4.3 引流获客与市场营销 51
4.4 申请调查 58
信贷分析 64
5.1 信贷硬信息分析 68
5.2 信贷软信息分析 112
5.3 还款意愿量化方法 117
信贷分析方法融合与全面风险管理 123
6.1 传统信贷分析方法的优缺点和改进建议 125
6.2 IPC微贷技术的优缺点和改进建议 128
6.3 “信贷工厂”的优缺点和改进建议 131
6.4 巴塞尔协议的风控模式的优缺点及改进建议 133
6.5 大数据风控模式的优缺点和改进建议 137
6.6 基于传统信贷、IPC微贷技术、“信贷工厂”、巴塞尔
协议和大数据风控模式融合的展望 146
6.7 压力测试——未来预期与敏感度分析 148
6.8 全面风险管理 150
信贷的审批决策 155
7.1 信贷审批委员会决策模式 157
7.2 “信贷工厂”审批模式 161
7.3 大数据风控的自动审批模式 162
决策引擎 165
8.1 以FICO的Blaze为代表的商业决策引擎 167
8.2 基于MySQL的自建决策引擎 169
8.3 基于Drools的自建决策引擎 174
8.4 基于Spark的自建决策引擎 178
风控模型建设与问题对策 180
9.1 模型选择 181
9.2 模型开发 183
9.3 变量的选择及处理 185
9.4 模型结果的评测 187
9.5 模型校准与映射 188
9.6 模型监测 190
9.7 模型的常见问题和对策 191
风控策略 193
10.1 模型策略 195
10.2 新客户的授信策略 201
10.3 定价策略 205
10.4 人工复审与问卷调查的风控策略 210
10.5 数据及A/B测试中的风控策略 212
10.6 基于矩阵和优化的风控决策 213
反欺诈分析和挖掘 215
11.1 欺诈的定义 216
11.2 欺诈的界定 218
11.3 协同反欺诈 219
11.4 反欺诈方法 221
11.5 欺诈场景是分析与挖掘的关键 222
11.6 反欺诈的案例 227
存量客户管理及贷中管理 230
12.1 存量客户分层 233
12.2 存量客户的额度管理 235
12.3 大额贷款与循环信贷的贷中管理 237
12.4 分期产品的贷中管理 238
12.5 预警监测 239
12.6 存量客户的信贷定价管理 242
信贷的合同签订及贷款发放 245
13.1 准备借款合同 247
13.2 签订合同 248
13.3 放款流程 249
13.4 资金来源 250
13.5 档案管理 252
信贷的还款阶段 254
14.1 还款方式 255
14.2 支付方式 256
14.3 还款提醒 259
14.4 还款风险预防 261
14.5 还款处理方式 262
逾期管理和不良资产处置 263
15.1 逾期信息处理 266
15.2 催收策略 267
15.3 动态催收策略 271
15.4 催收行动 273
15.5 不良资产处置 274
管理信息系统 276
附录A 283
附录B 284
参考文献 285
后记 289
导言 1
信贷的经济学基础 11
2.1 信贷产生的经济学分析 12
2.2 信贷分析方法随经济周期而变化 19
2.3 信贷风控和策略的经济学分析 24
信贷分析秘密武器——Cohort分析 027
3.1 Cohort分析的案例和模型 35
3.2 Cohort分析在资产证券化与保险中的应用 39
信贷运营 45
4.1 客户画像 46
4.2 信贷产品设计 49
4.3 引流获客与市场营销 51
4.4 申请调查 58
信贷分析 64
5.1 信贷硬信息分析 68
5.2 信贷软信息分析 112
5.3 还款意愿量化方法 117
信贷分析方法融合与全面风险管理 123
6.1 传统信贷分析方法的优缺点和改进建议 125
6.2 IPC微贷技术的优缺点和改进建议 128
6.3 “信贷工厂”的优缺点和改进建议 131
6.4 巴塞尔协议的风控模式的优缺点及改进建议 133
6.5 大数据风控模式的优缺点和改进建议 137
6.6 基于传统信贷、IPC微贷技术、“信贷工厂”、巴塞尔
协议和大数据风控模式融合的展望 146
6.7 压力测试——未来预期与敏感度分析 148
6.8 全面风险管理 150
信贷的审批决策 155
7.1 信贷审批委员会决策模式 157
7.2 “信贷工厂”审批模式 161
7.3 大数据风控的自动审批模式 162
决策引擎 165
8.1 以FICO的Blaze为代表的商业决策引擎 167
8.2 基于MySQL的自建决策引擎 169
8.3 基于Drools的自建决策引擎 174
8.4 基于Spark的自建决策引擎 178
风控模型建设与问题对策 180
9.1 模型选择 181
9.2 模型开发 183
9.3 变量的选择及处理 185
9.4 模型结果的评测 187
9.5 模型校准与映射 188
9.6 模型监测 190
9.7 模型的常见问题和对策 191
风控策略 193
10.1 模型策略 195
10.2 新客户的授信策略 201
10.3 定价策略 205
10.4 人工复审与问卷调查的风控策略 210
10.5 数据及A/B测试中的风控策略 212
10.6 基于矩阵和优化的风控决策 213
反欺诈分析和挖掘 215
11.1 欺诈的定义 216
11.2 欺诈的界定 218
11.3 协同反欺诈 219
11.4 反欺诈方法 221
11.5 欺诈场景是分析与挖掘的关键 222
11.6 反欺诈的案例 227
存量客户管理及贷中管理 230
12.1 存量客户分层 233
12.2 存量客户的额度管理 235
12.3 大额贷款与循环信贷的贷中管理 237
12.4 分期产品的贷中管理 238
12.5 预警监测 239
12.6 存量客户的信贷定价管理 242
信贷的合同签订及贷款发放 245
13.1 准备借款合同 247
13.2 签订合同 248
13.3 放款流程 249
13.4 资金来源 250
13.5 档案管理 252
信贷的还款阶段 254
14.1 还款方式 255
14.2 支付方式 256
14.3 还款提醒 259
14.4 还款风险预防 261
14.5 还款处理方式 262
逾期管理和不良资产处置 263
15.1 逾期信息处理 266
15.2 催收策略 267
15.3 动态催收策略 271
15.4 催收行动 273
15.5 不良资产处置 274
管理信息系统 276
附录A 283
附录B 284
参考文献 285
后记 289
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