具体描述
商品参数
| 风控：大数据时代下的信贷风险管理和实践 | ||
| 定价 | 49.00 | |
| 出版社 | 电子工业出版社 | |
| 版次 | 1-1 | |
| 出版时间 | 2017.8 | |
| 开本 | 16开 | |
| 作者 | 王军伟 | |
| 装帧 | ||
| 页数 | 256 | |
| 字数 | ||
| ISBN编码 | 9787121319600 | |
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上对信贷的产生和经济意义、信贷分析方法的变迁进行阐述；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、系统信息管理系统中报表等重要方法进行了深入讲解；*后，从财务数据、信用报告、交易流水等信贷角度方面分析借款者的还款能力和还款意愿，并提出了还款意愿的货币量化方法。同时，对传统信贷方法、IPC信贷方法、巴塞尔协议方法、大数据风控进行优缺点分析，提出了基于IPC信贷、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。本书理论与实践相结合，适合银行、信用保证保险、消费金融、P2P、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，曾服务于支付宝、众安保险、哈尔滨银行互联网金融事业部等金融机构及支付平台，长期从事大数据分析挖掘、基于对Basel协议研究和信贷风险管理等工作，发表文章数十篇并独*阴阳五行经济学。
目录
目 录
导言 / 001
信贷的经济学基础 / 010
2．1 信贷产生的经济学分析 011
2．2 信贷分析方法随经济周期而发生变化 019
2．3 信贷风控和策略的经济学分析 024
信贷分析秘密武器 ――Cohort分析 / 027
Cohort分析的案例和模型 035
信贷业务的开展 / 040
4．1 客户画像和产品设计 041
4．2 市场开拓和营销 046
4．3 申请调查 051
信货分析 / 062
5．1 硬信息分析 66
5．2 软信息分析 113
5．3 还款意愿量化方法 126
5．4 全面风险管理 134
5．5 压力测试――未来预期与敏感度分析 139
现有信贷方法的优缺点与改进建议 / 145
6．1 传统信贷的优缺点和改进建议 147
6．2 IPC信贷的优缺点和改进建议 151
6．3 “信贷工厂”的优缺点和改进建议 154
6．4 巴塞尔协议模式的优缺点及改进建议 156
6．5 大数据风控模式的优缺点和改进建议 160
6．6 基于传统信贷、IPC信贷、“信贷工厂”、巴塞尔协议
和大数据风控模式融合的展望 177
信贷的审批决策 / 180
7．1 信贷审批委员会决策模式 182
7．2 “信贷工厂”审批模式 188
7．3 大数据风控自动审批模式 189
信贷的合同签订及贷款发放 / 200
风险监控预警 / 207
信贷的还款阶段 / 214
逾期管理和不良资产处理 / 221
MIS系统 / 234
后记 / 243
参考文献 / 246
| 互联网金融时代消费信贷评分建模与应用 | ||
| 定价 | 55.00 | |
| 出版社 | 电子工业出版社 | |
| 版次 | 1 | |
| 出版时间 | 2015年03月 | |
| 开本 | 16开 | |
| 作者 | 单良，茆小林 著 | |
| 装帧 | 平装 | |
| 页数 | 260 | |
| 字数 | ||
| ISBN编码 | 9787121254994 | |
内容简介
随着互联网金融机构、产品如雨后春笋般疯狂生长，金融消费产品几乎深入每个人的生活之中。以P2P为代表的互联网金融生态，疯狂吸金、敛财跑路等状况时有发生，互联网金融风险管理正面临前所未*的挑战。《互联网金融时代消费信贷评分建模与应用》就是为了解决互联网金融时代出现的新的问题和挑战，通过建立科学的消费信贷评分模型来在较大程度上规范互联网金融产品的各种风险。
作者简介
单良，本科毕业于美国纽约哥伦比亚大学，复旦大学、台湾大学EMBA，曾任职于香港维信理财公司、台湾台北富邦银行、台湾中国信托商业银行、澳商澳盛银行及台湾台新银行等机构；兼任台湾金融研训院特约讲师、VISA中国区兼职顾问。具备台湾银行业消费金融风险管理与大陆小贷、P2P风控管理完整资历，长期关注两岸消费金融产业风控管理的发展与创新。曾在周刊发表前瞻性评论，并为台湾金融研训院、中国P2P网贷实务研修班授课。著作《信用评等模型关键12堂课》。茆小林高*经济师，毕业于华中科技大学数量经济学系，16年银行信贷工作经验。1999―2003年在工商银行河北省分行风险管理部工作，负责公司客户、小微企业信用模型、产品设计及开发等工作。2003年至今就职于工商银行总行信贷评估部（2006年起主持部门工作），负责小企业、个人贷款、信用卡零售风险模型开发、建设及应用等工作，具体包括产品、准入、审批、授信及贷后等全流程业务。目录
第*章 消费金融风险 /001
第*节 消费金融风险成因 /003
第*节 消费金融风险分类 /009
第*章 消费金融风险管理基础――信用循环 /017
第*节 产品规划 /019
第*节 授信 /023
第三节 账户维护 /029
第四节 催收与核销 /033
第五节 管理信息报表（MIS） /039
第三章 MIS分类与架构 /043
第*节 运营型MIS /045
第*节 管理型MIS /049
第三节 决策型MIS /053
第四节 分析架构 /057
第四章 MIS三大支柱 /061
第*节 基础建设与发展――信息管理 /063
第*节 延伸应用与建议――分析研究 /069
第三节 实务整合与导入――项目管理 /075
第五章 常用指标与分析手法 /081
第*节 常用指标 /083
第*节 分析手法及应用 /101
第三节 预测方法 /113
第六章 信用评分设置 /121
第*节 信用评分卡简介 /123
第*节 评分卡设置与验证 /129
第七章 信用评分的应用 /147
第*节 如何认识信用评分的应用 /149
第*节 信用评分在信贷管理生命周期的应用策略概述 /151
第三节 申请评分审批策略的开发 /159
第四节 信用评分在大数据、互联网金融应用中的发展 /173
第八章 各类报表介绍 /175
第*节 产品规划 /177
第*节 授信 /189
第三节 账户维护 /207
第四节 催收与转呆账 /219
第九章 分析与解读 /231
第*节 分析目的与重点 /233
第*节 数字解读 /239
第三节 衍生性分析及推论 /247
内容介绍
| 一本书看透信贷：信贷业务全流程深度剖析 | ||
| 定价 | 69.00 | |
| 出版社 | 机械工业出版社 | |
| 版次 | 1 | |
| 出版时间 | 2017年11月 | |
| 开本 | 16开 | |
| 作者 | 何华平 著 | |
| 装帧 | 平装 | |
| 页数 | 413 | |
| 字数 | ||
| ISBN编码 | 9787111583080 | |
内容简介
本书是作者从事信贷工作的学习和思考笔记。
作者在书中不仅介绍了信贷基础知识、信贷调查方法，还结合亲身体验，从风险管理视角，详细介绍如何甄别客户信息，如何分析客户的财务状况和经营管理水平，对于贷款项目评估、担保措施调查、授信审查审批、合同与放款、贷后管理、贷款回收管理这些重要事项，更是毫无保留地做了坦诚分享。
书末还提供了重要信贷法律法规，是从事信贷工作人员的好帮手。
用户评价
这本书在探讨未来信贷发展趋势方面，也展现了其前瞻性。它不仅仅关注当下，更是将目光投向了未来，分析了科技发展将如何重塑信贷格局。书中关于人工智能、区块链等新兴技术在信贷风控领域的潜在应用，让我对未来的信贷模式充满了期待。它探讨了如何利用AI进行更智能的信贷决策，如何利用区块链提高交易的透明度和安全性，以及这些技术将如何改变传统的信贷流程。同时，它也指出了这些技术在应用过程中可能面临的挑战和伦理问题，以及如何去应对。我对书中关于“普惠金融”和“科技赋能”的结合有了更深的理解，它让我看到了金融科技在解决金融可及性问题上的巨大潜力，以及如何通过技术创新来降低金融服务的门槛。这本书的视野非常开阔，它不仅仅是一本关于信贷的书，更是一本关于金融科技和未来金融发展的思考录。它激励我去关注行业前沿动态，去学习和探索新的技术，为未来的信贷发展贡献自己的力量。
评分对于互联网金融时代消费信贷的解读，这本书可以说是切中了时代脉搏。消费信贷的飞速发展，以及随之而来的各种挑战，这本书都给予了深刻的剖析。它不仅关注了消费信贷的普惠性，以及如何通过技术手段降低服务成本，让更多人享受到金融服务，也警惕了过度信贷消费可能带来的风险。我特别喜欢书中关于“用户旅程”和“客户生命周期”的分析，它让我明白，消费信贷的风控并非一蹴而就，而是一个持续的、动态的过程。从获客、审批、放款，到贷中管理、贷后催收，每一个环节都需要精细化的风控策略。书中还探讨了在移动互联网环境下，如何利用技术手段提升风控效率和准确性，比如通过OCR识别、人脸识别、GPS定位等技术来辅助身份验证和反欺诈。同时，它也强调了合规性和数据安全的重要性，提醒我们在追求业务发展的同时，不能忽视对用户隐私和数据安全的保护。这本书的视角非常全面，既有宏观的行业趋势分析，也有微观的用户行为洞察，为我理解和应对消费信贷领域的各种问题提供了宝贵的视角。
评分这本书在实践操作层面也给我带来了巨大的启发。它不仅仅是纸上谈兵，而是将理论与实际紧密结合，提供了大量可操作的建议和工具。书中关于大数据在信贷风控中的应用，简直是打开了新世界的大门。我之前对大数据风控的理解比较模糊，觉得它就是堆砌数据、建立模型。但这本书让我明白了，大数据风控的核心在于数据的获取、清洗、融合、分析和应用，以及如何将这些数据转化为 actionable insights。它详细介绍了各种数据源的利用，比如社交数据、行为数据、交易数据等，以及如何通过这些数据来构建更精细化的用户画像和风险评估模型。书中的一些案例分析，特别是关于如何利用大数据识别欺诈行为、预测逾期风险等方面，让我受益匪浅。我还学到了一些具体的技术方法，比如常用的机器学习算法在风控中的应用，以及如何进行模型评估和迭代优化。这些实操性的内容，让我能够将学到的知识快速地应用到实际工作中，并且看到了显著的效果。这本书真正做到了理论与实践的无缝对接，让读者能够真正“用起来”。
评分这本书的理论部分真是太扎实了！它并没有简单地罗列各种信贷产品和风控模型，而是深入浅出地讲解了信贷业务背后的逻辑和原理。从宏观经济对信贷市场的影响，到微观层面个体信用行为的分析，都梳理得非常清晰。尤其令我印象深刻的是，作者花了大量篇幅去解释“为什么”要做这些风控，而不是简单地告诉你“怎么”做。这种对根本原因的探究，让我能够举一反三，在面对新的信贷场景时，也能找到更有效的风险识别和控制方法。书中对经典信贷风险模型，如信用评分、违约概率预测等，都进行了详尽的阐述，并且用大量实际案例来佐证，使得抽象的理论变得触手可及。读完这部分，我感觉自己对信贷业务的理解上升到了一个新的高度，不再是停留在表面的操作层面，而是能够洞察其本质和内在规律。对于想要系统性学习信贷知识，打牢理论基础的读者来说，这绝对是一本不可多得的宝藏。它为我日后的工作提供了坚实的理论支撑，让我对信贷的“道”有了更深刻的体会。
评分读完这本书，我对信贷的全局观有了显著的提升。以往我可能更多地关注某个环节或者某个模块，而这本书则将信贷业务的整个链条进行了串联和梳理。从宏观经济环境、行业政策，到具体的信贷产品设计、风险定价、合规管理，再到后端的催收和不良资产处置，它都进行了较为全面的介绍。我尤其欣赏书中关于“业务与风控的协同”的论述，这让我意识到，风控并非独立于业务之外的部门，而是需要与业务深度融合，共同为实现业务目标服务。书中也讨论了如何在业务增长和风险控制之间找到平衡点，以及如何通过数据驱动的方式来优化信贷策略。对于一些比较复杂的概念，比如模型的可解释性、监管科技（RegTech）的应用等，书中也进行了通俗易懂的讲解。我感觉自己不再是孤立地看待信贷的某个方面，而是能够从一个整体的角度去理解信贷的生命周期和其中的关键风险点。这本书为我提供了一个全面的“信贷地图”，让我能够更清晰地看到信贷业务的全貌，以及自己在其中所处的位置。
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