第一节 信用评分卡简介 /003
第二节 评分卡建立与验证 /008
第三节 评分应用 /026
第二章 信用评分模型规格与设计 /031
第一节 数据收集、质量检验 /031
第二节 应排除的数据样本 /033
第三节 样本期间、好坏客户定义 /034
第四节 范例 /039
第三章 分组（Segmentation）目的与分析选择 /041
第一节 分组目的 /041
第二节 分组分析 /043
第三节 范例 /046
第四章 细致分析与自变量分析 /049
第一节 细致分类（Fine Classing） /051
第二节 范例 /052
第三节 单因子分析（Single Factor Analysis） /057
第四节 粗略分类（Coarse Classing） /064
第五节 范例 /065
第五章 模型建立方法讨论 /071
第一节 线性回归（Linear Regression） /073
第二节 逻辑回归（Logistic Regression） /077
第三节 两阶段式建立方法 /082
第四节 初始模型讨论 /084
第五节 范例 /085
第六章 拒绝推论（Reject Inference）的原因与方法 /089
第一节 拒绝推论的原因 /090
第二节 拒绝推论的方法 /092
第七章 最终模型选择与风险校准（Calibration） /099
第一节 最终模型产出 /101
第二节 设定风险校准（Risk Calibration） /105
第三节 模型验证 /109
第八章 决策点（Cut-off）设定 /115
第一节 决策点策略设定方式 /116
第二节 核准点应用方式 /118
第三节 范例 /119
第九章 信用评分模型监控报告 /123
第一节 前端监控报告 /126
第二节 后端监控报告 /135
第十章 信用评分模型策略运用 /151
第一节 业务策略制订方式 /152
第二节 业务策略应用方式 /154
第三节 范例 /158
第十一章 信用评分模型案例（消费产品分期） /161
第一节 数据样本 /162
第二节 样本好坏表现定义 /163
第三节 变量分析 /167
第四节 模型建立与验证 /170
第十二章 信用评分模型案例（现金贷） /173
第一节 数据样本 /174
第二节 样本好坏表现定义 /175
第三节 变量分析 /176
第四节 模型建立与验证 /178
第十三章 催收框架 /183
第一节 催收管理流程 /185
第二节 催收管理系统简介 /190
第三节 催收模型系统 /191
第四节 催收策略系统 /195
第十四章 催收技巧及KPI标准 /213
· · · · · · (收起)
具体描述
随着国内消费金融市场的开放与高度竞争,小贷公司、P2P、消费金融公司,现金贷公司等蜂拥而立,野蛮生长。这些金融产品的共同属性就是放款金额小,审批速度快,规模数量大。不管是申贷时或核拨后，每位客户在不同阶段都有不同的潜在风险，这些风险征兆可能存在于各种令人忽略的细节中，这考验风险控制的执行与管理能力,信用评等模型的精准决策与快速调整,就关乎风险资产品质是好坏的最大关键与命脉。 信用评分模型建立在完整的历史数据上，藉由数据汇整、清理、分群及探勘等技术，将大量数据转化为有用的风险信息，信用评分模型建立后，可将风险数据化，清楚呈现客户的违约率及风险排序，使风险单位得以确切掌握客户风险，并制定更为精准的授信政策。 环顾国内市场具备建模能力的专才供需失衡,特将评分建模过程逐一章节细分介绍,并提供实际案例与读者分享,解开长久以来对建模是个黑盒子的印象。并期盼更多具备风险建模的专才加入,具备自我开发建模的能力,让普惠金融更能良性发展。?
用户评价
##文字用语读起来不是很顺畅（像是台湾味儿？），不少地方有错误。整体的框架上能对传统的消费金融的风控中的建模、分析、流程环节、经验、等等都有比较全面的介绍，值得翻一翻。
评分##开卷有益
评分##作为一本入门书，有需要的知识就行。 确实是逻辑混乱，前后重复，专用名词不统一。不如有些科普文章是真的，也就胜在全面一点了。
评分##前面都是公式，不适合业务型选手，看看概要和标题浏览到最后就行。催收部分写的详细有逻辑，但估计很多“借鉴”的另一本书…也有可能是直译…因为大部分都写的美国是怎么做的????
评分##基本概念无解释，百度也百不到；多个表格的数据公式有误
评分##还可以吧 毕竟这个领域入门书不太多。有些内容前后重复。
评分##比较粗糙的介绍。学习了拒绝推论。
评分##文字用语读起来不是很顺畅（像是台湾味儿？），不少地方有错误。整体的框架上能对传统的消费金融的风控中的建模、分析、流程环节、经验、等等都有比较全面的介绍，值得翻一翻。
评分##好像是硕士论文，了解了风控的数据模型
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