互联网金融时代消费信贷评分建模与应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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单良，茆小林 著

图书标签:

• 互联网金融
• 消费信贷
• 评分模型
• 信用风险
• 机器学习
• 金融科技
• 大数据
• 风控
• 模型应用
• 量化分析

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121254994

版次：1

商品编码：11658893

包装：平装

开本：16开

出版时间：2015-03-01

用纸：胶版纸

页数：260

正文语种：中文

产品特色

编辑推荐

　　国内首部讲述消费信贷评分建模的专业指导书；

　　尚未出版，已引起多家互联网金融机构热议。

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有的挑战。《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》。茆小林高级经济师，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

第一章 消费金融风险 /001

第一节 消费金融风险成因 /003

第二节 消费金融风险分类 /009

第二章 消费金融风险管理基础――信用循环 /017

第一节 产品规划 /019

第二节 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

第一节 运营型MIS /045

第二节 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

第一节 基础建设与发展――信息管理 /063

第二节 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

第一节 常用指标 /083

第二节 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

第一节 信用评分卡简介 /123

第二节 评分卡设置与验证 /129

第七章 信用评分的应用 /147

第一节 如何认识信用评分的应用 /149

第二节 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

第一节 产品规划 /177

第二节 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

第一节 分析目的与重点 /233

第二节 数字解读 /239

第三节 衍生性分析及推论 /247

精彩书摘

　　发展背景

　　回顾我国消费金融的快速成长，一方面得益于经济起飞，国民所得增加，消费意识随着中产阶层兴起而提高。另一方面也得益于信息技术的进步，银行渐渐有能力处理大量客户及交易信息，数字管理导入后，消费金融业务得以迅速扩展。

　　消费金融业务由于单一账户金额较低，需要一定的客户量才可达到经济规模，在此压力下，各家银行无不努力扩展客源，抢占市占率。早期信息管理技术及观念较不成熟，消费金融单位需要使用大量人力处理各项业务，但是因人工操作量有限，且正确性及质量稳定性均不理想，银行在前端作业及后端管理方面都备感吃力，这是消费金融业务无法大量经营的重要因素，也是消费金融业者亟需解决的问题。在此背景下，为了突破作业量的限制，提升经营效率与质量，导入科学化管理成为必然趋势。

　　信息管理技术可为消费金融业务提供快速、准确的讯息，作业能力及质量因而大幅提升，同业之中谁能在信息管理及应用方面取得领先，谁就能得到先机，在竞争激烈的环境下抢得宝贵的市占率，因此消费金融市场竞争的背后可以说是一场信息战争。消费金融市场的领先者，几乎也都是这个行业信息发展的佼佼者。

　　初期消费金融对于信息管理的定位，仅限于资料的收集与简单计算处理，尚无专职MIS人员，数据保存方式、保存项目、保留期限等皆缺乏业务应用统筹的考虑。零星而无系统性的MIS作业，不仅效率不彰、正确性差且数据遗漏状况也较多，MIS仅扮演资料捞取的角色，对业务帮助有限。

　　在数据仓储与数据采矿的技术开始被引进银行业后，数据应用进入崭新的纪元。数据的管理首次加入应用面的考虑，此时由于专业度提升，必须有专职MIS人员加入，甚至成立MIS部门。由熟悉业务应用及需求的MIS人员与擅长数据库技术的IT人员合作，共同设计开发以应用为出发点的数据仓储。

　　在对原始的资料进行计划性挑选、清洗整理后，进一步将衍生性的汇整型字段分门别类置于为风险管理量身设计的数据超市（data mart）或数据仓储（data warehouse）中，MIS人员不仅可以更加快速简易地制作各类报表，还可利用各种统计软件与数据库管理工具进行在线实时分析 （online analytical processing，OLAP），各单位对其业务状况更能迅速精确掌握，从而真正做到动态管理。

　　业务功能

　　信息管理为MIS三大支柱中发展历史最久者，也是MIS的源头与根本。一切建置规模皆是以信息管理为基础延伸发展而来。其主要功能为负责作业型MIS，现说明如下。

　　产制定期及不定期报表

　　就消费金融业务信用循环而言，对于不同业务，需要各种类型的日报、周报及月报以协助其作业。另外不定期的需求如各类营销名单、信用管控名单或内外部临时性需求等，也是信息管理的业务范围。

　　评估优先级及处理时间，并于预定时间内全力完成任务。面对这些考验，必须依赖高度完整的数据库、MIS人员的经验及技术能力，才能一一圆满完成，而这些资源与能力，都需要银行长期投资培养。

　　……

前言/序言

跨越数字鸿沟：零售银行的数字化转型与全景客户洞察 本书聚焦于传统零售银行业在面对日益数字化的市场环境中所面临的挑战与机遇，深入探讨了银行如何通过战略性的数字化转型，构建以客户为中心的服务体系，实现精细化运营与可持续增长。 第一部分：零售银行的时代图景与转型驱动力 本部分首先对当前全球零售银行业的发展格局进行了详尽的描摹。我们看到，技术进步正以前所未有的速度重塑着金融服务的交付模式，从移动支付的普及到开放银行（Open Banking）的兴起，无不标志着一个由数据和技术驱动的新时代的来临。传统银行面临着来自金融科技公司（FinTechs）的颠覆性竞争，尤其是在客户体验、产品创新和成本效率方面。 深入分析了驱动零售银行转型的核心要素： 客户期望的演变： 现代客户要求“即时、无缝、个性化”的服务，这迫使银行必须从产品驱动转向客户旅程驱动。 监管环境的适应性： 随着数据隐私法规（如GDPR、CCPA等）的日益严格，银行在利用数据的同时也必须建立起坚实的数据治理和合规框架。 技术基础设施的制约与升级： 许多传统银行受困于陈旧的“核心银行系统”（Core Banking Systems），理解如何分阶段、低风险地进行技术栈现代化是转型的关键。 我们详细阐述了“数字化转型”并非简单的技术部署，而是一场涉及组织文化、流程再造和商业模式创新的系统工程。本书提供了评估银行数字化成熟度的框架模型，帮助读者识别自身在客户获取、产品交付、风险管理和内部运营等关键维度的短板。 第二部分：构建全景客户视图：数据资产的深度挖掘与整合 零售银行的核心资产在于其海量的客户数据。然而，这些数据往往分散在不同的业务孤岛中——信贷审批系统、交易记录、呼叫中心日志、线上行为轨迹等。本部分的核心在于阐述如何打破数据壁垒，构建一个统一、实时、高质量的“全景客户视图”（Single Customer View, SCV）。 书中详述了数据整合的实践路径，包括： 1. 数据治理与主数据管理（MDM）： 建立跨部门的数据标准、数据质量管理流程，确保“客户”这一实体在所有系统中的唯一性和一致性。 2. 实时数据流的架构设计： 引入事件驱动架构（EDA）和流处理技术，确保银行能够捕捉到客户行为发生的瞬间，并立即做出响应，例如在客户即将流失前触发挽留活动。 3. 非结构化数据的价值释放： 如何利用自然语言处理（NLP）技术分析客户投诉信函、社交媒体评论和语音记录，从中提炼出潜在的痛点和情感倾向，这些信息是传统结构化数据难以提供的“软洞察”。 此外，本书着重探讨了“数据伦理与负责任的AI使用”。在收集和分析客户数据时，银行必须建立透明的使用政策，确保客户的信任，这直接关系到长期业务的可持续性。 第三部分：个性化体验的设计与实现：从细分到超个性化 传统的市场细分方法（如人口统计学细分）在高度数字化的市场中已显不足。本部分聚焦于如何利用先进的分析技术，实现从“大众化”到“超个性化”（Hyper-Personalization）的飞跃。 我们将重点剖析以下关键应用场景： 动态产品推荐引擎： 介绍基于协同过滤、矩阵分解和深度学习模型的推荐算法在提供贷款、理财或保险产品时的应用逻辑。关键在于不仅仅推荐“客户可能需要”的产品，而是推荐“客户最可能在此时此刻接受”的产品。 智能旅程编排（Intelligent Journey Orchestration）： 客户在银行的交互路径并非线性。本章节讲解如何利用状态机和决策树模型，实时判断客户在某一步骤的状态，并自动选择最优的下一触点（App通知、邮件、电话或分支机构访问），确保旅程的顺畅和效率。 交互渠道的无缝切换（Omnichannel Integration）： 如何确保无论客户是通过手机App、网站、ATM还是面对面服务，银行都能感知到其历史状态，避免重复提问和不一致的建议。书中提供了实现“跨渠道记忆”的技术蓝图。 第四部分：运营效率的革命：流程自动化与智能决策支持 数字化转型不仅关乎前端的客户体验，更关乎后端运营效率的提升。本部分深入探讨了利用自动化技术优化银行内部流程的实践。 详细介绍了： 机器人流程自动化（RPA）在后台的应用： 如何将RPA部署到数据录入、对账、报告生成等重复性高、规则明确的任务中，以实现成本削减和错误率降低。 智能文档处理（IDP）： 阐述如何利用计算机视觉和OCR技术自动化处理纸质或扫描的法律文件、身份证明等，极大地缩短了开户和信贷申请的处理时间。 风险与合规的自动化监控： 讲解如何利用机器学习模型对交易进行实时监测，提前识别潜在的欺诈行为或洗钱活动，将合规人员从繁琐的规则检查中解放出来，专注于高风险案件的分析。 第五部分：组织变革与未来领导力：驾驭持续创新的文化 技术是工具，人才是核心。本书最后一部分着眼于组织结构和企业文化的调整，这是确保数字化转型成功的长期保障。 讨论了以下核心议题： 敏捷化（Agile）在大型银行的落地： 如何在严格的监管框架下，将敏捷开发和DevOps理念推广到整个产品生命周期管理中。 跨职能团队的构建： 强调“产品经理-数据科学家-业务专家”三位一体的团队协作模式，打破传统的功能性部门墙。 建立持续学习的生态系统： 银行需要培养员工的数据素养和技术敏感性。书中提供了构建内部“数字学院”和外部合作孵化器的建议，以吸引和留住顶尖的数字化人才。 通过对战略规划、数据工程、客户体验设计和组织变革的全面覆盖，本书旨在为零售银行的决策者、业务领导者以及技术架构师提供一套切实可行的转型路线图，帮助他们在数字时代保持竞争力和客户粘性。

评分☆☆☆☆☆

坦白讲，市面上介绍评分模型的书不少，很多都是停留在教科书式的公式堆砌，读完后总觉得少了点“烟火气”。但这本书的叙事方式非常流畅，它不是枯燥的理论说教，而是通过一系列贴近实际业务场景的案例故事来串联起各个知识点。比如，它详细对比了逻辑回归、决策树集成方法（如GBDT、XGBoost）在不同业务阶段的应用优劣，并给出了明确的迁移建议。阅读过程中，我反复在思考，如果我手头的项目遇到类似的数据稀疏性问题，书中提出的那种基于多模型融合的策略是否能更有效地应对。对于正在筹备或已经开始构建信贷评分系统的团队而言，这本书提供了一套清晰的路线图：从数据准备、模型训练、验证测试，到最终的业务落地和效果评估，每一步骤的注意事项都被梳理得井井有条，极大地减少了试错成本。

评分☆☆☆☆☆

我最近在整理一些关于量化风控的资料，希望能为我的下一个项目搭建一个更稳健的信用评估框架。这本著作在处理那些传统征信数据难以触及的“白户”问题上，展现出了令人耳目一新的思路。作者似乎深谙“数据即资产”的道理，详尽地阐述了如何利用非结构化数据源，通过复杂的机器学习算法进行深度挖掘和特征提取。更让我惊喜的是，书中对模型可解释性（XAI）的讨论，这在金融监管日益趋严的大环境下显得尤为重要。它没有简单地抛出一个黑箱模型，而是深入剖析了如SHAP值、LIME等工具在解释模型决策背后的逻辑，确保了评分结果的公平性和透明度。这种对合规性与技术前沿的平衡把握，让这本书的价值远超一般的技术指南，它更像是一份面向未来的风险控制战略蓝图，指引我们在数据洪流中保持清醒和方向。

评分☆☆☆☆☆

这本书在构建和应用模型之外，对“应用”环节的重视程度，让我印象深刻。很多技术书籍往往在模型验证通过后就戛然而止，但这本书显然更关注如何让模型真正跑起来并创造价值。它深入探讨了评分卡在不同信贷产品（如小额快贷、分期消费）中的差异化调整策略，这一点非常贴合当前金融市场的多元化需求。特别值得一提的是，书中对于反欺诈和模型漂移的应对机制有独到的见解。它强调，评分模型不是一次性的工程，而是一个需要持续喂养和校准的“活的系统”。通过对历史逾期数据的回溯分析，作者展示了如何发现模型衰减的早期信号，并及时采取行动进行模型重训练或参数校准，确保了资产质量的长期稳定，这体现了作者深厚的实战沉淀和对风险周期的深刻理解。

评分☆☆☆☆☆

我发现这本书的排版和图表设计也相当用心，这在技术书籍中并不常见。那些复杂的流程图和数据分布对比图，往往能比冗长的文字描述更直观地解释一个复杂的概念。比如，在解释如何处理多重共线性问题时，书中配的那张特征重要性权重分布图，瞬间就让抽象的统计学概念变得清晰明了。对于初学者来说，这降低了理解门槛；对于资深人士而言，这也是一个快速回顾和验证自己理解的优秀参考。总的来说，这本书的价值在于它成功地架设了一座桥梁，将深奥的统计学原理、前沿的机器学习技术，与瞬息万变的消费信贷业务实践紧密地连接起来。它不仅教你“怎么做”，更引导你思考“为什么这么做”，是值得反复研读的案头工具书。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计着实吸引人眼球，那种深邃的蓝与跳跃的橙色撞击出的视觉冲击力，让人在书架上第一眼就能捕捉到它的存在。翻开扉页，首先感受到的是一种严谨又不失亲和力的学术氛围。作者似乎非常注重理论与实践的结合，从目录就能看出对风险管理和数据分析底层逻辑的深度挖掘。我尤其欣赏它对当前金融科技浪潮下，如何构建一个既能有效识别潜在违约风险，又能最大化普惠金融效率的评分体系的探讨。书中对于特征工程的细致描述，简直像一本操作手册，手把手教你如何将那些看似散乱的用户行为数据转化为具有预测价值的信号。而且，它并没有停留在模型的搭建层面，而是花了大量篇幅讲解了模型部署后，如何在实际业务中进行持续的监控、迭代和优化，这对于真正想在消费信贷领域有所建树的从业者来说，无疑是提供了宝贵的实战经验。读起来，感觉就像是听一位经验丰富的前辈在分享他多年摸爬滚打得来的真知灼见，干货满满，绝非空泛之谈。

评分☆☆☆☆☆

啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦啦卡

评分☆☆☆☆☆

很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好很好

评分☆☆☆☆☆

很好的精神食粮，我的黄金屋和颜如玉就靠它了，从此开启学霸模式，大学时代没好好学习，出来混迟早是要还的呀！

评分☆☆☆☆☆

一本好书，还没有好好读完，纸质质量不错，应该是正品

评分☆☆☆☆☆

非常不错，值得拥有。很好

评分☆☆☆☆☆

好，老板说的很好

评分☆☆☆☆☆

书的内容很好，对自己的工作有帮助

评分☆☆☆☆☆

从事互联网金融工作必读书籍。

评分☆☆☆☆☆

这本书简单看了一下，正是自己想要的，需要有一些基础知识才能看得明白。