风控大数据时代下的信贷风险管理和实践+互联网金融时代消费信贷评分建模与应用+互联网消费金融 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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店铺： 蓝墨水图书专营店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121319600

商品编码：15937734494

出版时间：2017-08-01

套装4册：

互联网消费金融:模式与实践

互联网信贷风险与大数据

互联网金融时代消费信贷评分建模与应用

风控：大数据时代下的信贷风险管理和实践

书号：9787121296444 9787302408765 9787121254994 9787121319600

风控：大数据时代下的信贷风险管理和实践 其他 – 2017年8月1日

王军伟 (作者)

基本信息

出版社: 电子工业出版社; 第1版 (2017年8月1日)

丛书名: 大数据科学与应用丛书

其他: 256页

ISBN: 9787121319600

条形码: 9787121319600

ASIN: B074BNVCMZ

定价 49元

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，主要从事大数据分析挖掘、信贷风险管理工作,从事数据分析挖掘10多年，基于对Basel协议研究有10年余并从事信贷风险管理5年余，发表文章数十篇并独创阴阳五行经济学。

 

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

 

基本信息

 

书名:互联网金融时代消费信贷评分建模与应用

 

定价：55元

 

作者:单良著

 

出版社：电子工业出版社

 

出版日期：2015-03-01

 

ISBN：9787121254994

 

字数：232000

 

页码：260

 

版次：1

 

装帧：平装

 

开本：16开

 

商品重量：

 

 

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。

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。本书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上规范互联网金融产品的各种风险。

书名:互联网信贷风险与大数据——如何开始互联网金融的实践

 

：49.00元

 

作者:陈红梅 主编

 

出版社：清华大学出版社

 

出版日期：2015-08-01

 

ISBN：9787302408765

 

字数：

 

页码：

 

版次：1

 

装帧：精装

 

开本：16开

 

商品重量：

 

 

编辑推荐

 

编辑重点推荐：《实战大数据：移动互联网时代的商业应用》·作者是标杆互联网金融公司的风控负责人，并担任清华大学五道口金融学院业界导师； ·《互联网信贷风险与大数据》从实际操作的角度，讲述了互联网金融核心竞争力的练成——如何将大数据与网络信贷结合；·传统金融从业者必读，可对照自身业务模式和流程，开启变革转型；

 

 

目录

 

 

 

章

 

个人信贷业务创新模式

 

节 互联网金融来了

 

一、第 I 阶段 ：信息发布平台／／ 004

 

二、第 II 阶段 ：传统金融业务延伸／／ 004

 

三、第 III 阶段 ：跳出传统金融圈／／ 006

 

四、新阶段 ：从需求到体验／／ 00

 

第二节 个人信贷业务的发展与创新

 

一、小额贷款公司／／ 012

 

二、消费金融公司／／ 013

 

三、网络银行／／ 014

 

四、互联网企业的信贷服务／／ 016

 

五、支付企业的信贷服务／／ 017

 

六、新型网络融资模式／／ 01

 

第三节 创新业务模式下的再认识

 

一、盈利之谜／／ 025

 

二、风险管理／／ 027

 

三、关键风险点／／ 02

 

----------------------- 页面 17-----------------------

 

目 录

 

第四节 风险管理是创新持续之本

 

一、小额分散、规模经营／／ 034

 

二、风险管理能力与效率并重／／ 035

 

三、重点防控欺诈风险／／ 036

 

四、适度的风险容忍度／／ 037

 

五、存量客户的风险管理／／ 03

 

第五节 大数据——风险管理起跳板

 

一、欺诈监测／／ 043

 

二、信用风险评估／／ 044

 

三、风险预警／／ 045

 

四、逾期客户管理／／ 046

 

五、征信服务／／ 047

 

第二章

 

风险管理概述

 

节 理解风险

 

一、什么是风险／／ 051

 

二、风险的类型／／ 053

 

015

 

----------------------- 页面 18-----------------------

 

互联网信贷风险与大数据——如何开始互联网金融的实践

 

第二节 风险管理的概念

 

一、风险的内涵／／ 058

 

二、风险的衡量与管理手段／／ 05

 

三、风险的闭环管理／／ 060

 

第三节 风险管理战略

 

一、风险管理战略的概念／／ 061

 

二、风险偏好与容忍度／／ 062

 

第四节 风险管理策略

 

一、全面风险管理／／ 063

 

二、集中的管理架构／／ 066

 

三、风险分散的原则／／ 067

 

四、计量风险工具／／ 068

 

五、资产组合管理／／ 06

 

第三章

 

个人信贷申请准入

 

节 信贷工厂

 

一、信贷工厂的起源／／ 075

 

二、为什么工厂化／／ 078

 

三、服务于审批，不仅仅是审批／／ 080

 

四、标准化与差异化的结合／／ 084

 

五、“互联网”信贷工厂／／ 085

 

第二节 审批自动化车间

 

第三节 体验式审批

 

一、实时审批／／ 090

 

016

 

----------------------- 页面 19-----------------------

 

目 录

 

二、审批前置／／ 093

 

三、零感知审批／／ 094

 

四、移动审批／／ 097

 

第四节 反欺诈管理

 

一、个人信贷欺诈风险误读／／ 100

 

二、欺诈类型／／ 101

 

三、申请欺诈的管控／／ 102

 

四、交易欺诈的管控／／ 107

 

五、反欺诈的新问题／／ 110

 

六、反欺诈的新思路／／ 112

 

第五节 客户准入的模型支持

 

一、申请风险模型／／ 11

 

二、初始额度模型／／ 121

 

三、申请欺诈模型／／ 123

 

第六节 金融征信服务

 

一、征信行业发展历程／／ 126

 

二、外征信环境比较／／ 128

 

三、征信机构主要类型／／ 131

 

四、征信行业发展现状及困境／／ 134

 

五、征信市场展望／／ 135

...

书名      互联网消费金融模式与实践      

 

作者      杨才勇

 

定价       50.00元

 

出版社   电子工业出版社

 

ISBN      9787121296444    

 

出版日期       2016-09-01

 

字数       234000   

 

页码       296

 

版次       1    

 

装帧      平装

 

开本       16开     

 

商品重量       0.4Kg

 

  内容简介

 

零壹研究院(零壹财经)开展互联网消费金融的研究，目的在于总结、描述、厘清互联网消费金融这一新兴领域的现状；分析典型互联网消费金融公司和产品的业务模式；分析互联网消费金融的典型发展案例；对互联网消费金融的新价值进行探讨，研究如何结合互联网场景和数据进行精细化的消费信贷定价，并根据定价原则和策略进行相应的产品设计；发掘未被充分重视但存在重大潜力的互联网消费金融商业新机会；讨论互联网消费金融可能涉及的监管问题；总结、推测互联网消费金融的发展趋势。希望通过这些研究，一方面增强社会大众对于互联网消费金融的认识，另一方面帮助行业梳理思路、启发思考，共同促进这一行业的快速、持续、健康发展。

 

  作者简介

 

杨才勇 中央财经大学经济学硕士，曾长期从事宏观经济研究，现任零壹研究院研究员，专注互联网金融行业研究。

 

李耀东，工学博士，副教授，“零壹财经”研究员，互联网爱好者，热爱互联网与金融相结合的一切事物，如P2P借贷、众筹、移动支付、智能理财、虚拟货币。合著《比特币》《互联网金融》等，目前从事P2P借贷、众筹等行业研究与行业报告的编写工作。

《数字浪潮下的金融创新与风险驾驭》 内容概述： 《数字浪潮下的金融创新与风险驾驭》是一本深度剖析当前金融业数字化转型浪潮中涌现的新机遇与新挑战的著作。本书聚焦于新兴技术如何重塑传统金融服务模式，以及在此过程中，金融机构如何有效识别、评估和管理日益复杂的风险。本书从宏观的行业趋势、微观的业务实践、前沿的技术应用以及审慎的监管视角，构建了一个多维度、立体化的金融创新与风险管理框架，旨在为业界同仁提供一套前瞻性的认知体系和可行的实践指南。 第一部分：数字金融的变革图景 本部分深入探讨了驱动当前金融行业变革的核心力量——数字化浪潮。我们将从以下几个层面展开： 宏观经济与技术驱动力： 分析大数据、人工智能、云计算、区块链等颠覆性技术如何渗透到金融服务的各个环节，重塑价值链。探讨互联网、移动支付、社交媒体等基础设施的普及如何催生新的金融需求和商业模式。 新兴金融业态的崛起： 详细阐述数字银行、开放银行、金融科技（FinTech）、监管科技（RegTech）等新业态的特点、发展逻辑及其对传统金融机构的冲击与融合。着重分析这些新业态如何通过技术赋能，提升效率、降低成本、优化客户体验，并拓展服务边界。 消费金融的演进与重塑： 聚焦于消费金融领域在数字化时代的深刻变革。分析移动互联网、电商平台如何与消费信贷深度融合，催生出场景化、即时化的信贷需求。探讨新型消费信贷产品，如分期付款、先买后付（BNPL）、信用钱包等，及其对消费者行为、金融产品设计和风险特征的影响。 普惠金融的新篇章： 审视数字化技术在推动普惠金融发展方面的作用。分析如何通过技术手段降低服务门槛，触达传统金融服务难以覆盖的长尾客户群体，包括小微企业、农村居民、青年群体等，满足其日益增长的金融需求，实现更广泛的金融包容性。 第二部分：数字技术驱动的风险管理创新 本部分将重点聚焦于数字化转型如何为金融风险管理带来革命性的变革。我们不局限于传统的风险划分，而是深入挖掘新技术在风险识别、评估、监控与处置全生命周期的应用潜力。 大数据与智能分析在风险管理中的应用： 信用风险管理： 详述如何利用海量、多维度的数据（包括交易行为、社交画像、运营商数据、公共记录等）构建更精细化的信用评分模型。分析机器学习、深度学习算法在信用欺诈识别、逾期预测、客户画像构建等方面的应用，以及如何通过动态评分调整和实时预警机制，提升信用风险的预测精度和响应速度。 反欺诈与反洗钱： 探讨如何利用图计算、异常检测、行为分析等技术，构建强大的反欺诈和反洗钱体系。分析在身份验证、交易监控、风险信号捕捉等方面的技术实现，以及如何应对日益复杂的欺诈手段和洗钱模式。 操作风险与合规风险： 分析如何通过自动化审计、流程监控、自然语言处理（NLP）等技术，提升操作风险的识别能力和合规性审查效率。探讨如何利用技术手段保障数据安全、隐私保护，并满足不断变化的监管要求。 人工智能与机器学习赋能的风险决策： 智能风控平台构建： 介绍如何构建集数据采集、模型训练、策略执行、效果评估为一体的智能化风险管理平台。分析自动化决策引擎、规则引擎、模型部署与迭代等关键环节。 预测性分析与早期预警： 强调预测性分析在风险管理中的重要性。探讨如何利用AI模型提前识别潜在的风险信号，如系统性风险、市场波动风险、流动性风险等，为机构提供 proactive 的决策支持。 个性化风险定价与客户分层： 分析如何基于客户的风险画像，实现更精细化的风险定价和客户分层管理，从而优化业务组合，提升盈利能力。 区块链技术的风险管理价值： 提升交易透明度与可追溯性： 探讨区块链在资产登记、交易记录、合同执行等方面的应用，如何提高金融交易的透明度和可追溯性，降低信息不对称带来的风险。 加强供应链金融的风险控制： 分析区块链如何为供应链金融提供可信的记录和验证机制，有效降低信息泄露、重复融资等风险。 智能合约在风险自动化执行中的作用： 介绍智能合约如何实现预设条件下的自动化执行，例如自动触发止损、保险理赔等，从而减少人为干预，降低操作风险。 第三部分：互联网消费金融的实践与挑战 本部分将聚焦于互联网时代消费金融的实际运行，深入剖析其业务模式、技术应用以及所面临的突出风险与管理难题。 互联网消费信贷产品的设计与创新： 场景化信贷： 深入分析教育分期、医疗分期、旅游分期、家装分期等场景化消费信贷的运作模式。探讨如何与线上线下商家紧密结合，将信贷服务嵌入到消费者购物、消费的每一个环节。 即时信贷与“先买后付”： 详细阐述即时信贷和BNPL模式的兴起背景、用户画像、产品特点及市场潜力。分析其对消费者消费习惯和信贷行为的影响。 信用产品迭代与用户生命周期管理： 探讨如何基于用户行为数据，对信用产品进行持续迭代优化，并进行全生命周期的用户管理，从获客、授信、用信到贷后管理。 用户画像与精准营销： 多维度用户数据采集与分析： 强调用户画像构建的重要性，包括静态画像（基本信息）和动态画像（行为数据、交易数据、社交数据等）。 精准获客与营销策略： 分析如何利用用户画像进行精准获客，降低营销成本，提高转化率。探讨个性化推荐、动态定价等营销策略。 消费金融的风险控制重点与难点： 信用风险的集中爆发： 分析互联网消费金融由于其用户群体广泛、授信门槛相对较低，在宏观经济下行或监管收紧时，容易出现信用风险集中的问题。 欺诈风险的多样化与隐蔽性： 探讨利用虚假身份、套现、团伙欺诈等新型欺诈手段，以及如何防范。 贷后管理与催收挑战： 分析互联网催收的合规性要求，以及如何通过技术手段和精细化管理，提高逾期管理和催收效率。 数据隐私与安全风险： 强调在大量收集和使用用户数据的同时，必须高度重视数据隐私保护和信息安全，防范数据泄露和滥用风险。 监管政策的不确定性： 探讨互联网消费金融所面临的快速变化的监管环境，以及如何适应并满足新的监管要求。 未来发展趋势与前瞻： 技术驱动的智能化风控体系： 预测AI、大数据、云计算等技术将继续深化在消费金融风控领域的应用，构建更加智能、高效、自主的风险管理体系。 合规与创新并重： 强调合规经营是互联网消费金融持续发展的基石，如何在合规框架内实现模式和技术的创新将是关键。 生态化发展与跨界合作： 探讨消费金融与电商、社交、出行、生活服务等领域的深度融合，构建更加完善的金融服务生态。 结论： 《数字浪潮下的金融创新与风险驾驭》旨在为读者勾勒出一幅清晰的数字金融发展蓝图，并提供一套应对挑战、把握机遇的思考框架。本书强调，在瞬息万变的数字时代，金融机构必须以开放的心态拥抱技术变革，以审慎的态度驾驭风险，才能在激烈的竞争中立于不败之地，实现可持续的创新与发展。本书内容翔实，逻辑严谨，案例丰富，既有理论高度，又有实践指导意义，是金融从业者、科技创新者、政策制定者以及对数字金融感兴趣的读者不可多得的参考读物。

评分☆☆☆☆☆

这本书的阅读体验简直是颠覆性的，它让我重新认识了大数据在信贷风险管理领域扮演的核心角色。从最基础的风控理念到如今先进的算法模型，作者层层递进，条理清晰地阐述了大数据风控的演进过程。我尤其欣赏书中对实际案例的深入剖析，那些来自真实业务场景的挑战与解决方案，让枯燥的理论变得鲜活起来。例如，书中详细讲解了如何利用多维度的数据源（如社交行为、交易记录、甚至地理位置信息）来构建更为精准的风险评估模型，这远比我之前理解的传统风控手段要强大得多。书中还提到了模型的可解释性问题，以及如何在追求模型精度的同时，保证其合规性和透明度，这在当前越来越强调数据伦理的时代尤为重要。读完之后，我感觉自己仿佛置身于一个数据驱动的信贷决策中心，对风险有了更深刻的洞察，也对未来金融科技的发展方向有了更清晰的认识。

评分☆☆☆☆☆

这是一本让人脑洞大开的书，它不仅讲述了大数据风控理论，更深入探讨了在大数据时代下，如何将这些理论切实地应用于信贷风险管理中。书中引用的案例非常具有代表性，让我看到了理论与实践之间的巨大鸿沟是如何被填补的。我印象特别深刻的是关于“反欺诈”那一章节，书中介绍的那些利用大数据挖掘潜在欺诈行为的精妙方法，简直如同侦探破案一般，让我叹为观止。它不仅仅是关于技术，更是关于一种思维方式的转变——如何从海量数据中提炼出有价值的信息，并将其转化为可操作的风险控制手段。它让我意识到，在数字化浪潮下，传统的信贷风险管理模式已经远远不够，必须拥抱大数据，才能在激烈的市场竞争中立于不败之地。

评分☆☆☆☆☆

对于互联网金融领域的消费者信贷评分建模，这本书简直是新手入门和从业者进阶的宝典。它没有止步于概念的堆砌，而是通过大量的实操性指导，手把手地教会读者如何构建和应用信贷评分模型。从数据采集、特征工程，到模型选择（如逻辑回归、决策树、集成学习方法如 XGBoost 等），再到模型评估与验证，每一个环节都讲解得非常细致，并且附带了大量的代码示例和图表说明，这对于我这样动手能力较强，喜欢边学边练的读者来说，是极大的福音。书中对模型性能的优化策略，以及如何应对模型漂移和数据不平衡等常见问题，也提供了非常实用的建议。更让我惊喜的是，它还探讨了模型在实际业务中的落地应用，比如如何将评分结果转化为具体的信贷额度、利率定价，以及贷后风险预警等，这些都极大地拓宽了我对消费信贷业务的理解。

评分☆☆☆☆☆

读完这本书，我对互联网金融消费信贷的风险管理有了全新的视角。它不再是冰冷的数字和模型，而是充满了对人性的洞察和对商业逻辑的深刻理解。书中对模型构建的每一个细节都进行了细致的讲解，尤其是在特征选择和模型解释性方面，提供了很多独到的见解。我曾经对一些复杂模型的“黑箱”效应感到担忧，但这本书很好地解释了如何在保证模型效果的同时，提升其可解释性，从而更好地满足合规要求和业务需求。书中还深入探讨了模型上线后的持续监控和迭代优化，强调了风险管理是一个动态而非静态的过程，这对于我在实际工作中改进风控流程非常有启发。总而言之，这是一本理论与实践相结合，既有深度又有广度的优秀读物。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是一部互联网消费金融的百科全书，它全面地梳理了互联网消费金融的商业模式、发展历程、核心业务以及面临的挑战。我过去对这个领域存在一些模糊的认识，但通过阅读这本书，我得以系统地了解其生态构成，包括平台方、金融机构、技术服务商以及用户等各个参与者的角色和关系。书中对不同类型的消费信贷产品（如小额贷款、分期购物、现金贷等）的特点和风险特征进行了深入的分析，让我对这些产品有了更清晰的认知。此外，它还探讨了监管政策对互联网消费金融发展的影响，以及行业未来的发展趋势，比如场景金融、人工智能在信贷服务中的应用等。这本书为我勾勒出了一个清晰的互联网消费金融全景图，让我能够更宏观地把握这个快速变化的行业。