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店铺： 旷氏文豪图书专营店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121319600

商品编码：15963822503

YL9621  9787121319600 9787121254994 9787302408765 9787121296444

风控：大数据时代下的信贷风险管理和实践

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。
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

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****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。

1章 消费金融风险 /001

1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

1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

1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

1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

1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

1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

1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

1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

1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

互联网信贷风险与大数据：如何开始互联网金融的实践

互联网金融的落脚点还是金融，而金融的核心问题是风险管理。如果能借助互联网，显著提高风险管理水平，那么就会创造有巨大潜力和竞争力的业务模式。

本书作者陈红梅博士在银行工作多年，近年又在知名互联网金融公司工作，熟稔传统的信贷业务流程，在此基础上，引入大数据，阐述了大数据如何嵌入传统的金融，帮助传统金融控制风险，提高效率，从而达到“互联网+”，完成金融业的互联网转型。

《互联网信贷风险与大数据》不是一本工具书，因此并没有烦琐的数据分析模型和流程套路，而是深入浅出地勾勒出风险管理的可行路径。作者以其丰富的传统银行和互联网金融领域的实践经验，描述互联网技术与大数据是如何渗入互联网信贷业务流程的各个环节中的，真实生动地描述了现实图景与实践方向。

互联网金融从业人员阅读本书，比照自身业务模式，可以获得灵感的火花，对于传统金融从业者和相关创业者，通过本书，可以了解互联网信贷领域的创新业务模式。

1章
个人信贷业务创新模式
1节 互联网金融来了
第二节 个人信贷业务的发展与创新
第三节 创新业务模式下的再认识
第四节 风险管理是创新持续之本
第五节 大数据——风险管理起跳板
第二章
风险管理概述
1节 理解风险
第二节 风险管理的概念
第三节 风险管理战略
第四节 风险管理策略
第三章
个人信贷申请准入
1节 信贷
第二节 审批自动化车间
第三节 体验式审批
第四节 反欺诈管理
第五节 客户准入的模型支持
第六节 金融征信服务
第四章
存量客户管理
1节 生命周期管理
第二节 存量客户价值提升
第三节 存量客户授信管理
第四节 风险预警体系
第五节 存量管理计量模型体系
第五章
逾期客户管理
1节 客户逾期的发生与处置
第二节 逾期催收计量模型体系
第三节 逾期催收管理策略
第六章
全面风险管理
1节 巴塞尔新资本协议
第二节 全面风险管理
第三节 资产组合管理
第四节 客户末端管理
第五节 全面风险管理对互联网创新模式的启示

互联网消费金融:模式与实践

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。
第1章 消费金融概述 1
一、消费金融的概念 2
二、国外消费金融的发展情况 3
（一）美国 3
（二）英国 8
（三）日本 11
三、我国消费金融的起源与发展 14
四、我国消费金融的现状 16
五、我国消费金融目前存在的主要问题 23

第2章 互联网消费金融的兴起 27
一、互联网消费金融的起源与发展 28
二、互联网消费金融的分类 31
（一）按主体划分 31
（二）按产品业务划分 40

第3章 互联网消费金融的业务模式 43
一、主要参与公司及其产品分析 44
（一）电商 44
（二）消费金融公司 47
（三）互联网消费金融平台 51
（四）其他 55
二、互联网消费金融商业模式及产品 56
（一）产品分析 56
（二）商业模式 59

第4章 互联网时代的消费金融定价 61
一、传统消费金融的定价方式 62
（一）传统消费金融定价的原则和历史 62
（二）传统消费金融定价的问题 65
二、互联网时代定价的新思路 66
（一）互联网给消费金融带来的新变化 66
（二）消费金融的要素分解 68
（三）消费金融的差异化定价 70
（四）其他问题的讨论 80
三、互联网时代的消费金融定价策略 82
（一）初创型消费金融服务机构的定价策略 83
（二）成长型消费金融服务商定价策略 86
（三）流量巨头的定价策略 89

第5章 互联网消费金融的产品设计 91
一、场景的选择 92
（一）消费场景的细分 92
（二）场景坐标轴的使用方法 93
（三）代付消费贷款 95
（四）现金贷 99
二、确定产品目标及操作方式 99
（一）线上代付消费贷款 99
（二）线下代付消费贷款 103
三、产品具体表现形式以及盈利模式 107
（一）线上消费场景 107
（二）线下消费场景 115

第6章 互联网消费金融资产证券化 125
一、资产证券化概述 126
二、互联网消费金融资产证券化案例 131
（一）阿里小贷 131
（二）京东白条 133
（三）分期乐 135
（四）宜人贷 137
（五）中腾信 139
三、互联网消费金融资产证券化总结与分析 142

第7章 互联网消费金融典型机构案例 151
一、京东消费金融 152
（一）发展概述 152
（二）产品演进 154
（三）数据与技术能力 161
（四）业务逻辑 165
（五）发展路径 166
（六）小结 171
二、众安消费金融 172
（一）众安消费金融概述 172
（二）众安消费金融的业务演进 173
（三）众安消费金融的核心技术 177
（四）众安消费金融的运作模式与发展战略 182
三、分期乐消费金融 184
（一）发展历程 184
（二）业务模式 185
（三）核心要素 192

第8章 互联网消费金融的风险与监管 197
一、互联网消费金融的主要风险 198
（一）消费者（借款人）面临的主要风险 198
（二）消费金融服务机构面临的风险 199

二、互联网消费金融监管的主要任务 205
三、互联网消费金融监管建议 206

第9章 互联网消费金融的商业机会 213
一、行业的选择 214
（一）行业选择原则 214
（二）目标行业 215
二、互联网消费金融的行业机会 216
（一）汽车市场 216
（二）教育 224
（三）旅游（签证+首付旅游） 229
（四）医疗美容 234
（五）租房分期 239
（六）个人住宅装修 243
（七）婚庆 247
三、其他 251

第10章 互联网消费金融的发展趋势 253
一、互联网消费金融将更加趋向场景化 254
二、消费流通企业的地位将逐步提升 256
三、互联网消费金融不断向细分化和垂直化发展 257
四、线上线下结合的O2O模式将是重要发展方向 259
五、消费金融的资产证券化将越来越普遍 261
六、互联网消费金融将成为P2P转型的重要方向 264
七、融资租赁或将成为消费金融的一个重要分支 265
八、消费金融将以渠道、资金和核心技术为王 267
九、互联网消费金融的定价的精细化程度不断加强 268
十、互联网消费金融的普惠性将不断显现 269

附录1 研究指导单位简介 271
附录2 研究合作单位简介 273
致谢 275
后记 276

《大数据时代下的信贷风险管理与实践：互联网金融时代的信贷风险与消费金融》 本书深入探讨了在大数据与互联网金融浪潮下，信贷风险管理所面临的挑战与机遇，并着重介绍了实践中行之有效的解决方案。在信息爆炸、金融业态日新月异的今天，传统的信贷审批模式已难以应对瞬息万变的风险格局。本书将大数据技术、人工智能算法与信贷风控紧密结合，为金融机构提供了一套全新的、精细化的风险识别、评估、预警和处置体系。 核心内容概述： 第一部分：大数据时代信贷风险的演变与挑战 互联网金融的崛起与风险重塑： 分析了P2P借贷、众筹、移动支付等互联网金融模式如何改变了信贷市场格局，催生了新的风险点，如欺诈风险、技术风险、合规风险等。 大数据在信贷风控中的价值： 阐述了大数据打破了传统征信的局限，通过整合多维度、海量的数据源（如交易数据、社交数据、行为数据、运营商数据等），能够更全面、更动态地刻画借款人的信用画像。 数据孤岛与数据安全： 探讨了在利用大数据的过程中，如何克服数据孤岛效应，实现数据价值的最大化，同时强调了数据安全、隐私保护的重要性以及相关的法律法规要求。 新兴风险类型： 识别并分析了平台风险、跨市场风险、系统性风险等在大数据和互联网金融背景下可能出现的新的风险形态。 第二部分：大数据驱动的信贷风险管理体系构建 数据采集、清洗与治理： 详细介绍了如何从各类数据源高效、准确地采集数据，并进行数据清洗、标准化、去重等预处理工作，为后续分析奠定坚实基础。 特征工程与变量选择： 讲解了如何从原始数据中挖掘出对信贷风险具有预测能力的特征变量，以及如何运用统计学和机器学习的方法进行有效的特征选择。 风险模型开发与应用： 信用评分模型： 介绍了逻辑回归、决策树、随机森林、梯度提升树（如XGBoost、LightGBM）等经典和先进的评分模型，以及如何通过模型训练、验证和迭代优化，实现对借款人违约概率的精准预测。 反欺诈模型： 重点介绍了基于图神经网络、异常检测、规则引擎等技术的反欺诈模型，以及如何实时监测和拦截欺诈行为。 逾期与催收模型： 探讨了如何利用数据预测借款人的还款意愿和能力，优化催收策略，降低逾期率。 流动性风险与市场风险模型： 针对特定金融场景，介绍了如何利用大数据分析工具评估和管理流动性风险和市场风险。 实时风控引擎的设计与实施： 强调了构建能够实时接收、处理和反馈风险信息的风控引擎的重要性，以及如何在交易、授信、审批等关键环节实现自动化、智能化的风险控制。 自动化审批与人工审核的结合： 探讨了如何通过大数据和模型实现高效率的自动化信贷审批，同时保留必要的人工审核环节，处理复杂或高风险的个案。 第三部分：消费金融领域的信贷风险管理实践 消费金融的特点与风险： 分析了消费金融（如信用卡、消费贷款、分期付款等）的典型特征，如客户群体分散、交易频率高、风险分散与集中并存等，以及其特有的风险表现。 消费金融场景下的风控策略： 事前风控： 针对不同消费场景（如线上购物、线下消费、医疗美容、教育培训等），设计差异化的审批模型和风险控制策略。 事中风控： 强调了在交易发生过程中，如何通过实时监控、行为分析、风险预警来阻止潜在的风险事件。 事后风控： 介绍了催收管理、资产保全部门如何利用大数据分析，提高催收效率，降低坏账率。 用户画像与精准营销： 阐述了如何通过精细化的用户画像，为不同客群提供个性化的信贷产品和服务，同时识别高风险用户，规避潜在的损失。 科技赋能消费金融： 讨论了人工智能、区块链、云计算等技术在优化消费金融业务流程、提升用户体验、降低运营成本、强化风险管理等方面的作用。 第四部分：信贷风险管理的未来展望与挑战 监管科技（RegTech）的发展： 探讨了大数据和人工智能在满足日益严格的金融监管要求方面的应用。 模型可解释性与公平性： 关注模型的可解释性问题，以及如何确保风控模型在不同人群中的公平性，避免歧视。 数据伦理与社会责任： 强调了在运用大数据进行信贷风险管理时，必须遵循数据伦理原则，承担社会责任。 新技术的机遇与挑战： 展望了如联邦学习、强化学习等新兴技术在未来信贷风险管理中的潜在应用，以及伴随而来的挑战。 本书旨在为信贷从业者、金融科技公司、监管机构以及对信贷风险管理感兴趣的研究者提供一套系统、全面、具有实践指导意义的参考。通过深入学习和掌握本书内容，读者将能更好地理解大数据和互联网金融时代的信贷风险动态，并构建起更具韧性和竞争力的风险管理体系。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题就像是一个“大杂烩”，涵盖了信贷风控的各个方面，从技术到应用，从理论到实践。它给了我一种“麻雀虽小，五脏俱全”的感觉，但同时，我也在想，这么多的内容，它是否能够做到每一部分都足够精深？ 我对书中“互联网金融时代”下的信贷风险管理部分特别感兴趣。互联网金融的快速发展，带来了许多新的业务模式和风险点。例如，P2P借贷平台的信用风险、众筹平台的合规风险、以及第三方支付的安全风险等等。我希望这本书能够深入探讨这些新型风险的特点，以及如何运用大数据等技术来应对这些挑战。它是否会介绍一些适用于互联网金融场景的风控模型和策略？比如，如何通过社交网络分析来评估借款人的真实信用，如何利用机器学习算法来识别潜在的欺诈行为，又或者，如何在保证用户体验的同时，有效地进行风险定价。我期待这本书能够提供一些切实可行的解决方案，而不仅仅是泛泛而谈的概念。

评分☆☆☆☆☆

这本《包邮 风控》的名字让我对它充满了期待，因为它涵盖了“大数据时代下的信贷风险管理”、“互联网金融时代”、“信贷风险与大数据”、“消费金融”这些关键词，在我看来，这几乎囊括了当下金融科技领域最核心的几个话题。然而，当我翻开这本书，我的第一感觉是，它或许更像是一个宏大的框架，一个试图连接所有知识点的桥梁。它在努力描绘大数据如何赋能信贷风控的全景图，但某些章节的深度，可能与我想象中那种“独家秘籍”式的指南有所差距。 我尤其关注“互联网金融时代”这部分。我知道互联网金融的崛起，极大地改变了传统信贷的格局，比如P2P、众筹、第三方支付等等。这本书是否会深入分析这些模式下的新型风险点？比如，平台倒闭风险、资金错配风险、以及用户画像的偏差可能带来的违约风险。它会不会探讨如何在快速变化的互联网金融环境中，构建动态、智能的风控体系？我希望它能不仅仅停留在概念层面，而是能够提供一些实际可行的策略和方法。比如，针对不同互联网金融产品，应该采用哪些差异化的风控模型？如何通过技术手段，实现线上线下的风险协同管理？或者，它会不会谈及互联网金融监管的演变，以及风控策略如何适应监管的要求？这些都是我非常感兴趣的问题，也是我阅读这本书的初衷之一。

评分☆☆☆☆☆

我拿到这本《包邮 风控》时，是被它庞大的标题所吸引的。“大数据时代下的信贷风险管理”、“互联网金融时代”、“信贷风险与大数据”、“消费金融”，这些词汇组合在一起，就像是一个金融科技领域的“一站式”学习指南。然而，当我开始阅读，我发现它更像是在搭建一个知识的地图，勾勒出各个领域之间的联系，但在某些细节上，它可能略显粗略。 我特别关注“信贷风险与大数据”这部分。我知道大数据分析已经成为信贷风控不可或缺的工具，它能够帮助我们更精准地评估借款人的信用状况，识别潜在的风险。这本书是否会详细介绍大数据在信贷风控中的具体应用场景？比如，如何利用用户的行为数据、社交数据、甚至是一些非结构化数据来构建信用评分模型？它是否会探讨不同类型的数据源的优劣势，以及如何进行数据清洗和特征工程，以提取出对风险评估最有价值的信息？我希望它能超越简单的算法介绍，而是能够深入分析大数据分析在整个信贷生命周期中的作用，从贷前审批、贷中监控到贷后管理，每一个环节都能得到大数据的助力。更重要的是，它是否会讨论在大数据应用过程中，可能遇到的挑战，比如数据孤岛、数据质量不高、模型的可解释性问题，以及如何在合规的前提下，最大化地发挥大数据的价值？

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题，就像是将信贷风险管理领域的几个热门关键词组合在一起，给人一种内容丰富、面面俱到的感觉。然而，当我阅读时，我发现它更像是在搭建一个知识的框架，勾勒出各个领域之间的联系，但在某些具体的操作层面，可能略显不足。 我最感兴趣的是书中关于“大数据时代下的信贷风险管理和实践”这一部分。我知道大数据分析已经成为信贷风控的“标配”，但如何真正地将大数据应用于实践，仍然是许多机构面临的挑战。这本书是否会提供一些具体的落地案例，来展示大数据风控是如何帮助企业提高效率、降低成本、优化风险？例如，它是否会介绍一些成功的风控模型，以及这些模型是如何被设计、开发和部署的？我希望能看到一些关于数据采集、清洗、特征工程、模型训练、模型评估等方面的详细说明。此外，在大数据应用过程中，数据安全和隐私保护也是至关重要的问题。我希望书中能够探讨如何在合规的前提下，最大化地利用大数据来提升风控能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题“包邮 风控”显得十分接地气，但其后连接的“大数据时代下的信贷风险管理和实践+互联网金融时代+信贷风险与大数据+消费金融”则透露出其内容的宏大和复杂。阅读它的过程，更像是在一个广阔的知识海洋中航行，能够触及到许多重要的岛屿，但想要深入探索每一个岛屿的每一个角落，则需要花费更多的时间和精力。 我特别留意了关于“互联网金融时代”的信贷风险管理部分。我知道互联网金融的兴起，带来了诸如P2P、众筹、网络小贷等新型业态，同时也伴随着一些前所未有的风险。这本书是否会深入分析这些互联网金融模式下的特有风险点？比如，平台运营风险、信息不对称风险、以及用户信用评估的准确性问题。它是否会提供一些创新的风控思路和技术手段，来应对这些挑战？我希望它能不仅仅停留在理论层面，而是能够结合实际案例，展示如何在互联网金融环境中，构建一个既高效又安全的风控体系。例如，如何利用大数据技术来识别高风险借贷者，如何通过智能化的手段来优化信贷审批流程，以及如何建立有效的反欺诈机制。这些实践性的内容，对我而言是至关重要的。

评分☆☆☆☆☆

这本书实在是太厚重了，光是目录就看得我眼花缭乱。感觉它像是把市面上所有关于信贷风险管理、大数据应用、互联网金融和消费金融的知识点一股脑儿地塞了进去，然后打包成一本“包邮”的大礼包。我拿到它的时候，真心佩服作者的博学和勤奋，但同时也有一丝丝的担忧：这么广阔的范围，它真的能做到每一部分都讲得深入透彻吗？还是说，它更像是一个百科全书式的概述，满足读者“什么都想知道一点”的需求，但要从中找到某个具体问题的一针见血的解决方案，可能还得费一番周折。 比如，它提到了“大数据时代下的信贷风险管理”，这本身就是一个极其庞大的概念。我设想里面大概会涉及数据采集、清洗、挖掘、建模等一系列流程，可能会讲到各种算法，比如决策树、随机森林、神经网络，甚至更前沿的深度学习在风控中的应用。它还会不会讲到不同类型的大数据来源，比如社交媒体数据、交易流水、地理位置信息等等，以及如何合规地利用这些数据，避免侵犯用户隐私？另外，在大数据驱动下，风控模型是如何不断迭代优化的？模型的可解释性问题是否也会被提及？毕竟，在金融领域，一个黑箱模型是很难被监管部门和业务部门接受的。我特别好奇的是，它会不会举一些具体的案例，来展示大数据是如何帮助企业提高审批效率、降低坏账率，或者在欺诈检测方面发挥作用的。毕竟，理论讲得再多，不如几个生动鲜活的例子来得直观。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的整体印象是一种“包罗万象”的风格，它试图将信贷风控这个领域，从大数据、互联网金融、消费金融等多个维度进行全方位的梳理。然而，当我深入阅读时，我发现它在某些方面的论述，更偏向于一种宏观的介绍和理论框架的搭建，而非操作层面的细节指导。 我尤其对“消费金融”这个话题很感兴趣。我知道消费金融的兴起，尤其是近些年，已经成为金融业的重要增长点，无论是信用卡、消费贷、分期付款，还是现在流行的“先买后付”模式。这本书是否会深入分析这些消费金融产品的风险特点？例如，不同消费场景下的用户信用评估差异，以及如何利用大数据来精准画像，识别潜在的欺诈行为和违约风险。我期待它能提供一些关于消费金融风控模型的设计思路，比如如何平衡用户体验和风险控制，如何利用非传统数据来辅助征信，以及如何应对日益复杂的欺诈手段。更进一步，它是否会探讨消费金融的合规性问题，比如数据安全、隐私保护，以及如何避免过度信贷和催收风险？这些都是在消费金融蓬勃发展的同时，必须高度关注的议题，而我希望这本书能够提供一些有深度的见解。

评分☆☆☆☆☆

这本《包邮 风控》的书名，给我一种内容非常全面的感觉，就像是把大数据、互联网金融、消费金融等领域的精华都打包在一起了。但是，当我翻开它，我发现它更像是提供了一个非常宏观的视角，让你看到整个行业的全貌，但如果你想在某个点上深挖，可能还需要其他的辅助资料。 我尤其关注书中关于“信贷风险与大数据”的论述。我知道大数据已经深刻地改变了信贷风险管理的面貌。它是否会详细阐述，大数据是如何在信贷审批、额度管理、反欺诈、催收等各个环节发挥作用的？我希望能看到具体的模型构建过程，比如如何从海量数据中提取有效的特征，如何选择和训练适合的机器学习算法，以及如何评估模型的准确性和鲁棒性。另外，在大数据应用过程中，数据隐私和合规性问题也是非常重要的。这本书是否会讨论如何在合规的前提下，有效地利用大数据来提升风控能力？比如，如何处理敏感数据，如何进行匿名化和去标识化，以及如何满足监管要求。这些实践性的内容，对我来说才具有真正的价值。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名《包邮 风控》显得非常吸引人，而其副标题更是直接点明了它涵盖的几个重要主题：大数据、互联网金融、消费金融以及信贷风险管理。然而，当我翻开它，我发现它更像是一本内容广泛的介绍性读物，它为你勾勒出了各个领域的大致轮廓，但想要在某个点上进行深入的钻研，可能还需要更多的参考资料。 我尤其关注书中关于“消费金融”的风险管理部分。我知道消费金融近年来发展迅速，涌现出各种各样的产品和服务，比如信用卡、消费贷款、分期付款、以及“先买后付”等。这些产品在为消费者提供便利的同时，也带来了一些独特的风险。这本书是否会深入剖析这些消费金融产品的风险特征？例如，如何评估消费者的还款能力和意愿，如何识别和防范欺诈行为，以及如何应对不良资产的催收问题。我希望能看到一些关于消费金融风控模型设计的具体思路，比如如何利用大数据来精准画像，如何平衡用户体验和风险控制，以及如何在合规的前提下，为消费者提供更灵活、更便捷的信贷服务。这些实践性的讨论，对我来说才最有价值。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字《包邮 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+信贷风险与大数据+消费金融》让我觉得它是一个内容非常丰富、几乎囊括了当下信贷风控所有热门话题的集合。读起来的感觉，更像是在浏览一本内容广泛的金融科技百科全书，但某些部分的深度，可能需要读者进一步的挖掘。 我非常想了解书中关于“大数据时代下的信贷风险管理”的具体实践。我知道大数据为信贷风险管理带来了革命性的变化，例如更精准的客户画像、更有效的反欺诈、更智能的授信审批流程。那么，这本书是否会提供一些详细的案例分析，来展示这些大数据技术是如何在实际业务中落地应用的？例如，某家银行或金融科技公司是如何利用大数据来构建其风险定价模型，又或者，是如何通过实时的数据监测来发现和预警潜在的信用风险。我希望它能够深入到操作层面，讲解具体的实施步骤、技术选型，以及在实践中可能遇到的各种问题和解决方案。比如，大数据风控团队的组织架构、数据科学家和业务专家的协作模式、以及如何将模型结果有效地整合到现有的业务流程中。这些实践性的内容，对我来说才是最有价值的。

评分☆☆☆☆☆

物美价廉

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嗯

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书角被压坏了，京东这么粗暴的么，外包装就一麻皮袋

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