风控：大数据时代下的信贷风险管理和实践 金融与投资 书籍 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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店铺： 蔚蓝书店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121319600

商品编码：24304797181

商品基本信息，请以下列介绍为准
商品名称：	风控：大数据时代下的信贷风险管理和实践 金融与投资 书籍
作者：	王军伟
定价：	49.0
出版社：	电子工业出版社
出版日期：
ISBN：	9787121319600
印次：
版次：	1
装帧：	平装-胶订
开本：	小16开

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。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。

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

编辑

大数据、风控、信用，是互联网金融发展的必解题。本书对互联网金融中的信贷风险及控制进行了全面探讨，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。

《数字金融洞察：风险、创新与未来趋势》 本书深入探讨了在飞速发展的数字金融时代，风险管理所面临的机遇与挑战。我们不仅仅关注传统的信贷风险，更将视野拓展至更广泛的金融科技（FinTech）领域，解析新技术、新模式如何重塑金融生态，并带来前所未有的风险维度。 第一部分：数字金融的风险图景 本部分将首先勾勒数字金融的宏大轮廓，识别其中涌现出的各类新兴风险。我们将探讨： 技术风险的演变： 不仅仅是代码层面的漏洞，更包括人工智能算法的偏见、大数据隐私泄露、区块链安全隐患以及云计算的依赖性等。我们将分析这些技术风险的根源、传导机制以及对金融机构运营的潜在影响。 运营风险的重塑： 随着金融业务流程的数字化和自动化，传统的运营风险管理框架面临挑战。本部分将深入分析第三方合作风险、系统集成风险、数据质量风险以及数字化流程的内控盲点。 合规与监管的挑战： 数字金融的快速发展往往领先于监管步伐，带来新的合规难题。我们将讨论数据保护法规（如GDPR、CCPA）、反洗钱（AML）和了解你的客户（KYC）在数字环境下的落地，以及跨境金融活动的监管协调问题。 市场风险与流动性风险的动态： 算法交易、高频交易以及新型金融产品的出现，使得市场波动更加剧烈，流动性风险也呈现出新的特征。我们将分析这些因素如何影响资产定价和市场稳定。 新兴业务模式下的风险： 从P2P借贷到数字货币，从智能投顾到嵌入式金融，本书将逐一剖析这些创新业务模式所伴随的独特风险，并探讨如何有效识别和管理。 第二部分：风险管理的新范式与工具 面对日益复杂的风险环境，传统的风险管理方法需要升级。本部分将聚焦于数字时代下的新型风险管理范式和工具： 大数据与分析在风险管理中的应用： 本部分将详细阐述如何利用海量数据进行风险识别、评估和监测。我们将探讨的工具和方法包括： 信用评分模型的进化： 超越传统数据，融入非结构化数据（如社交媒体、行为数据）的信用评估模型。 欺诈检测与反洗钱（AML）的智能升级： 利用机器学习和人工智能识别可疑交易模式，提升效率和准确性。 市场风险预警与压力测试： 基于实时数据分析，构建动态的市场风险预警系统。 客户行为分析与风险画像： 深入理解客户行为，预测潜在的违约或流失风险。 人工智能（AI）与机器学习（ML）赋能风险管理： AI和ML在风险管理中的作用贯穿始终。我们将深入分析： AI在信贷审批中的应用： 如何提高审批效率，降低人为偏见。 ML在异常检测中的优势： 识别潜在的金融犯罪、操作失误和系统故障。 自然语言处理（NLP）在合规审查和舆情监控中的作用： 自动化分析大量文本信息，提升效率。 区块链技术在风险管理中的潜力： 尽管仍处于早期阶段，区块链技术在提高透明度、增强可追溯性和防范欺诈方面具有巨大潜力。我们将探讨其在交易验证、身份管理和供应链金融等领域的应用前景。 量化风险管理与高级模型： 本部分将介绍更高级的量化模型，用于更精细化的风险度量和管理，例如VaR（风险价值）的改进、蒙特卡洛模拟的应用等。 场景分析与情景规划： 强调构建和分析各种极端但可能发生的场景，以评估金融机构在不利条件下的韧性。 第三部分：实践中的风险控制与合规 理论模型需要落地到实际操作。本部分将聚焦于金融机构在数字时代如何构建有效的风险控制体系和确保合规： 建立强大的内部控制与治理框架： 强调在数字化转型过程中，对内部控制流程的持续优化和更新，以及董事会和高级管理层在风险治理中的关键作用。 数据治理与隐私保护： 详细阐述如何建立健全的数据治理体系，确保数据的准确性、完整性和安全性，并严格遵守数据隐私法规。 网络安全与数据安全： 深入探讨应对网络攻击、数据泄露以及保护敏感客户信息的策略和技术。 第三方风险管理： 分析与科技公司、支付服务商等第三方合作时可能面临的风险，并提出有效的管理措施。 风险文化的建设： 强调将风险意识融入企业文化，鼓励员工积极参与风险管理，形成全员风险责任制。 应对监管变化与前瞻性合规： 探讨金融机构如何主动适应快速变化的监管环境，将合规要求内化于业务流程中。 第四部分：未来展望与创新趋势 数字金融的演进永无止境。本部分将展望未来，探讨可能出现的新风险和管理趋势： 央行数字货币（CBDC）的影响： 分析CBDC可能带来的货币政策、支付体系和金融稳定方面的风险与机遇。 去中心化金融（DeFi）的机遇与挑战： 深入探讨DeFi的潜在颠覆性，以及与之相关的监管、安全和消费者保护问题。 绿色金融与气候风险： 探讨在金融活动中如何识别、度量和管理与气候变化相关的风险。 科技金融融合的深化： 展望未来科技与金融的进一步融合，以及由此可能催生的新风险和管理模式。 人机协作在风险管理中的未来： 探讨在自动化和智能化日益普及的背景下，如何更好地实现人与机器在风险管理中的协同。 本书旨在为金融机构的决策者、风险管理从业人员、科技创新者以及对数字金融感兴趣的读者，提供一个全面、深入且富有洞察力的视角，帮助他们更好地理解和应对数字金融时代的复杂风险，抓住创新机遇，实现可持续发展。

评分☆☆☆☆☆

《风控：大数据时代下的信贷风险管理和实践》这本书，给我最大的感受就是“专业”与“前瞻”。作为一名在风险合规领域深耕多年的从业者，我一直在寻找能够帮助我跟上时代步伐的工具和理论，而这本书，无疑给了我最好的答案。它不仅仅是对现有风控技术的介绍，更是对大数据时代下信贷风险管理未来发展方向的深刻洞察。书中对“数据治理”的强调，让我意识到了合规经营在数字化时代的重要性。如何合法合规地采集、使用和管理数据，是构建稳健风控体系的基石。我印象深刻的是，作者在探讨“监管科技”（RegTech）在信贷风控中的应用时，给出的各种创新性思路。它让我看到了技术如何能够赋能合规，提升效率，并最终降低合规成本。书中关于“模型风险管理”的章节，更是让我深刻理解了在大数据时代，如何避免模型带来的潜在风险，以及如何建立有效的模型验证和监控机制。这对于我们合规人员来说，是至关重要的。这本书不仅为我提供了知识上的支持，更重要的是，它帮助我建立了一个更加系统和全面的风险管理思维框架，让我能够更好地应对未来金融风险的挑战。

评分☆☆☆☆☆

这本书《风控：大数据时代下的信贷风险管理和实践》就像一把开启现代信贷风险管理大门的钥匙，让我这个初涉金融领域的研究者，看到了前所未有的广阔前景。它不仅仅是知识的堆砌，更是一种思维方式的引导。作者将大数据这一看似抽象的概念，与信贷风险管理这个具体且重要的领域，进行了精妙的结合。我印象最深的是，书中对于“数据孤岛”问题的分析，以及如何通过技术手段打破壁垒，实现数据的互联互通，从而构建更全面的风险画像。它让我意识到，在信息爆炸的时代，数据的质量和完整性，直接决定了风控的有效性。书中对“预测性风控”的深入探讨，更是让我看到了信贷风险管理未来的发展方向。它不再是简单的“亡羊补牢”，而是能够通过数据分析，提前预知潜在的风险，并采取主动的干预措施。这种前瞻性的思维，对于降低信贷损失，维护金融体系的稳定，具有不可估量的价值。我特别欣赏书中对不同行业、不同业务模式下的风控策略的差异化分析，这使得这本书具有极高的普适性和参考价值。它让我明白，没有放之四海而皆准的风控模式，只有因地制宜、因业施策的智慧。读完这本书，我对大数据在金融领域的应用，有了更加具象化的理解，也对未来的研究方向，有了更清晰的规划。

评分☆☆☆☆☆

《风控：大数据时代下的信贷风险管理和实践》这本书，让我这个多年来专注于金融技术领域的从业者，对大数据与信贷风险的结合有了更深刻的理解。我一直相信技术能够赋能金融，而这本书则用大量的实例和严谨的逻辑，证明了这一点。书中对于如何利用人工智能和机器学习技术，构建智能化的风控模型，进行了详尽的剖析。我尤其欣赏作者在描述复杂算法时的简洁和直观，即使是对于非技术背景的读者，也能相对容易地理解其核心思想。书中关于“以数据驱动决策”的理念，贯穿始终，它让我深刻地认识到，在数字化时代，任何关于信贷风险的判断，都应该建立在坚实的数据分析之上，而不是凭空臆测。我印象最深刻的是，作者在探讨如何利用大数据进行“场景化”风控时，给出的各种创新性思路。例如，如何结合用户的消费行为、社交网络、甚至地理位置信息，来构建更加精准的信用评估模型。这些方法，不仅提升了风控的效率，也拓展了信贷服务的边界，为更多以前难以触及的用户提供了金融支持。这本书不仅是理论上的探讨，更是实践上的指引，它为金融科技公司在信贷风控领域的探索，提供了宝贵的经验和启示。对于任何想要在这个领域深耕的开发者、产品经理、甚至是创业者来说，这本书绝对是不可多得的宝藏。

评分☆☆☆☆☆

我作为一名在投资领域工作的专业人士，一直密切关注着信贷风险管理的发展动态，而《风控：大数据时代下的信贷风险管理和实践》这本书，无疑是我近期阅读过的最深刻的一本。它并没有仅仅停留在金融投资的宏观层面，而是将视角拉回到了最根本的信贷业务，并深入探讨了在大数据驱动下，这个领域所发生的颠覆性变化。书中对于“大数据”在信贷风控中的应用，进行了细致入微的阐述。我尤其赞赏作者对于“人机结合”的风控模式的探讨，它强调了在利用大数据和算法的同时，也要保留人的经验和判断，形成一种互补的、更加 robust 的风控体系。书中关于动态风险评估的章节，更是让我耳目一新。它打破了传统静态的信用评估模式，转而强调对客户信用状况的实时监控和预警，这对于降低投资组合的风险，具有极其重要的意义。我印象深刻的是，作者在分析“黑天鹅”事件发生时的应对策略，以及如何通过大数据提前识别潜在的系统性风险。这些内容，对于我这样的投资从业者来说，具有非常高的参考价值。这本书不仅是风控从业者的案头必备，对于任何想要理解现代金融风险本质，以及如何在这个复杂多变的时代保护自己资产的投资者来说，都是一本不可或缺的读物。它让我更加深刻地认识到，在投资决策背后，扎实的风险管理是多么的重要，而大数据，正成为实现这一目标的最强有力的武器。

评分☆☆☆☆☆

当我拿起《风控：大数据时代下的信贷风险管理和实践》这本书时，我并没有想到它能给我带来如此大的触动。作为一名在人力资源管理领域工作的专业人士，我一直认为风险管理更多的是财务和运营部门的事情，但这本书让我意识到，人，同样是信贷风险管理中不可或缺的重要因素，而大数据，则为我们提供了全新的视角来理解和管理“人”这一风险要素。书中关于“人”的风险维度，例如欺诈行为、道德风险、还款意愿等，都给了我很多启发。它让我认识到，通过对用户行为数据的深度分析，我们可以更有效地识别和评估这些与“人”相关的风险。我印象深刻的是，作者在探讨如何构建“用户画像”时，强调了“多维度、全生命周期”的理念，这不仅仅是对信用评分的补充，更是对个体在整个信贷周期中行为模式的深刻洞察。它让我想到了，如何在招聘、绩效管理等环节，引入类似的风险管理思维，来规避潜在的“人”为风险。这本书为我提供了一种全新的思考方式，它让我看到了跨领域的知识融合所产生的巨大能量。对于任何希望在自身领域内，提升风险管理意识和能力的人来说，这本书都值得一读。

评分☆☆☆☆☆

作为一名长期关注金融科技创新的观察者，《风控：大数据时代下的信贷风险管理和实践》这本书，无疑为我提供了许多宝贵的洞察。它不仅仅是对大数据在风控领域应用的简单罗列，而是深入剖析了这场变革背后的逻辑和驱动力。我尤其欣赏作者对于“技术赋能”与“业务落地”之间平衡的探讨。它强调了再先进的技术，如果不能有效地融入到实际的业务流程中，就无法真正发挥其价值。书中对“反欺诈”这一关键环节的详尽阐述，更是让我看到了大数据技术在识别和防范金融犯罪方面的巨大潜力。作者通过大量的案例分析，展示了如何利用数据关联、行为分析等多种手段，有效识破各种新型的欺诈模式。我印象深刻的是，书中对于“穿透式监管”理念与大数据风控的结合，这让我看到了未来监管科技的发展方向，以及如何利用技术手段，提升金融监管的有效性和效率。这本书不仅是对当前大数据风控实践的总结，更是对未来发展趋势的预判，它为我理解金融科技的演进，提供了重要的参考坐标。对于任何想要在这个日新电气化时代，把握金融创新脉搏的人来说，这本书绝对是不可或缺的读物。

评分☆☆☆☆☆

《风控：大数据时代下的信贷风险管理和实践》这本书，可以说是为我这个金融小白扫清了许多知识盲区。我之前对信贷风险管理的概念，只停留在比较模糊的认知层面，觉得就是“借钱出去，要能收回来”，但这本书让我了解到，这背后是一个多么复杂、精密的系统工程。作者用非常浅显易懂的语言，将大数据时代的风控逻辑，从理论到实践，一步步地进行了阐释。我尤其喜欢书中关于“数据资产”的论述，它让我明白，在当今时代，数据不仅仅是信息，更是宝贵的资产，如何有效地挖掘和利用这些数据，是做好风控的关键。书中对于不同类型信贷风险的分类和分析，也让我对这个领域有了更全面的认识。例如，关于信用风险、市场风险、操作风险等，书中都进行了详细的介绍，并结合大数据技术，给出了相应的应对策略。我印象最深的是，作者在讲述如何构建风险画像时，强调了“多维度、全生命周期”的理念，这让我明白了，一个人或一个企业的信用状况，并非一成不变，而是需要持续的、多角度的观察和评估。读完这本书，我对于大数据在风控领域的应用，有了更加具象化的理解，也更加深刻地体会到了科技对于金融行业带来的变革。这本书不仅有理论深度，更有实践指导意义，对于任何想要了解信贷风险管理，尤其是在大数据背景下，这本书绝对是不可多得的入门读物。

评分☆☆☆☆☆

《风控：大数据时代下的信贷风险管理和实践》这本书，以其深入浅出的讲解方式，为我这个在宏观经济领域工作的研究者，打开了理解信贷风险管理的新视角。我一直认为，信贷的健康与否，是整个经济肌体正常运转的晴雨表，而这本书则从微观的信贷业务层面，揭示了在大数据时代，如何实现更有效的风险控制。我印象深刻的是，书中对于“数据资产”的论述，它不仅仅是简单的数据存储，而是如何将零散的数据转化为有价值的风险洞察，并最终应用于信贷决策。作者通过对不同类型信贷产品风险特征的分析，让我看到了大数据在精细化风险定价、个性化信贷审批方面的巨大潜力。我尤其欣赏书中对“风险定价”这一概念的深入解读。它不再是简单的利率设定，而是通过大数据分析，对不同风险等级的客户，进行更加精准的定价，从而实现风险与收益的平衡。这本书不仅有理论深度，更有实践指导意义，它为我理解金融市场的微观运行机制，以及如何应对潜在的金融风险，提供了重要的参考。读完这本书，我更加坚信，在大数据时代的浪潮中，唯有不断学习和创新，才能在复杂的金融环境中保持稳健。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在金融行业摸爬滚打多年的老兵，我可以说，《风控：大数据时代下的信贷风险管理和实践》这本书，为我打开了一个全新的视野。我曾经以为自己对信贷风险已经有了足够深入的了解，但这本书的出现，让我认识到，我在大数据时代的风控实践方面，还有很大的提升空间。书中对于大数据在风险识别、评估、监控和处置全流程的应用，进行了极其详尽的阐述。作者并没有泛泛而谈，而是深入到每一个环节，比如在数据采集和清洗阶段，就强调了数据质量的重要性；在模型构建阶段，则详细介绍了各种机器学习算法在风险评分卡、逾期预测、欺诈检测等方面的应用。我特别欣赏书中关于“以终为始”的风控理念，即在设计信贷产品之初，就将风险控制的思维融入其中，而不是事后补救。这种前瞻性的设计，对于降低整体的风险敞口，提高资产质量，具有至关重要的意义。此外，书中对反欺诈的章节，更是让我受益匪浅。作者列举了各种层出不穷的欺诈手段，并提供了有效的识别和防范策略，这对于我日常工作中处理的复杂欺诈案件，提供了宝贵的参考。这本书的内容深度和广度都令人惊叹，它不仅涵盖了技术层面的方法论，还触及了管理层面的策略和组织架构的优化。读完这本书，我感觉自己仿佛经历了一次系统性的风控知识迭代，对于如何在这个大数据洪流中，构建一个更加稳健、高效、智能的信贷风控体系，有了更加清晰的规划。这是一本值得反复阅读、深入钻研的佳作。

评分☆☆☆☆☆

读完《风控：大数据时代下的信贷风险管理和实践》，我感觉自己对信贷风险的理解又上了一个新的台阶。这本书就像一位经验丰富的老师傅，用非常接地气的方式，把大数据时代的风控逻辑拆解得淋漓尽致。它并没有仅仅停留在理论层面，而是通过大量的实际案例，让我们看到这些理论是如何在现实中落地生根，发挥作用的。特别是书中关于模型构建、数据分析以及风险预警的章节，简直是为初入风控领域的新人量身定做的宝典。我印象深刻的是，作者在阐述如何利用大数据识别欺诈行为时，那种抽丝剥茧的分析方法，以及如何构建多维度的数据画像来评估客户信用，都让我茅塞顿开。书中还详细介绍了不同类型信贷产品在风控上面临的挑战和应对策略，比如小额信贷、消费信贷，甚至是企业贷款，都一一进行了深入剖析。我尤其喜欢的是，作者并没有回避大数据风控可能带来的挑战和伦理问题，而是提出了许多建设性的思考和解决方案。例如，在数据隐私保护、算法公平性等方面，书中都给出了很多值得借鉴的思路。这本书不仅对于金融从业者有巨大的价值，对于对信贷风险管理感兴趣的普通读者来说，也是一本极具启发性的读物。它帮助我认识到，在瞬息万变的数字时代，传统的风控手段已经远远不够，只有拥抱大数据，才能真正做到知己知彼，百战不殆。这本书的结构清晰，语言流畅，即使是对于一些复杂的概念，也能通过生动的比喻和案例，变得易于理解。我强烈推荐给所有在金融领域工作，或者对如何防范信贷风险有浓厚兴趣的朋友们。它不仅仅是一本书，更是一次思维的升级。