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开 本：16开纸 张：胶版纸包 装：平装-胶订是否套装：否国际标准书号ISBN：9787121319600丛书名：大数据科学与应用丛书
所属分类：
图书>经济>中国经济>中国经济概况
编辑推荐
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。
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。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
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前 言
前 言
正如马云提出的“我们正处于DT（Data Technology）时代”，确实我们处在一个数据时代，未来40年是数据和量子时代。国家提出的“互联网 ”其实质是数据，而互联网金融是“互联网 ”的重要组成部分。互联网金融的本质是利用互联网技术来解决金融问题，而金融的本质是解决信息不对称。金融天生就是数据，所以互联网金融就是充分利用数据来推进金融的发展。
金融的核心是风险控制（简称风控），互联网金融也不例外，其核心是风控，只是互联网金融的风控更加依赖数据和数据样的，也就是我们提到的大数据风控。大数据风控的模式到底应该是什么样的？大数据风控与传统信贷风控模式、IPC信贷风控模式、“信贷工厂”风控模式、巴塞尔协议风控模式是什么关系？大数据风控结构是怎样的？大数据风控如何实施？大数据风控如何评估？这是数据时代风控人需要解决的问题。