《风控-大数据时代下的信贷风险管理和实践》大数据科学与应用丛书 PDF电子书


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
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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
显示部分信息
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。

精品阅读,精品奉献!

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