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| 編輯推薦： |
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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。
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| 內容簡介： |
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。
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| 關於作者： |
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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。
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| 目錄：
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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
6.2IPC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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| 內容試閱：
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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。
要理解风控，首先要对信贷有清晰的认识。本书主要从主流经济学的跨期选择、消费理论、厂商理论、帕累托效率或卡尔多-希克斯效率、马克思经济学等角度对信贷进行解读，这样将更加便于清晰理解信贷的意义。对于信贷业务则先从信贷机构的风控偏好来选择客户、刻画客户画像、设计产品、策划市场营销方案等方面做了简略的阐述；随后对风险管理涉及的Vintage分析，从应用和理论两方面进行了阐述；最后从信贷分析、信贷方法比较、审批决策和定价、借款合同和放款、风控预警、还款、逾期管理和MIS系统等方面进行阐述和探讨。本书第2～4章，对信贷的经济学基础、信贷分析秘密武器Cohort分析、信贷业务的开展进行了介绍。第5章从信贷分析涉及的财务分析、信用分析、银行流水分析、交易流水分析等方面分析客户的还款能力和还款意愿，并对各种软信息进行分析，从而校验还款能力和还款意愿，给出还款意愿的货币化量化方法，最后对全面风险评估和压力测试方面进行了简要介绍。第6章主要对传统信贷方法、IPC信贷方法、信贷工厂方法、巴塞尔协议方法、大数据风控进行优缺点分析，提出改进建议，最终给出可以操作的基于IPC信贷、巴塞尔协议的大数据风控模式。第7章从审批的角度阐述了大数据风控审批模式和实施经验及定价。第8章是关于合同的签订和放款。第9章给出风控预警相关模式和经验。第10章是还款阶段的简单阐述。第11章就催收和不良资产处理进行了阐述。第12章是关于风险管理的报表系统MIS系统的介绍，并给出了关键性报表。
本书基于作者对传统银行贷款、抵押质押或担保贷款、IPC微贷分析技术、供应链贷款、评分卡贷款、巴塞尔协议下的贷款、大数据风控贷款的理解，结合自身的实践和一些具有丰富经验的人给予的分享和教诲而成，如哈尔滨银行互联网金融副总裁赖华、中银消费风控总监马新生、徙木金融策略总监吴淑玉、浙商银行资深风控专家辜小亮、资深风控专家殷少坤。赖华先生对作者而言既是兄长和朋友，更是风控方面的恩师，他对事物具有独特的看法和理解，给予了作者细心、无私的帮助和指导是完成本书写作的前提。殷少坤是IPC信贷技术方面的资深专家，他更是给予了作者很大的帮助。有他们无私的资料分享，以及作者自身在大数据分析和挖掘近10年的实践、Basel协议8年的研究、近4年的风险实践，疯狂阅读吸收各种优秀金融书籍，在总结信贷风控各种技术的基础上，不断突破自我，形成此书。愿同有志于在这个行业发展的人一起为大数据风控发展尽绵薄之力。
感谢电子工业出版社的编辑李树林先生为本书的辛勤付出。感谢我的妻子周晓霞和两个孩子，为了尽快完成书稿，他们给了我充足的时间和鼓励。特别感谢我妻子周晓霞女士对我疯狂购书的包容，因为我每周要看3本书左右，也喜欢收藏一些书，她竟然想办法在家里专门辟出一块空间为我摆放图书。
因为个人经验和认知有限，书中难免存在不妥之处，恳请读者抱着尽信书不如无书的理念和质疑的态度来阅读此书，同时也希望读者就文中错误和不足之处指出并发电子邮件（wjw84221@aliyun.com）给我，在此表示感谢！
王军伟
2017年2月26日
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