具体描述
随着国内消费金融市场的开放与高度竞争,小贷公司、P2P、消费金融公司,现金贷公司等蜂拥而立,野蛮生长。这些金融产品的共同属性就是放款金额小,审批速度快,规模数量大。不管是申贷时或核拨后，每位客户在不同阶段都有不同的潜在风险，这些风险征兆可能存在于各种令人忽略的细节中，这考验风险控制的执行与管理能力,信用评等模型的精准决策与快速调整,就关乎风险资产品质是好坏的最大关键与命脉。 信用评分模型建立在完整的历史数据上，藉由数据汇整、清理、分群及探勘等技术，将大量数据转化为有用的风险信息，信用评分模型建立后，可将风险数据化，清楚呈现客户的违约率及风险排序，使风险单位得以确切掌握客户风险，并制定更为精准的授信政策。 环顾国内市场具备建模能力的专才供需失衡,特将评分建模过程逐一章节细分介绍,并提供实际案例与读者分享,解开长久以来对建模是个黑盒子的印象。并期盼更多具备风险建模的专才加入,具备自我开发建模的能力,让普惠金融更能良性发展。?
作者简介
单良，本科毕业于美国纽约哥伦比亚大学，复旦大学、台湾大学EMBA，曾任职于香港维信理财公司、台北富邦银行、中国信托商业银行、澳商澳盛银行及台新银行等机构；兼任台湾金融研训院特约讲师、VISA中国区兼职顾问。具备台湾银行业消费金融风险管理与大陆小贷、P2P风控管理完整资历，长期关注两岸消费金融产业风控管理的发展与创新。曾发表前瞻性评论，并为台湾金融研训院、中国P2P网贷实务研修班授课。著作有《信用评等模型关键12堂课》《互联网金融时代消费信贷评分建模与应用》。
乔杨 ZRobot CEO。曾担任知名互联网金融公司联合创始人兼风险官，美国发现金融芝加哥总部担任风险策略及模型业务高级经理，发现金融上海大数据风控中心风控策略及大数据建模业务负责人。曾参与美国通用电气公司财务管理领导力项目（FMP），研究商品期货和货币的对冲策略。他拥有美国爱荷华大学经济学及MBA双硕士学位，芝加哥大学计算机科学硕士学位，SAS认证师，Teradata认证SQL专家，微软认证系统工程师（MCSE）等。
目录信息
第一节 信用评分卡简介 /003
第二节 评分卡建立与验证 /008
第三节 评分应用 /026
第二章 信用评分模型规格与设计 /031
第一节 数据收集、质量检验 /031
第二节 应排除的数据样本 /033
第三节 样本期间、好坏客户定义 /034
第四节 范例 /039
第三章 分组（Segmentation）目的与分析选择 /041
第一节 分组目的 /041
第二节 分组分析 /043
第三节 范例 /046
第四章 细致分析与自变量分析 /049
第一节 细致分类（Fine Classing） /051
第二节 范例 /052
第三节 单因子分析（Single Factor Analysis） /057
第四节 粗略分类（Coarse Classing） /064
第五节 范例 /065
第五章 模型建立方法讨论 /071
第一节 线性回归（Linear Regression） /073
第二节 逻辑回归（Logistic Regression） /077
第三节 两阶段式建立方法 /082
第四节 初始模型讨论 /084
第五节 范例 /085
第六章 拒绝推论（Reject Inference）的原因与方法 /089
第一节 拒绝推论的原因 /090
第二节 拒绝推论的方法 /092
第七章 最终模型选择与风险校准（Calibration） /099
第一节 最终模型产出 /101
第二节 设定风险校准（Risk Calibration） /105
第三节 模型验证 /109
第八章 决策点（Cut-off）设定 /115
第一节 决策点策略设定方式 /116
第二节 核准点应用方式 /118
第三节 范例 /119
第九章 信用评分模型监控报告 /123
第一节 前端监控报告 /126
第二节 后端监控报告 /135
第十章 信用评分模型策略运用 /151
第一节 业务策略制订方式 /152
第二节 业务策略应用方式 /154
第三节 范例 /158
第十一章 信用评分模型案例（消费产品分期） /161
第一节 数据样本 /162
第二节 样本好坏表现定义 /163
第三节 变量分析 /167
第四节 模型建立与验证 /170
第十二章 信用评分模型案例（现金贷） /173
第一节 数据样本 /174
第二节 样本好坏表现定义 /175
第三节 变量分析 /176
第四节 模型建立与验证 /178
第十三章 催收框架 /183
第一节 催收管理流程 /185
第二节 催收管理系统简介 /190
第三节 催收模型系统 /191
第四节 催收策略系统 /195
第十四章 催收技巧及KPI标准 /213
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读后感
评分
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用户评价
这本书的内容，给我的第一印象是它在理论深度和实践指导之间取得了很好的平衡。我曾尝试过阅读一些纯粹的学术论文，虽然严谨但往往过于抽象，难以理解其在现实中的应用。《数据化风控》似乎没有走这条路，而是更侧重于将理论知识转化为可执行的步骤和策略。我尤其对书中关于“大数据在风险监控中的应用”这一章节产生了浓厚的兴趣。我猜想，作者会详细讲解如何采集、清洗、整合海量数据，以及如何利用这些数据构建出能够实时监测风险的预警系统。我想知道，在实际操作中，哪些数据源是最有价值的？如何处理噪音数据和缺失数据？如何设计有效的指标体系来衡量风险水平？此外，书中对“智能决策”的论述，让我对AI在风控领域的应用有了更深的憧憬。它是否会介绍一些基于机器学习的自动化审批流程？以及在面对突发事件时，如何利用数据驱动的方式快速做出决策？我希望这本书能够提供一些具体的数据分析工具和技术栈的建议，让我在学习理论的同时，也能掌握实现这些功能的具体方法。
评分这本书的开篇就给我一种“干货满满”的感觉，阅读过程中，我发现它并没有回避一些复杂的技术细节，而是以一种严谨的态度进行了阐述。我特别关注书中关于“风险场景构建与压力测试”的章节。在我看来，风控不仅仅是对已知风险的识别，更是对未知和极端情况的准备。《数据化风控》是否会详细讲解如何通过数据分析来构建具有代表性的风险场景？以及如何进行有效的压力测试，来评估金融机构在极端市场条件下的抗风险能力？我希望书中能够提供一些关于场景设计的原则和方法，以及不同类型压力测试的应用。此外，书中对“数据治理与质量保障”的强调，也让我觉得这本书非常务实。没有高质量的数据，一切的数据化风控都将是空中楼阁。我期待从中学习到如何建立一套有效的数据治理体系，如何确保数据的准确性、完整性、一致性和及时性，从而为风控模型提供坚实的数据基础。这本书的深度和广度，让我感觉它不仅仅是一本入门读物，更可能是一本能够陪伴我长期学习和实践的工具书。
评分这本书的装帧设计简洁大气，纸张的触感也相当不错，拿在手里就有一种沉甸甸的专业感。我之前接触过一些关于大数据分析的书籍，但总觉得在应用层面不够深入，尤其是在如何将其与实际业务场景结合方面，总感觉缺少一条清晰的脉络。《数据化风控》给我一种截然不同的感受。我看到书中很多章节都详细阐述了数据在风险识别、量化、预警以及应对策略制定中的具体作用。我特别期待书中关于“反欺诈”和“信用评估”的部分，这两个领域无疑是数据化风控的重中之重。我很好奇，作者是如何将复杂的算法模型，比如逻辑回归、决策树、甚至是更高级的深度学习模型，融入到实际的风控流程中的。是否有关于模型验证、失效预警以及迭代优化的详细介绍？我希望这本书能够为我提供一套可操作的方法论，让我能够理解并学习如何从零开始搭建一个有效的数据化风控系统，或者如何优化现有的风控框架。那些潜在的案例分析，如果能涵盖不同行业、不同规模的机构，那就更具参考价值了，可以让我看到数据化风控的普适性与灵活性。
评分这本书的结构和章节安排，给我一种循序渐进、逻辑清晰的感觉。我一直认为，学习一个复杂的领域，最重要的是要有一个清晰的认知框架，而这本书似乎已经为我搭建好了这个框架。我注意到书中涉及了“模型风险管理”这一话题，这在我看来是非常重要的一点。毕竟，再精妙的模型，如果管理不当，也可能带来意想不到的风险。《数据化风控》是否会深入探讨模型开发过程中的潜在陷阱？例如，数据偏差、模型过拟合、甚至是模型的可解释性问题？我希望能够从书中学习到如何建立一套完善的模型生命周期管理机制，包括模型的设计、验证、部署、监控以及更新。而且，我很好奇书中对于“监管科技（RegTech）”的提及，这在当前金融监管日益趋严的背景下，显得尤为重要。这本书是否会探讨如何利用数据化风控工具来满足合规性要求？例如，在反洗钱、客户尽职调查等方面，数据如何发挥作用？我渴望从这本书中获得一套全面的知识体系，能够帮助我理解并应对日益复杂的金融风险环境。
评分刚翻开《数据化风控》，就被它那深邃的标题吸引了。我一直对“数据化”这个概念在各行各业的应用充满好奇，而“风控”又是金融领域一个至关重要、又常常让人觉得神秘的环节。想象一下，在一个充满不确定性的市场中，如何运用冰冷的数据去预测潜在的风险，如何让企业的航船在风浪中稳健前行，这本身就充满挑战与智慧。这本书的出现，无疑为我揭开了这层面纱。虽然我才刚刚开始阅读，但光是目录和前言，就让我对它充满了期待。那些关于模型构建、风险评估、数据采集与处理的章节，让我看到了一个系统性的知识体系正在展开。我特别关注的是，它是否能将那些晦涩的统计学和机器学习概念，用一种通俗易懂的方式呈现出来，让非专业背景的读者也能领略到数据化风控的魅力。更重要的是，这本书能否提供一些实际案例，让我看到理论是如何落地，又是如何解决现实世界中的风控难题。我渴望从中学习到如何构建一套强大的风控体系，如何在瞬息万变的商业环境中规避风险，实现可持续发展。这不仅仅是一本书，更像是一把钥匙，有望打开我理解现代金融风险管理的新大门。
评分金融科技，信贷风控，信贷评分卡模型建设管理的入门读物
评分内容比较全面，但行文太差，读起来非常别扭！
评分小错误超级多，没有名词解释，按大框架东拼西凑出来的一本书。最后两章还抄了<<Managing a customer lending business>>。细节不够丰富，可实践性几乎没有。
评分基本概念无解释，百度也百不到；多个表格的数据公式有误
评分可以看出来作者在写一本会有人买的书和不写所有的真实经验之间痛苦纠结。不过可以看一下最传统的分类模型会有那些前后技术……
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