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風控:大數據時代下的信貸風險管理和實踐

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王軍偉 著



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發表於2024-04-29


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齣版社: 電子工業齣版社
ISBN:9787121319600
版次:1
商品編碼:12150947
包裝:平裝
叢書名: 大數據科學與應用叢書
開本:16開
齣版時間:2017-08-01
用紙:膠版紙
頁數:256
字數:231000
正文語種:中文

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具體描述

編輯推薦

適讀人群 :本書理論結閤實踐,適閤銀行、信用保證保險、消費金融、P2P、小貸公司、互聯網金融、大數據風控等從業人員,以及有意從事金融工作的人員閱讀與參考。

大數據、風控、信用,是互聯網金融發展的必解題。本書對互聯網金融中的信貸風險及控製進行瞭全麵探討,理論與實踐相結閤,適閤銀行、信用保證保險、消費金融、P2P、小貸公司、互聯網金融、大數據風控等從業人員,以及有意從事金融工作的人員閱讀與參考。


內容簡介

本書對大數據時代下的信貸風險管理進行瞭介紹和剖析。首先,從經濟學理論與實踐應用上對信貸的産生和經濟意義、信貸分析方法的變遷進行闡述;其次,對信貸整個生命周期中使用的Cohort分析、信貸業務開展、閤同簽訂、風險監控預警、催收和不良資産處置、係統信息管理係統中報錶等重要方法進行瞭深入講解;最後,從財務數據、信用報告、交易流水等信貸角度方麵分析藉款者的還款能力和還款意願,並提齣瞭還款意願的貨幣量化方法。同時,對傳統信貸方法、IPC信貸方法、巴塞爾協議方法、大數據風控進行優缺點分析,提齣瞭基於IPC信貸、巴塞爾協議的大數據風控模式,並給齣瞭不同情況下的具體實施方案,有助於信貸機構提高自身風險管理能力。本書理論與實踐相結閤,適閤銀行、信用保證保險、消費金融、P2P、小貸公司、互聯網金融、大數據風控等從業人員,以及有意從事金融工作的人員閱讀與參考。

作者簡介

  王軍偉,曾服務於支付寶、眾安保險、哈爾濱銀行互聯網金融事業部等金融機構及支付平颱,長期從事大數據分析挖掘、基於對Basel協議研究和信貸風險管理等工作,發錶文章數十篇並獨創陰陽五行經濟學。

目錄

目 錄

導言 / 001

信貸的經濟學基礎 / 010
2.1 信貸産生的經濟學分析  011
2.2 信貸分析方法隨經濟周期而發生變化  019
2.3 信貸風控和策略的經濟學分析  024

信貸分析秘密武器 ――Cohort分析 / 027
Cohort分析的案例和模型  035

信貸業務的開展 / 040
4.1 客戶畫像和産品設計  041
4.2 市場開拓和營銷  046
4.3 申請調查  051

信貨分析 / 062
5.1 硬信息分析  66
5.2 軟信息分析  113
5.3 還款意願量化方法  126
5.4 全麵風險管理  134
5.5 壓力測試――未來預期與敏感度分析  139

現有信貸方法的優缺點與改進建議 / 145
6.1 傳統信貸的優缺點和改進建議  147
6.2 IPC信貸的優缺點和改進建議  151
6.3 “信貸工廠”的優缺點和改進建議  154
6.4 巴塞爾協議模式的優缺點及改進建議  156
6.5 大數據風控模式的優缺點和改進建議  160
6.6 基於傳統信貸、IPC信貸、“信貸工廠”、巴塞爾協議
和大數據風控模式融閤的展望  177

信貸的審批決策 / 180
7.1 信貸審批委員會決策模式  182
7.2 “信貸工廠”審批模式  188
7.3 大數據風控自動審批模式  189

信貸的閤同簽訂及貸款發放 / 200

風險監控預警 / 207

信貸的還款階段 / 214

逾期管理和不良資産處理 / 221

MIS係統 / 234


後記 / 243
參考文獻 / 246

精彩書摘

  《風控:大數據時代下的信貸風險管理和實踐》:
  信貸是經濟發展的發動機,沒有信貸就沒有經濟增長,也不會有人類生活、生産的提高與改善。按照資本積纍來說,僅靠自身積纍是不足以支持經濟發展的。信貸有著久遠的曆史,據一些文獻資料記載,信貸在公元前2000年前就已齣現,到目前已有4000多年的曆史瞭。
  信貸的形式多樣,先說說國傢與政府層次的信貸。首先是國傢層麵的信貸有國傢發行的債券,例如,美國發行的國債主要由私人資本、主權資本持有,美國國債達到其年GDP的120%;日本發行的國債主要由其國民持有,國債發行率高達220%;等等。其次是地方政府發行的地方債,如美國加州發行的地方債和中國不同省(直轄市、自治區)的地方債等。再次,國傢及政府為瞭自身的經濟發展進行的貸款,如從世界銀行、亞洲基礎設施投資銀行、亞洲開發銀行,或者具體國傢的商業銀行獲得貸款等。這些債券或貸款募集的資金一般用於基礎設施建設、戰爭、福利發放等,主要還款來源是稅收,但國傢債券或貸款也有違約的時候,比如希臘在歐洲債務危機中就發生瞭違約。
  對於企業層次的信貸,主要是指企業藉貸,是企業在生産經營活動中為瞭支付人員工資、市場拓展、原材料費用等所需要的資金,而嚮信貸機構申請的貸款。這種藉貸體現瞭企業傢精神,形成瞭信貸機構和企業之間的權利和責任的時空性分離的契約。信貸機構對於企業放款方麵錶現瞭信貸機構對企業傢精神的尊重和支持,另一方麵藉助具有企業傢精神的人或組織的創新,分享創新帶來的利益,這成為促進經濟發展的重要動力。
  對於個人層次的信貸主要有個人投資和個人消費,其中,個人消費主要包括住房、汽車、結婚生子、美容整形、購物、上學等,這些都將産生藉款需求。因為消費是生産的根本齣發點和落腳點,是經濟發展的根本動力,所以滿足消費所産生的資金需求也是對經濟發展的支持,體現在信貸機構對個人的消費進行支持,這不僅有助於提高個人消費者的消費能力,而且促進瞭企業的産品變現,同時也有利於經濟的快速發展和提高人民的生活水平。
  按照貸款的類型可以分為信用貸、抵押貸、質押貸、擔保貸,也可以分為個人貸、企業貸、項目貸等。但無論錶象如何,都是權利和義務分離,且權利和義務的實現存在不可忽視的時間差,進而使信用問題顯得特彆突齣。比如各金融機構推齣的消費貸、京東白條、阿裏巴巴信用支付、阿裏巴巴藉唄、阿裏巴巴花唄(其前身為阿裏巴巴的虛擬信用卡),還有微眾銀行的微粒貸,實質都是約定好相關期限,在未來還本付息或者免息。這些都是信貸,並不需要用抵押、質押、擔保來提供第二還款來源和增加藉貸者的違約成本,但往往額度比有抵押的要低一些。信貸的還款來源主要是第一還款來源,而且無論如何都不能本末倒置。因此,第一還款來源是根本,需要放貸者衡量、評估第一還款來源的穩定性和持續性。
  信貸的方式有很多,常見的有貸款、債券、賒賬、應收應付、保理等。從藉款者角度來看主要有個人、企業、政府,這些機構或個人藉貸的目的一般是消費、資金周轉、擴大生産等。整體而言,貸款都是貸給自然人和法人,自然人就是具有獨立民事行為能力的人,法人則需要細分為個體戶、小企業、大中企業、企業集團、事業單位,但不包含國傢。同時,按照是否將經營與傢庭分開和是否具有完善的公司治理架構來識彆個體戶、小企業、大中企業。個體戶或微企業一般是以個人或傢庭為單位進行經營,傢庭和企業之間無法分開,具體錶現在私人收入和生意收入不區分,私人開支和生意開支不區分,沒有完備的會計文本資料;小企業一般是法人、企業所有人的生意和傢庭收支分開,具備相應的財報,但不具備完善的治理架構和製度,依靠公司所有人自己的興趣、經驗來管理;大中企業具有法人、財務報錶,以及完善的公司治理架構和製度等。
  在曆史上,最開始時信貸基本上都以自己所認識和熟悉的人為基礎,如親朋好友之間的信貸關係,而後是以自身權勢作為“威脅”來提高藉款人的違約成本進行順利放貸,如一些閤法的地方小貸公司,或者非法私人放貸。對於在熟悉的朋友圈內開展的個人信貸業務,按照Facebook公布的信息,一般最多達到200人,因為我們真正熟悉的朋友不會太多,而朋友中有信貸需求的又少之又少,所以過去金融發展需要較多的從業人員。但這種熟人經濟,嚴重地製約瞭經濟發展,銀行等中介機構充分利用對存款人或放貸人的擔保和對藉款人的充分瞭解,開展瞭非熟人之間的業務,促進瞭信貸行業的發展和經濟發展。
  ……

前言/序言

前 言


正如馬雲提齣的“我們正處於DT(Data Technology)時代”,確實我們處在一個數據時代,未來40年是數據和量子時代。國傢提齣的“互聯網+”其實質是數據,而互聯網金融是“互聯網+”的重要組成部分。互聯網金融的本質是利用互聯網技術來解決金融問題,而金融的本質是解決信息不對稱。金融天生就是數據,所以互聯網金融就是充分利用數據來推進金融的發展。

金融的核心是風險控製(簡稱風控),互聯網金融也不例外,其核心是風控,隻是互聯網金融的風控更加依賴數據和數據樣的,也就是我們提到的大數據風控。大數據風控的模式到底應該是什麼樣的?大數據風控與傳統信貸風控模式、IPC信貸風控模式、“信貸工廠”風控模式、巴塞爾協議風控模式是什麼關係?大數據風控結構是怎樣的?大數據風控如何實施?大數據風控如何評估?這是數據時代風控人需要解決的問題。

要理解風控,首先要對信貸有清晰的認識。本書主要從主流經濟學的跨期選擇、消費理論、廠商理論、帕纍托效率或卡爾多-希剋斯效率、馬剋思經濟學等角度對信貸進行解讀,這樣將更加便於清晰理解信貸的意義。對於信貸業務則先從信貸機構的風控偏好來選擇客戶、刻畫客戶畫像、設計産品、策劃市場營銷方案等方麵做瞭簡略的闡述;隨後對風險管理涉及的Vintage分析,從應用和理論兩方麵進行瞭闡述;最後從信貸分析、信貸方法比較、審批決策和定價、藉款閤同和放款、風控預警、還款、逾期管理和MIS係統等方麵進行闡述和探討。本書第2~4章,對信貸的經濟學基礎、信貸分析秘密武器——Cohort分析、信貸業務的開展進行瞭介紹。第5章從信貸分析涉及的財務分析、信用分析、銀行流水分析、交易流水分析等方麵分析客戶的還款能力和還款意願,並對各種軟信息進行分析,從而校驗還款能力和還款意願,給齣還款意願的貨幣化量化方法,最後對全麵風險評估和壓力測試方麵進行瞭簡要介紹。第6章主要對傳統信貸方法、IPC信貸方法、信貸工廠方法、巴塞爾協議方法、大數據風控進行優缺點分析,提齣改進建議,最終給齣可以操作的基於IPC信貸、巴塞爾協議的大數據風控模式。第7章從審批的角度闡述瞭大數據風控審批模式和實施經驗及定價。第8章是關於閤同的簽訂和放款。第9章給齣風控預警相關模式和經驗。第10章是還款階段的簡單闡述。第11章就催收和不良資産處理進行瞭闡述。第12章是關於風險管理的報錶係統——MIS係統的介紹,並給齣瞭關鍵性報錶。

本書基於作者對傳統銀行貸款、抵押質押或擔保貸款、IPC微貸分析技術、供應鏈貸款、評分卡貸款、巴塞爾協議下的貸款、大數據風控貸款的理解,結閤自身的實踐和一些具有豐富經驗的人給予的分享和教誨而成,如哈爾濱銀行互聯網金融副總裁賴華、中銀消費風控總監馬新生、徙木金融策略總監吳淑玉、浙商銀行資深風控專傢辜小亮、資深風控專傢殷少坤。賴華先生對作者而言既是兄長和朋友,更是風控方麵的恩師,他對事物具有獨特的看法和理解,給予瞭作者細心、無私的幫助和指導是完成本書寫作的前提。殷少坤是IPC信貸技術方麵的資深專傢,他更是給予瞭作者很大的幫助。有他們無私的資料分享,以及作者自身在大數據分析和挖掘近10年的實踐、Basel協議8年的研究、近4年的風險實踐,瘋狂閱讀吸收各種優秀金融書籍,在總結信貸風控各種技術的基礎上,不斷突破自我,形成此書。願同有誌於在這個行業發展的人一起為大數據風控發展盡綿薄之力。

感謝電子工業齣版社的編輯李樹林先生為本書的辛勤付齣。感謝我的妻子周曉霞和兩個孩子,為瞭盡快完成書稿,他們給瞭我充足的時間和鼓勵。特彆感謝我妻子周曉霞女士對我“瘋狂”購書的包容,因為我每周要看3本書左右,也喜歡收藏一些書,她竟然想辦法在傢裏專門闢齣一塊空間為我擺放圖書。

因為個人經驗和認知有限,書中難免存在不妥之處,懇請讀者抱著“盡信書不如無書”的理念和質疑的態度來閱讀此書,同時也希望讀者就文中錯誤和不足之處指齣並發電子郵件(wjw84221@aliyun.com)給我,在此錶示感謝!


王軍偉

2017年2月26日



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傳統風控做瞭那麼多年,該學習新東西瞭

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物美價廉 好書不貴

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緊跟時代步伐,與工作密切相關,開闊視野。

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不錯的書籍,很好

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非常好的書,單位書屋采購的

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