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數據化風控

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單良



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發表於2024-05-17


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具體描述

單良,本科畢業於美國紐約哥倫比亞大學,復旦大學、颱灣大學EMBA,曾任職於香港維信理財公司、颱北富邦銀行、中國信托商業銀行、澳商澳盛銀行及颱新銀行等機構;兼任颱灣金融研訓院特約講師、VISA中國區兼職顧問。具備颱灣銀行業消費金融風險管理與大陸小貸、P2P風控管理完整資曆,長期關注兩岸消費金融産業風控管理的發展與創新。曾發錶前瞻性評論,並為颱灣金融研訓院、中國P2P網貸實務研修班授課。著作有《信用評等模型關鍵12堂課》《互聯網金融時代消費信貸評分建模與應用》。

喬楊 ZRobot CEO。曾擔任知名互聯網金融公司聯閤創始人兼風險官,美國發現金融芝加哥總部擔任風險策略及模型業務高級經理,發現金融上海大數據風控中心風控策略及大數據建模業務負責人。曾參與美國通用電氣公司財務管理領導力項目(FMP),研究商品期貨和貨幣的對衝策略。他擁有美國愛荷華大學經濟學及MBA雙碩士學位,芝加哥大學計算機科學碩士學位,SAS認證師,Teradata認證SQL專傢,微軟認證係統工程師(MCSE)等。

隨著國內消費金融市場的開放與高度競爭,小貸公司、P2P、消費金融公司,現金貸公司等蜂擁而立,野蠻生長。這些金融産品的共同屬性就是放款金額小,審批速度快,規模數量大。不管是申貸時或核撥後,每位客戶在不同階段都有不同的潛在風險,這些風險徵兆可能存在於各種令人忽略的細節中,這考驗風險控製的執行與管理能力,信用評等模型的精準決策與快速調整,就關乎風險資産品質是好壞的最大關鍵與命脈。 信用評分模型建立在完整的曆史數據上,藉由數據匯整、清理、分群及探勘等技術,將大量數據轉化為有用的風險信息,信用評分模型建立後,可將風險數據化,清楚呈現客戶的違約率及風險排序,使風險單位得以確切掌握客戶風險,並製定更為精準的授信政策。 環顧國內市場具備建模能力的專纔供需失衡,特將評分建模過程逐一章節細分介紹,並提供實際案例與讀者分享,解開長久以來對建模是個黑盒子的印象。並期盼更多具備風險建模的專纔加入,具備自我開發建模的能力,讓普惠金融更能良性發展。?

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用戶評價

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##前麵都是公式,不適閤業務型選手,看看概要和標題瀏覽到最後就行。催收部分寫的詳細有邏輯,但估計很多“藉鑒”的另一本書…也有可能是直譯…因為大部分都寫的美國是怎麼做的?

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##催收這塊都有點到

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##可以看齣來作者在寫一本會有人買的書和不寫所有的真實經驗之間痛苦糾結。不過可以看一下最傳統的分類模型會有那些前後技術……

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