风控：大数据时代下的信贷风险管理和实践 epub pdf mobi txt 电子书 下载 2024

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编辑推荐

适读人群 ：本书理论结合实践，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。

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；最后，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金融机构及支付平台，长期从事大数据分析挖掘、基于对Basel协议研究和信贷风险管理等工作，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

精彩书摘

　　《风控：大数据时代下的信贷风险管理和实践》：
　　信贷是经济发展的发动机，没有信贷就没有经济增长，也不会有人类生活、生产的提高与改善。按照资本积累来说，仅靠自身积累是不足以支持经济发展的。信贷有着久远的历史，据一些文献资料记载，信贷在公元前2000年前就已出现，到目前已有4000多年的历史了。
　　信贷的形式多样，先说说国家与政府层次的信贷。首先是国家层面的信贷有国家发行的债券，例如，美国发行的国债主要由私人资本、主权资本持有，美国国债达到其年GDP的120％；日本发行的国债主要由其国民持有，国债发行率高达220%；等等。其次是地方政府发行的地方债，如美国加州发行的地方债和中国不同省（直辖市、自治区）的地方债等。再次，国家及政府为了自身的经济发展进行的贷款，如从世界银行、亚洲基础设施投资银行、亚洲开发银行，或者具体国家的商业银行获得贷款等。这些债券或贷款募集的资金一般用于基础设施建设、战争、福利发放等，主要还款来源是税收，但国家债券或贷款也有违约的时候，比如希腊在欧洲债务危机中就发生了违约。
　　对于企业层次的信贷，主要是指企业借贷，是企业在生产经营活动中为了支付人员工资、市场拓展、原材料费用等所需要的资金，而向信贷机构申请的贷款。这种借贷体现了企业家精神，形成了信贷机构和企业之间的权利和责任的时空性分离的契约。信贷机构对于企业放款方面表现了信贷机构对企业家精神的尊重和支持，另一方面借助具有企业家精神的人或组织的创新，分享创新带来的利益，这成为促进经济发展的重要动力。
　　对于个人层次的信贷主要有个人投资和个人消费，其中，个人消费主要包括住房、汽车、结婚生子、美容整形、购物、上学等，这些都将产生借款需求。因为消费是生产的根本出发点和落脚点，是经济发展的根本动力，所以满足消费所产生的资金需求也是对经济发展的支持，体现在信贷机构对个人的消费进行支持，这不仅有助于提高个人消费者的消费能力，而且促进了企业的产品变现，同时也有利于经济的快速发展和提高人民的生活水平。
　　按照贷款的类型可以分为信用贷、抵押贷、质押贷、担保贷，也可以分为个人贷、企业贷、项目贷等。但无论表象如何，都是权利和义务分离，且权利和义务的实现存在不可忽视的时间差，进而使信用问题显得特别突出。比如各金融机构推出的消费贷、京东白条、阿里巴巴信用支付、阿里巴巴借呗、阿里巴巴花呗（其前身为阿里巴巴的虚拟信用卡），还有微众银行的微粒贷，实质都是约定好相关期限，在未来还本付息或者免息。这些都是信贷，并不需要用抵押、质押、担保来提供第二还款来源和增加借贷者的违约成本，但往往额度比有抵押的要低一些。信贷的还款来源主要是第一还款来源，而且无论如何都不能本末倒置。因此，第一还款来源是根本，需要放贷者衡量、评估第一还款来源的稳定性和持续性。
　　信贷的方式有很多，常见的有贷款、债券、赊账、应收应付、保理等。从借款者角度来看主要有个人、企业、政府，这些机构或个人借贷的目的一般是消费、资金周转、扩大生产等。整体而言，贷款都是贷给自然人和法人，自然人就是具有独立民事行为能力的人，法人则需要细分为个体户、小企业、大中企业、企业集团、事业单位，但不包含国家。同时，按照是否将经营与家庭分开和是否具有完善的公司治理架构来识别个体户、小企业、大中企业。个体户或微企业一般是以个人或家庭为单位进行经营，家庭和企业之间无法分开，具体表现在私人收入和生意收入不区分，私人开支和生意开支不区分，没有完备的会计文本资料；小企业一般是法人、企业所有人的生意和家庭收支分开，具备相应的财报，但不具备完善的治理架构和制度，依靠公司所有人自己的兴趣、经验来管理；大中企业具有法人、财务报表，以及完善的公司治理架构和制度等。
　　在历史上，最开始时信贷基本上都以自己所认识和熟悉的人为基础，如亲朋好友之间的信贷关系，而后是以自身权势作为“威胁”来提高借款人的违约成本进行顺利放贷，如一些合法的地方小贷公司，或者非法私人放贷。对于在熟悉的朋友圈内开展的个人信贷业务，按照Facebook公布的信息，一般最多达到200人，因为我们真正熟悉的朋友不会太多，而朋友中有信贷需求的又少之又少，所以过去金融发展需要较多的从业人员。但这种熟人经济，严重地制约了经济发展，银行等中介机构充分利用对存款人或放贷人的担保和对借款人的充分了解，开展了非熟人之间的业务，促进了信贷行业的发展和经济发展。
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前言/序言

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。

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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