目录

●第1章 导言1
第2章 信贷的经济学基础11
2.1 信贷产生的经济学分析12
2.2 信贷分析方法随经济周期而变化19
2.3 信贷风控和策略的经济学分析24
第3章 信贷分析秘密武器——Cohort分析027
3.1 Cohort分析的案例和模型35
3.2 Cohort分析在资产证券化与保险中的应用39
第4章 信贷运营45
4.1 客户画像46
4.2 信贷产品设计49
4.3 引流获客与市场营销51
4.4 申请调查58
第5章 信贷分析64
5.1 信贷硬信息分析68
5.2 信贷软信息分析112
5.3 还款意愿量化方法117
第6章 信贷分析方法融合与全面风险管理123
6.1 传统信贷分析方法的优缺点和改进建议125
6.2 IPC微贷技术的优缺点和改进建议128
6.3 “信贷工厂”的优缺点和改进建议131
6.4 巴塞尔协议的风控模式的优缺点及改进建议133
6.5 大数据风控模式的优缺点和改进建议137
6.6 基于传统信贷、IPC微贷技术、“信贷工厂”、巴塞尔
协议和大数据风控模式融合的展望146
6.7 压力测试——未来预期与敏感度分析148
6.8 全面风险管理150
第7章 信贷的审批决策155
7.1 信贷审批委员会决策模式157
7.2 “信贷工厂”审批模式161
7.3 大数据风控的自动审批模式162
第8章 决策引擎165
8.1 以FICO的Blaze为代表的商业决策引擎167
8.2 基于MySQL的自建决策引擎169
8.3 基于Drools的自建决策引擎174
8.4 基于Spark的自建决策引擎178
第9章 风控模型建设与问题对策180
9.1 模型选择181
9.2 模型开发183
9.3 变量的选择及处理185
9.4 模型结果的评测187
9.5 模型校准与映射188
9.6 模型监测190
9.7 模型的常见问题和对策191
第10章 风控策略193
10.1 模型策略195
10.2 新客户的授信策略201
10.3 定价策略205
10.4 人工复审与问卷调查的风控策略210
10.5 数据及A/B测试中的风控策略212
10.6 基于矩阵和优化的风控决策213
第11章 反欺诈分析和挖掘215
11.1 欺诈的定义216
11.2 欺诈的界定218
11.3 协同反欺诈219
11.4 反欺诈方法221
11.5 欺诈场景是分析与挖掘的关键222
11.6 反欺诈的案例227
第12章 存量客户管理及贷中管理230
12.1 存量客户分层233
12.2 存量客户的额度管理235
12.3 大额贷款与循环信贷的贷中管理237
12.4 分期产品的贷中管理238
12.5 预警监测239
12.6 存量客户的信贷定价管理242
第13章 信贷的合同签订及贷款发放245
13.1 准备借款合同247
13.2 签订合同248
13.3 放款流程249
13.4 资金来源250
13.5 档案管理252
第14章 信贷的还款阶段254
14.1 还款方式255
14.2 支付方式256
14.3 还款提醒259
14.4 还款风险预防261
14.5 还款处理方式262
第15章 逾期管理和不良资产处置263
15.1 逾期信息处理266
15.2 催收策略267
15.3 动态催收策略271
15.4 催收行动273
15.5 不良资产处置274
附录 管理信息系统276
附录A283
附录B284
参考文献285
后记289