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内容简介
前言/Prologue
第1章 导言
第2章 信贷的经济学基础
2.1 信贷产生的经济学分析
2.2 信贷分析方法随经济周期而变化
2.3 信贷风控和策略的经济学分析
第3章 信贷分析秘密武器——Cohort分析
3.1 Cohort分析的案例和模型
3.2 Cohort分析在资产证券化与保险中的应用
第4章 信贷运营
4.1 客户画像
4.2 信贷产品设计
4.3 引流获客与市场营销
4.4 申请调查
第5章 信贷分析
5.1 信贷硬信息分析
5.2 信贷软信息分析
5.3 还款意愿量化方法
第6章 信贷分析方法融合与全面风险管理
6.1 传统信贷分析方法的优缺点和改进建议
6.2 IPC微贷技术的优缺点和改进建议
6.3 “信贷工厂”的优缺点和改进建议
6.4 巴塞尔协议的风控模式的优缺点及改进建议
6.5 大数据风控模式的优缺点和改进建议
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
6.7 压力测试——未来预期与敏感度分析
6.8 全面风险管理
第7章 信贷的审批决策
7.1 信贷审批委员会决策模式
7.2 “信贷工厂”审批模式
7.3 大数据风控的自动审批模式
第8章 决策引擎
8.1 以FICO的Blaze为代表的商业决策引擎
8.2 基于MySQL的自建决策引擎
8.3 基于Drools的自建决策引擎
8.4 基于Spark的自建决策引擎
第9章 风控模型建设与问题对策
9.1 模型选择
9.2 模型开发
9.3 变量的选择及处理
9.4 模型结果的评测
9.5 模型校准与映射
9.6 模型监测
9.7 模型的常见问题和对策
第10章 风控策略
10.1 模型策略
10.2 新客户的授信策略
10.3 定价策略
10.4 人工复审与问卷调查的风控策略
10.5 数据及A/B测试中的风控策略
10.6 基于矩阵和优化的风控决策
第11章 反欺诈分析和挖掘
11.1 欺诈的定义
11.2 欺诈的界定
11.3 协同反欺诈
11.4 反欺诈方法
11.5 欺诈场景是分析与挖掘的关键
11.6 反欺诈的案例
第12章 存量客户管理及贷中管理
12.1 存量客户分层
12.2 存量客户的额度管理
12.3 大额贷款与循环信贷的贷中管理
12.4 分期产品的贷中管理
12.5 预警监测
12.6 存量客户的信贷定价管理
第13章 信贷的合同签订及贷款发放
13.1 准备借款合同
13.2 签订合同
13.3 放款流程
13.4 资金来源
13.5 档案管理
第14章 信贷的还款阶段
14.1 还款方式
14.2 支付方式
14.3 还款提醒
14.4 还款风险预防
14.5 还款处理方式
第15章 逾期管理和不良资产处置
15.1 逾期信息处理
15.2 催收策略
15.3 动态催收策略
15.4 催收行动
15.5 不良资产处置
第16章 管理信息系统
附录A
附录B
参考文献
后记
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