目　　錄?Contents
推薦序
前言
第一篇　開篇
第1章　信貸風控概述　3
1.1　信貸風控的起源與發(fā)展　3
1.2　大數據帶來的變化　7
1.3　智能信貸的發(fā)展方向　10
第二篇　獲客
第2章　客群劃分　15
2.1　客群劃分簡介　15
2.1.1　客群劃分的含義及意義　15
2.1.2　傳統(tǒng)客群劃分方法　16
2.1.3　信貸客群劃分的挑戰(zhàn)　17
2.2　基于大數據的客群劃分　18
2.2.1　畫像標簽體系　18
2.2.2　構建畫像的關鍵步驟　19
2.3　客群劃分案例　21
2.3.1　“新中產”客群劃分　21
2.3.2　母嬰客群劃分及潛在客群
識別　24
第3章　信貸產品獲客　28
3.1　獲客與廣告　28
3.1.1　在線廣告　29
3.1.2　在線廣告的博弈關系和
協(xié)調機制　31
3.1.3　在線廣告的實時競價
機制　34
3.2　金融信貸產品獲客　35
3.3　基于聯(lián)邦學習和多任務學習的
建模方法　37
3.3.1　聯(lián)邦學習模型打破數據
壁壘　37
3.3.2　多任務學習模型充分利用
全鏈路信息　38
第三篇　授信
第4章　信貸評分卡工具　43
4.1　信貸風控決策鏈路　43
4.1.1　風控決策鏈路與數字化
工具　43
4.1.2　信貸評分卡及其關注點　45
4.2　信貸評分卡的開發(fā)和應用　45
4.2.1　模型設計　46
4.2.2　模型訓練　54
4.2.3　分數校準　60
4.2.4　模型評估　61
4.2.5　模型監(jiān)控　65
第5章　申請評分體系　67
5.1　貸前風控與申請評分卡　67
5.1.1　貸前風控場景　67
5.1.2　申請評分卡　68
5.2　智能申請評分卡體系　69
5.2.1　整合客戶全域信息　69
5.2.2　增強實時信息利用　70
5.2.3　挖掘多模態(tài)數據　71
5.2.4　申請評分體系的監(jiān)控　71
5.2.5　模型穩(wěn)定性問題和應對
措施　72
5.3　特殊場景：面向小微企業(yè)
信貸的申請評分卡　75
5.3.1　小微企業(yè)的定義　76
5.3.2　小微企業(yè)風險評估的難點　77
5.3.3　解決思路：基于多源數據的
小微企業(yè)評分卡開發(fā)　78
第6章　定價與定額　81
6.1　信貸產品的定價與定額　81
6.1.1　信貸產品風險定價簡介　81
6.1.2　信貸產品風險定價具體
模式　83
6.1.3　信貸產品風險定額簡介　85
6.2　基于最優(yōu)決策的定價與定額　86
6.2.1　最優(yōu)決策模型　86
6.2.2　模型的數學表達　87
6.2.3　模型訓練與預測　90
6.2.4　樣本偏差問題　92
6.2.5　有條件約束時的最優(yōu)決策　93
6.3　最優(yōu)決策模型的效果評估　96
6.3.1　評估的難點　96
6.3.2　離線評估方法　98
6.3.3　線上實驗設計　99
第四篇　貸中管理
第7章　貸中評分體系　105
7.1　貸中管理簡介　105
7.1.1　貸中場景與業(yè)務　105
7.1.2　貸中精細化管理　107
7.2　貸中管理模型體系　108
7.2.1　風險管理模型　108
7.2.2　額度管理模型　111
7.2.3　特殊場景模型　112
7.2.4　模型評估體系　112
7.3　分客群貸中管理　114
第五篇　貸后管理
第8章　貸后評分體系　119
8.1　貸后管理簡介　119
8.1.1　貸后場景與業(yè)務　119
8.1.2　貸后分期和協(xié)商　121
8.1.3　貸后評分卡體系　122
8.2　滾動預測評分卡　123
8.2.1　傳統(tǒng)滾動預測評分卡　123
8.2.2　跨期滾動預測評分卡　125
8.2.3　跨期滾動預測評分卡
運營　129
8.3　多模態(tài)數據融合技術賦能貸后
評分　130
8.3.1　貸后語音文本數據的記錄
和挖掘　131
8.3.2　語音文本多模態(tài)數據的
應用　132
8.3.3　語音文本多模態(tài)模型應用
場景　134
第9章　貸后運營體系　136
9.1　貸后運營業(yè)務場景　136
9.1.1　貸后運營的主要目標　136
9.1.2　貸后運營的業(yè)務流程　137
9.1.3　貸后運營的重要指標　138
9.1.4　貸后運營的主要挑戰(zhàn)　139
9.2　貸后智能化運營體系　139
9.2.1　貸后智能化運營體系
簡介　140
9.2.2　智能分案　141
9.2.3　智能作業(yè)　143
9.3　貸后智能化運營的工程
實現(xiàn)　145
9.3.1　貸后運營調度系統(tǒng)簡介　145
9.3.2　貸后運營調度系統(tǒng)設計　146
第10章　不良資產定價　149
10.1　不良資產發(fā)行與交易　149
10.1.1　不良資產市場現(xiàn)狀　149
10.1.2　不良資產證券化發(fā)行　151
10.1.3　不良資產轉讓與收購　151
10.1.4　不良資產定價　152
10.2　數據驅動的不良資產定價
方法　153
10.2.1　靜態(tài)池與資產池的數據
準備　153
10.2.2　基于客戶分群的不良資產
定價方法　155
10.2.3　基于債項的不良資產定價
方法　156
第六篇　其他典型風險的防控
第11章　反欺詐　161
11.1　欺詐與反欺詐　161
11.1.1　互聯(lián)網欺詐的特性　161
11.1.2　黑色產業(yè)鏈　162
11.1.3　常見欺詐場景　165
11.2　反欺詐體系　165
11.2.1　在線反欺詐體系的
構成　166
11.2.2　風險行為的全面感知　168
11.2.3　風險交易的準確識別　169
11.2.4　反欺詐體系的常用
算法　170
11.3　營銷場景反欺詐案例　174
11.3.1　事前風險感知　174
11.3.2　事中交易止損　175
11.3.3　事后案件分析　175
第12章　反洗錢　177
12.1　洗錢與反洗錢　177
12.1.1　國內外反洗錢形勢　178
12.1.2　互聯(lián)網金融反洗錢　179
12.2　反洗錢風險防控體系　180
12.2.1　反洗錢風險防控體系
簡介　180
12.2.2　洗錢風險監(jiān)控方法　18