风控：大数据时代下的信贷风险管理和实践

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。

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，主要从事大数据分析挖掘、信贷风险管理工作,从事数据分析挖掘10多年，基于对Basel协议研究有10年余并从事信贷风险管理5年余，发表文章数十篇并独创阴阳五行经济学。

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