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| 編輯推薦： |
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《互联网信贷风险与大数据：如何开始互联网金融的实践（第2版）》从实际操作的角度，讲述了互联网金融核心竞争力的练成如何将大数据与网络信贷结合。从业者可对照自身业务模式和流程，开启变革转型。
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| 內容簡介： |
本书*章对目前涌现出来的各类互联网金融创新业务模式进行了介绍，并揭示了
创新模式下信贷业务的核心。第二章对风险管理的基本概念与理念进行了介绍。第三章
至第五章围绕着风险管理的贷前、贷中、贷后具体展开，全流程地描述了互联网信贷风
险管理的重点，并将大数据的应用融入其中。第六章将风险管理上升至资产组合管理层
面，对全面风险管理理念进行了阐释。
本书对互联网信贷风险管理的方法、流程、工具进行了深入细致的解读，并以业务
实践为基础，阐述了现阶段大数据在风险管理中的应用场景及大数据应用的未来展望，
可供从事互联网信贷业务的专业人员阅读。同时，本书的论述深入浅出，也适合所有对
互联网信贷业务管理及大数据应用感兴趣的读者。
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| 關於作者： |
|
陈红梅，美国佐治亚理工大学博士，清华大学五道口金融学院业界导师。有着多年商业银行管理经验，擅长全流程风险管理体系建设，并具有巴塞尔新资本协议的建设和实施经验。通晓互联网金融相关业务模式和风控要点，专长于数据在风险及价值评估、交叉营销策略、产品（场景）设计等方面的应用。
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| 目錄：
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第一章
个人信贷业务创新模式
第一节 互联网金融来了
一、第I阶段：信息发布平台／／004
二、第II阶段：传统金融业务延伸／／004
三、第III阶段：跳出传统金融圈／／005
四、新阶段：从需求到体验／／008
第二节 个人信贷业务的发展与创新
一、小额贷款公司／／010
二、消费金融公司／／011
三、网络银行／／012
四、互联网企业的信贷服务／／013
五、支付企业的信贷服务／／014
六、新型网络融资模式／／016
第三节 创新业务模式下的再认识
一、盈利之谜／／021
二、风险管理／／022
三、关键风险点／／024
目 录
015
第四节 风险管理是创新持续之本
一、小额分散、规模经营／／027
二、风险管理能力与效率并重／／029
三、重点防控欺诈风险／／030
四、适度的风险容忍度／／030
五、存量客户的风险管理／／032
第五节 大数据风险管理起跳板
一、欺诈监测／／035
二、信用风险评估／／035
三、风险预警／／036
四、逾期客户管理／／037
五、征信服务／／038
第二章
风险管理概述
第一节 理解风险
一、什么是风险／／041
二、风险的类型／／043
互联网信贷风险与大数据如何开始互联网金融的实践（第2版）
016
第二节 风险管理的概念
一、风险的内涵／／047
二、风险的衡量与管理手段／／047
三、风险的闭环管理／／049
第三节 风险管理战略
一、风险管理战略的概念／／049
二、风险偏好与容忍度／／050
第四节 风险管理策略
一、全面风险管理／／051
二、集中的管理架构／／054
三、风险分散的原则／／054
四、计量风险工具／／055
五、资产组合管理／／056
第三章
个人信贷申请准入
第一节 信贷工厂
一、信贷工厂的起源／／061
二、为什么工厂化／／063
三、服务于审批，不仅仅是审批／／065
四、标准化与差异化的结合／／068
五、互联网信贷工厂／／070
第二节 审批自动化车间
第三节 体验式审批
一、实时审批／／073
二、审批前置／／076
三、零感知审批／／077
四、移动审批／／079
第四节 反欺诈管理
一、个人信贷欺诈风险误读／／081
二、欺诈类型／／082
三、申请欺诈的管控／／083
四、交易欺诈的管控／／087
五、反欺诈的新问题／／089
六、反欺诈的新思路／／091
第五节 客户准入的模型支持
一、申请风险模型／／097
二、初始额度模型／／099
三、申请欺诈模型／／100
第六节 金融征信服务
一、国内征信行业发展历程／／103
二、国内外征信环境比较／／104
三、国内征信机构主要类型／／106
四、国内征信行业发展现状及困境／／109
五、国内征信市场展望／／110
第四章
存量客户管理
第一节 生命周期管理
一、客户关系生命周期理论／／115
二、价值提升过程中的平衡艺术／／118
三、互联网时代的客户管理／／122
第二节 存量客户价值提升
一、存量客户管理阶梯／／124
二、存量客户的价值实现／／125
三、存量客户经营手段／／130
第三节 存量客户授信管理
一、三个平衡／／134
二、衡量方法／／135
三、授信管理方式／／137
第四节 风险预警体系
一、存量风险预警／／138
二、风险预警体系设计／／139
三、分级预警机制／／140
四、互联网预警／／141
第五节 存量管理计量模型体系
一、行为风险模型／／144
二、交易欺诈模型／／146
三、行为收益模型／／148
四、行为流失模型／／149
五、市场响应模型／／150
第五章
逾期客户管理
第一节 客户逾期的发生与处置
一、逾期客户形成／／155
二、逾期催收管理／／158
三、失联客户管理／／159
四、不良资产处置／／161
五、逾期信息管理／／162
第二节 逾期催收计量模型体系
一、账龄滚动率模型／／164
二、行为模型／／166
三、失联模型／／167
第三节 逾期催收管理策略
一、催收管理策略／／170
二、委外催收公司管理策略／／175
第六章
全面风险管理
第一节 巴塞尔新资本协议
第二节 全面风险管理
一、风险管理目标／／182
二、风险管理体系／／183
第三节 资产组合管理
一、客户细分／／186
二、评价机制／／186
三、原因分析／／190
四、措施设计／／191
五、监测体系／／192
第四节 客户末端管理
一、客户引入管理／／195
二、存量客户管理／／196
三、逾期客户管理／／197
第五节 全面风险管理对互联网创新模式的启示
一、全面风险管理的理念／／198
二、经济资本约束为风险管理核心／／198
三、计量模型为风险管理基础／／199
四、精益化提高风险管理效益／／200
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| 內容試閱：
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而金融科技的赋能更是使现代金融服务进入以技术手段驱动金融
产品创新、金融风控创新的新纪元。
在当前阶段，金融风险管理呈现出以下新的特征与趋势。
第一，风险管理与金融产品不可分割。伴随着金融业务的线
上化、移动化，金融风险管理的过程早已不再是割裂的中台业务
流程，而是需要前延至金融产品设计的全流程中，数据采集与风
险管理的手段也是前置于产品与服务最前端的，从客户触达开始
即是风控过程的开始。
第二，以大数据和人工智能为代表的金融科技成果的应用，
深度融入金融业务之中，发挥着越来越重要的作用。从用户洞察、
精准营销，到反欺诈识别和信用风险管理，再到与客户的持续交
互，基于大数据和人工智能技术的各类应用已广泛应用于业务的
各个环节。生物识别、自然语言处理、深度学习算法、语音机器人、
知识图谱、云计算等技术已经在金融反欺诈、风险评估、风险管
理运营的过程中充分体现出其优势。
第三，创新技术快速得到应用。大数据和金融科技与业务风
险管理不断深度融合的趋势仍在不断加强，从技术到应用的效率
大大提高，从尝试到广泛应用的时间也在不断缩短，某一细分领
互联网信贷风险与大数据如何开始互联网金融的实践（第2版）
012
域内的大数据及金融科技方面的技术突破，都可能引发金融业务
面貌的快速更新。
在上述发展趋势下，金融机构在自身业务经营与风险管理的
过程中，一方面不能摒弃大数据和金融科技手段的运用，另一方
面也不能盲从跟风。建议对如下问题进行充分思考，找到属于自
己的现实解决路径。
第一，大数据本身并不等于大数据风控，要使大数据在风险
管理中发挥作用，如何能够正确使用大数据才是关键。这就需要
金融机构在大数据采集、数据处理、存储技术、数据分析与挖掘、
数据算法以及数据可视化等方面寻求切合业务实际的解决方案，
兼顾效果与效率、投入与产出。
第二，金融机构需要对大数据及金融科技的发展所带来的新
型风险保持警惕与敬畏，避免为了通过技术手段解决风险问题，
反而引入了新的风险。要清晰认识到尽管创新技术的发展能够为
很多传统管理模式下难以克服的难题找到答案，但并不能完全消
灭金融业务的固有风险，在创新技术层出不穷的今天，金融业务
经营所面临的风险不是变小了，而是风险水平提高了、风险维度
增多了。
第三，大数据应用的合规性问题需要引起充分重视，在大数
据采集、存储、处理的过程中，更加需要技术创新的不断加持。
在平衡隐私保护和数据应用的过程中，需要考虑采用新的技术手
段，保证大数据不被非法采集和使用。比如，利用区块链技术的
去中心化设计解决数据平权问题。又如，依托云计算和技术平台
化的解决方案，改变现有的大数据应用模式，真正从卖数据
过渡到卖科技。
大数据与金融科技手段本身是中性的，在应用的过程中，金
融机构需要时刻围绕着如何解决自身实际业务问题、如何提升风
险管理能力与效率，考虑恰当的解决方案，才是可行的出路。
陈红梅
2018年8月
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