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| 編輯推薦： |
1畅销书《互联网金融时代消费信贷评分建模与应用》作者力作，全新迭代；
2全面系统讲述通过信用评等模型的精准决策与快速调整来有效降低金融消费品信贷风险、提升风险资产品质；
3尚未出版，已引起多家互联网金融机构热议；
4逐一分解和介绍评分建模过程，解开长久以来评分建模是个黑盒子的难题。
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| 內容簡介： |
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随着国内消费金融市场的开放与高度竞争,小贷公司、P2P、消费金融公司,现金贷公司等蜂拥而立,野蛮生长。这些金融产品的共同属性就是放款金额小,审批速度快,规模数量大。不管是申贷时或核拨后，每位客户在不同阶段都有不同的潜在风险，这些风险征兆可能存在于各种令人忽略的细节中，这考验风险控制的执行与管理能力,信用评等模型的精准决策与快速调整,就关乎风险资产品质是好坏的*关键与命脉。 信用评分模型建立在完整的历史数据上，藉由数据汇整、清理、分群及探勘等技术，将大量数据转化为有用的风险信息，信用评分模型建立后，可将风险数据化，清楚呈现客户的违约率及风险排序，使风险单位得以确切掌握客户风险，并制定更为精准的授信政策。 环顾国内市场具备建模能力的专才供需失衡,特将评分建模过程逐一章节细分介绍,并提供实际案例与读者分享,解开长久以来对建模是个黑盒子的印象。并期盼更多具备风险建模的专才加入,具备自我开发建模的能力,让普惠金融更能良性发展。 ?
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| 關於作者： |
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单良本科毕业于美国纽约哥伦比亚大学，复旦大学、台湾大学EMBA，曾任职于香港维信理财公司、台湾台北富邦银行、台湾中国信托商业银行、澳商澳盛银行及台湾台新银行等机构；兼任台湾金融研训院特约讲师、VISA中国区兼职顾问。具备台湾银行业消费金融风险管理与大陆小贷、P2P风控管理完整资历，长期关注两岸消费金融产业风控管理的发展与创新。曾发表前瞻性评论，并为台湾金融研训院、中国P2P网贷实务研修班授课。著作：《信用评等模型关键12堂课》、《互联网金融时代消费信贷评分建模与应用》乔杨ZRobot CEO。曾担任知名互联网金融公司联合创始人兼首席风险官，美国发现金融芝加哥总部担任风险策略及模型业务高级经理，发现金融上海大数据风控中心风控策略及大数据建模业务负责人。曾参与美国通用电气公司财务管理领导力项目（FMP），研究商品期货和货币的对冲策略。他拥有美国爱荷华大学经济学及MBA双硕士学位，芝加哥大学计算机科学硕士学位，SAS认证师，Teradata认证SQL专家，微软认证系统工程师（MCSE）等国际认证。
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| 目錄：
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第一章信用评分基础认识与应用001
第一节信用评分卡简介003
第二节评分卡建立与验证008
第三节评分应用026
第二章信用评分模型规格与设计031
第一节数据收集、质量检验031
第二节应排除的数据样本033
第三节样本期间、好坏客户定义034
第四节范例039
第三章分组（Segmentation）目的与分析选择041
第一节分组目的041
第二节分组分析043
第三节范例046
第四章细致分析与自变量分析049
第一节细致分类（Fine Classing）051
第二节范例052
第三节单因子分析（Single Factor Analysis）057
第四节粗略分类（Coarse Classing）064
第五节范例065
第五章模型建立方法讨论071
第一节线性回归（Linear Regression）073
第二节逻辑回归（Logistic Regression）077
第三节两阶段式建立方法082
第四节初始模型讨论084
第五节范例085
第六章拒绝推论（Reject Inference）的原因与方法089
第一节拒绝推论的原因090
第二节拒绝推论的方法092
第七章最终模型选择与风险校准（Calibration）099
第一节最终模型产出101
第二节设定风险校准（Risk Calibration）105
第三节模型验证109
第八章决策点（Cut-off）设定115
第一节决策点策略设定方式116
第二节核准点应用方式118
第三节范例119
第九章信用评分模型监控报告123
第一节前端监控报告126
第二节后端监控报告135
第十章信用评分模型策略运用151
第一节业务策略制订方式152
第二节业务策略应用方式154
第三节范例158
第十一章信用评分模型案例（消费产品分期）161
第一节数据样本162
第二节 样本好坏表现定义163
第三节 变量分析167
第四节 模型建立与验证170
第十二章信用评分模型案例（现金贷）173
第一节数据样本174
第二节样本好坏表现定义175
第三节变量分析176
第四节模型建立与验证178
第十三章催收框架183
第一节催收管理流程185
第二节催收管理系统简介190
第三节催收模型系统191
第四节催收策略系统195
第十四章催收技巧及KPI标准213
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