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[美] 戴維·勞倫斯，王軍偉 著

圖書標籤:

• 消費金融
• 個人貸款
• 風控
• 大數據
• 信貸風險
• 金融科技
• 貸款業務
• 金融實務
• 金融知識
• 原書第2版

店铺： 旷氏文豪图书专营店

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111580782

商品编码：18611205723

YL10939  9787111580782 9787121319600

消費金融真經 個人貸款業務全流程指南 原書第2版

本書英文版為第2版，勞倫斯和所羅門再次更新推齣瞭一個全麵的工具包和運行指南來幫助企業進行消費貸款。涵蓋範圍從信用卡抵押貸款的有關産品的開發和推廣，到收購相關業務和企業都有詳細介紹。本書篇章結構條理分明，節奏明快，寫作風格清晰、簡潔、幽默。作者廣泛使用例子、圖錶來說明分析技術，適用於各種市場和條件，本書突齣瞭近在美國的監管發展和近期衰退的影響。無論讀者是入門級的參與者還是在消費信貸領域經驗豐富的老將，這本書都非常值得閱讀和思考。

前言

 

第1章

 

1概述

 

第2章

 

12産品規劃

 

第3章

 

35信用評分

 

第4章

 

63獲客

 

第5章

 

89郵件直銷獲客

 

第6章

 

102賬戶管理

 

第7章

 

121催收策略

 

第8章

 

134催收戰術

 

第9章

 

153基於場景的消費信貸業務

 

第10章

 

174房貸業務

 

第11章

 

198消費信貸産品的利潤分析

 

第12章

 

211管理信息

 

第13章

 

220組織架構管理

 

第14章

 

233經濟衰退時期的消費信貸管理

風控：大數據時代下的信貸風險管理和實踐

本書對大數據時代下的信貸風險管理進行瞭介紹和剖析。首先，從經濟學理論與實踐應用上對信貸的産生和經濟意義、信貸分析方法的變遷進行闡述；其次，對信貸整個生命周期中使用的Cohort分析、信貸業務開展、閤同簽訂、風險監控預警、催收和不良資産處置、係統信息管理係統中報錶等重要方法進行瞭深入講解；*後，從財務數據、信用報告、交易流水等信貸角度方麵分析藉款者的還款能力和還款意願，並提齣瞭還款意願的貨幣量化方法。同時，對傳統信貸方法、IPC信貸方法、巴塞爾協議方法、大數據風控進行優缺點分析，提齣瞭基於IPC信貸、巴塞爾協議的大數據風控模式，並給齣瞭不同情況下的具體實施方案，有助於信貸機構提高自身風險管理能力。本書理論與實踐相結閤，適閤銀行、信用保證保險、消費金融、P2P、小貸公司、互聯網金融、大數據風控等從業人員，以及有意從事金融工作的人員閱讀與參考。
導言 / 001

信貸的經濟學基礎 / 010
2．1 信貸産生的經濟學分析　　011
2．2 信貸分析方法隨經濟周期而發生變化　　019
2．3 信貸風控和策略的經濟學分析　　024

信貸分析秘密武器 ――Cohort分析 / 027
Cohort分析的案例和模型　　035

信貸業務的開展 / 040
4．1 客戶畫像和産品設計　　041
4．2 市場開拓和營銷　　046
4．3 申請調查　　051

信貨分析 / 062
5．1 硬信息分析　　66
5．2 軟信息分析　　113
5．3 還款意願量化方法　　126
5．4 全麵風險管理　　134
5．5 壓力測試――未來預期與敏感度分析　　139

現有信貸方法的優缺點與改進建議 / 145
6．1 傳統信貸的優缺點和改進建議　　147
6．2 IPC信貸的優缺點和改進建議　　151
6．3 “信貸工廠”的優缺點和改進建議　　154
6．4 巴塞爾協議模式的優缺點及改進建議　　156
6．5 大數據風控模式的優缺點和改進建議　　160
6．6 基於傳統信貸、IPC信貸、“信貸工廠”、巴塞爾協議
和大數據風控模式融閤的展望　　177

信貸的審批決策 / 180
7．1 信貸審批委員會決策模式　　182
7．2 “信貸工廠”審批模式　　188
7．3 大數據風控自動審批模式　　189

信貸的閤同簽訂及貸款發放 / 200

風險監控預警 / 207

信貸的還款階段 / 214

逾期管理和不良資産處理 / 221

MIS係統 / 234


後記 / 243
參考文獻 / 246

融通時代：消費金融創新與風險管控實戰 本書聚焦於快速發展的消費金融領域，深入剖析其核心業務邏輯、前沿技術應用及風險管理策略。在數字經濟浪潮席捲之下，傳統信貸模式麵臨轉型，大數據、人工智能等技術為消費金融帶來瞭前所未有的機遇，同時也提齣瞭更嚴峻的挑戰。 第一部分：消費金融業態創新與增長引擎 本部分將首先梳理消費金融行業的發展脈絡，從早期模式的演進到當前多元化業態的湧現，為讀者構建一個宏觀的行業認知框架。我們將深入探討不同消費金融産品和服務的設計理念與市場定位，例如： 場景化消費信貸： 分析如何將信貸服務深度嵌入電商、齣行、教育、醫療等各類消費場景，實現“所想即所得”的無縫信貸體驗。重點考察不同場景下客戶畫像、風險特徵及産品匹配策略。 信用卡的創新應用： 探討信用卡在支付功能之外，如何通過差異化權益、積分體係、分期服務等方式，進一步挖掘用戶價值，提升用戶粘性。 小額信貸的精細化運營： 剖析小額信貸在普惠金融中的作用，以及如何通過技術賦能，實現小額、高頻、分散的信貸業務的精細化管理和盈利。 新興消費金融模式： 關注並解讀諸如“先買後付”（BNPL）、“租賃+金融”等新興模式的運作機製、商業價值及潛在風險。 在此基礎上，我們將深入分析驅動消費金融增長的核心要素，包括： 用戶增長策略： 探討如何通過精細化運營、用戶生命周期管理、社群營銷、內容營銷等方式，精準觸達目標客群，實現用戶數量和質量的雙重增長。 産品設計與迭代： 強調以用戶為中心的産品設計理念，以及如何基於數據反饋和市場變化，快速迭代優化産品，滿足用戶不斷變化的需求。 渠道拓展與閤作： 分析綫上綫下多渠道的融閤發展，以及如何與各類場景方、科技公司、金融機構建立戰略閤作關係，實現資源共享和業務協同。 用戶體驗優化： 強調便捷、高效、安全的客戶旅程設計，以及如何通過技術手段提升申請、審批、放款、還款等各個環節的用戶體驗。 第二部分：大數據時代下的信貸風險精細化管控 本部分將聚焦大數據時代背景下，消費金融麵臨的全新風險挑戰，並係統闡述行之有效的風險管控體係。我們將從數據、技術、模型、流程等多個維度，深入剖析信貸風險管理的精髓。 數據驅動的風險評估： 多維度數據采集與整閤： 探討如何整閤內外部多源異構數據，包括但不限於交易數據、行為數據、社交數據、公開信息、運營商數據等，構建全麵、立體的用戶信用畫像。 數據質量與閤規性： 強調數據采集、存儲、使用的閤規性要求，以及數據質量管理的重要性，避免數據偏差和偏見對風險評估的影響。 反欺詐數據分析： 深入研究各類欺詐手段，並闡述如何利用大數據技術，構建實時、動態的反欺詐模型，有效識彆和攔截欺詐行為。 先進的風險管理技術與模型： 機器學習在信貸風控中的應用： 詳細介紹各類機器學習算法（如邏輯迴歸、決策樹、隨機森林、梯度提升樹、神經網絡等）在信用評分、反欺詐、逾期預測、模型優化等方麵的具體應用。 圖計算與社交網絡分析： 探討如何利用圖計算技術，分析用戶間的關係網絡，識彆團夥欺詐、關聯風險等隱性風險。 自然語言處理（NLP）在風險信息挖掘中的應用： 分析如何運用NLP技術，從非結構化文本數據（如用戶評論、社交媒體信息）中提取風險信號。 實時風控引擎的構建： 闡述如何構建低延遲、高並發的實時風控係統，實現申請、決策、反欺詐等環節的實時處理。 貫穿全流程的風險管控體係： 申請環節的智能審批： 重點講解如何利用自動化審批係統，結閤大數據模型，實現對用戶信用風險的快速、精準評估，並製定差異化的授信策略。 貸中風險監控與預警： 闡述如何建立貸中監控機製，通過實時數據分析、行為模式識彆等手段，及時發現潛在的逾期和信用惡化風險，並采取相應的乾預措施。 貸後管理與催收優化： 分析如何利用數據分析，實現貸後資産的精細化管理，並根據用戶還款能力和意願，製定個性化的催收策略，提高迴收效率，降低不良率。 監管閤規與模型治理： 強調在風險管理過程中，對監管政策的理解和遵循，以及模型的可解釋性、公平性和穩定性管理。 本書特色： 本書理論聯係實際，結閤大量行業案例，深入淺齣地解析消費金融的核心業務和風險管控的實操方法。旨在為金融從業者、科技公司相關人員、監管機構研究者以及對消費金融領域感興趣的讀者，提供一套係統、前沿、實用的知識體係和決策參考。通過閱讀本書，讀者將能夠深刻理解消費金融行業的最新發展趨勢，掌握大數據時代下信貸風險管理的精髓，從而在激烈的市場競爭中，實現業務的穩健增長與風險的可控。

评分☆☆☆☆☆

剛拿到這本書的時候，我就被它厚重的體積和“真經”這個詞所吸引，感覺裏麵一定蘊含著行業的精華。這本書對個人貸款業務的全流程進行瞭非常係統且深入的講解，從業務的起點，到業務的終點，每一個環節都拆解得非常細緻。讓我尤為贊賞的是，它沒有停留在傳統的信貸流程介紹上，而是緊跟時代步伐，重點闡述瞭大數據時代下的信貸風險控製。書中對於大數據在風控領域的應用，講解得非常透徹，從數據來源、模型構建，到策略製定，都提供瞭詳實的操作指南。我尤其對書中關於如何利用機器學習算法來優化信貸審批和欺詐識彆的內容印象深刻。它不僅理論紮實，更重要的是結閤瞭大量的實際案例，讓我們可以清晰地看到這些先進技術是如何在現實業務中發揮作用的。這本書對於我來說，就像是一本寶貴的行業百科全書，它不僅解答瞭我工作中的許多疑問，更重要的是為我打開瞭新的視野，讓我對消費金融行業的未來發展有瞭更清晰的認識。它所提供的知識和方法，對於提升業務的精細化管理水平，降低經營風險，都具有非常重要的指導意義。

评分☆☆☆☆☆

當我看到這本書的名字的時候，首先吸引我的就是“真經”二字，總覺得裏麵藏著一些不為人知的行業秘訣。翻開之後，果然沒有讓我失望。這本書的結構設計得非常閤理，從宏觀的市場環境分析，到微觀的業務操作細節，都麵麵俱到。對於個人貸款業務的“全流程”，它做瞭非常詳盡的梳理，幾乎涵蓋瞭從市場調研、産品設計，到營銷推廣、客戶服務，再到風險控製、閤規管理等所有關鍵環節。讓我印象特彆深刻的是，它不僅僅是羅列流程，更重要的是剖析瞭每個環節背後的邏輯和考量。比如在客戶獲取方麵，它不僅介紹瞭傳統的渠道，還重點強調瞭如何利用數字化手段來精準觸達目標客戶。在風控方麵，這本書更是下瞭大功夫，特彆是在大數據時代下，信貸風險的評估變得更加復雜和動態。它詳細介紹瞭如何運用各種數據源，包括央行徵信、第三方數據、行為數據等，構建多維度、智能化的風控模型，有效地識彆高風險客戶，降低不良率。我還注意到，書中提到瞭不少關於法律法規和閤規性的內容，這對於金融機構來說是至關重要的，能幫助我們在閤規經營的前提下，更好地開展業務。這本書的案例分析也相當精彩，通過真實的商業場景，讓讀者能夠更直觀地理解書中的理論和方法。總的來說，這本書對於想要深入瞭解和提升個人貸款業務管理水平的讀者來說，絕對是一本不可多得的“真經”。

评分☆☆☆☆☆

這本書的名字“包郵 消費金融真經”實在太吸引人瞭，充滿瞭神秘感和實用性。我一直在關注消費金融領域的發展，特彆是個人貸款業務方麵，這本書恰好滿足瞭我的求知欲。它從頭到尾地梳理瞭個人貸款業務的完整流程，從最初的獲客渠道選擇，到後期的貸後管理，每一個環節都講得十分透徹。最讓我眼前一亮的是，它在“風控 大數據時代下的信貸風險”這部分內容上，下瞭極大的功夫。書中詳細介紹瞭如何利用大數據技術來更有效地評估和管理信貸風險，包括瞭各種新型的數據源，例如用戶的行為軌跡、社交網絡信息等，以及如何利用這些數據來構建更精準的信用評估模型。它還探討瞭在大數據環境下，如何實現信貸風險的實時監控和預警，以及如何利用人工智能技術來自動化風險決策，從而提高效率並降低不良貸款率。這本書的語言風格也很專業且易懂，即使是復雜的技術和概念，作者也能夠用清晰的邏輯和生動的語言來解釋。它為我提供瞭一個非常全麵的視角，來理解當前消費金融領域麵臨的挑戰和機遇。

评分☆☆☆☆☆

這本書的名字確實有點意思，“包郵 消費金融真經 個人貸款業務全流程指南 原書第2版+風控 大數據時代下的信貸風險”。光是這個名字就足夠吸引人瞭，特彆是“真經”和“全流程指南”這些詞，讓人覺得這本書是那種深挖行業內幕、解決實際問題的寶典。我拿到手之後，迫不及待地翻開瞭。第一感覺就是內容非常紮實，不是那種泛泛而談的理論，而是深入到個人貸款業務的每一個環節。從最初的客戶獲取，到資質審核，再到額度審批，最後是貸後管理，每一個步驟都講得清清楚楚，明明白白。我尤其欣賞它對風控部分的講解，在大數據時代，信貸風險是金融機構麵臨的最大挑戰之一。這本書在這方麵的內容讓我耳目一新，它詳細闡述瞭如何利用大數據技術來識彆、評估和管理信貸風險，包括瞭各種數據維度、分析模型以及實際的應用案例。讀完之後，我感覺自己對個人貸款業務的理解上升到瞭一個新的高度，不再是零散的知識點，而是形成瞭一個完整的體係。而且，它還提到瞭很多實操性的技巧，比如如何設計更有效的審批流程，如何進行有效的貸後催收，以及如何規避潛在的法律風險等等。對於我這種在消費金融領域摸爬滾打多年的從業者來說，這本書簡直是雪中送炭，解決瞭許多我長期以來睏惑的問題。它提供的思路和方法，對於提升業務效率、降低風險、實現盈利增長都具有非常重要的指導意義。這本書的語言風格也非常接地氣，雖然是專業書籍，但讀起來並不枯燥，反而充滿瞭啓發性。

评分☆☆☆☆☆

說實話，我當初買這本書，是被“消費金融真經”這個名字吸引的，感覺像是找到瞭打開行業大門的鑰匙。拿到手之後，這本書的內容比我想象的還要豐富。它對個人貸款業務的全流程進行瞭非常細緻的拆解，從客戶的準入，到審批，再到貸後管理，每一個環節都給瞭詳細的指引。我特彆喜歡它在風控部分的內容，特彆是關於大數據時代的信貸風險管理。過去，我們更多地依賴傳統的徵信數據和人工經驗，但在大數據時代，這些方法已經顯得有些滯後。這本書詳細介紹瞭如何利用大數據技術，比如用戶行為數據、社交數據、甚至是一些非結構化數據，來更全麵、更精準地評估一個人的信用風險。它還講解瞭如何構建動態的風控模型，能夠隨著時間的推移和客戶行為的變化而不斷調整，從而更好地應對潛在的風險。書中還分享瞭不少行業內的最佳實踐和案例，這對於我們這些一綫從業者來說，非常有參考價值。它不僅解答瞭我們工作中遇到的實際問題，還為我們提供瞭新的思路和方法，幫助我們提升業務能力，降低風險。這本書的內容深度和廣度都非常可觀，絕對是消費金融從業者的案頭必備。

评分☆☆☆☆☆

這本書的 title 真的很有意思，尤其是“真經”這兩個字，瞬間就勾起瞭我的好奇心。我本身就在消費金融行業工作，對於個人貸款業務一直有著深入的學習和研究的興趣。拿到這本書之後，我被它詳盡的內容深深吸引。它對於個人貸款業務的“全流程”進行瞭非常係統化的梳理，從獲客、審核、審批，到貸後管理，每一個環節都介紹得非常到位。我尤其看重的是它在“大數據時代下的信貸風險”這部分內容。書中詳細闡述瞭如何利用大數據技術來洞察信貸風險，包括如何采集、分析和應用各種數據源，如何構建智能風控模型，以及如何進行實時風險預警和乾預。這對於我們這些在金融科技浪潮中不斷探索的從業者來說，提供瞭非常有價值的指導。它讓我看到瞭大數據在信貸風險管理中的巨大潛力，以及如何將這些技術有效地應用到實際業務中。書中還穿插瞭一些實際的案例分析，使得理論知識更加生動形象，更容易理解和消化。總的來說，這本書是一本集理論與實踐於一體的優秀著作，對於想要在消費金融領域深耕的專業人士來說，絕對是不可多得的學習資料。

评分☆☆☆☆☆

拿起這本書，我首先被它“真經”二字所吸引，總覺得裏麵藏著行業裏最核心的秘密。翻開之後，它的內容確實沒有讓我失望。這本書對個人貸款業務的全流程進行瞭非常細緻的梳理，從最基礎的業務流程設計，到復雜的風控策略製定，都涵蓋其中。我尤其關注的是書中關於大數據時代下信貸風險控製的部分。它詳細講解瞭如何利用大數據技術來識彆、評估和管理信貸風險，包括瞭各種數據維度、分析模型以及實際的應用場景。書中列舉的案例非常有說服力，能夠幫助我更好地理解理論知識的實際運用。它不僅僅是介紹瞭理論，更是給齣瞭許多可操作的建議和方法，這對於我們這些在一綫工作的從業者來說，是非常寶貴的。我感覺這本書的知識體係非常完整，能夠幫助我構建起對個人貸款業務更全麵、更深入的理解。它也為我提供瞭新的思路，如何在激烈的市場競爭中，利用技術手段提升業務的效率和競爭力。

评分☆☆☆☆☆

當我看到這本書的標題時，“消費金融真經”幾個字就牢牢吸引住瞭我，我一直對這個領域充滿好奇，希望能找到一本能夠係統講解其運作模式的書籍。這本書的確不負眾望，它以非常係統化的方式，為我揭示瞭個人貸款業務的“全流程”。從最前端的客戶開發，到中端的審批評估，再到後端的風險管理，每個環節都剖析得非常細緻。我特彆喜歡它關於“風控 大數據時代下的信貸風險”的章節。在這部分，作者深入淺齣地講解瞭大數據如何改變瞭信貸風險評估的格局。它詳細介紹瞭如何利用各種新興的數據維度，比如用戶的消費習慣、社交互動、甚至是行為模式，來構建更全麵、更精準的信用畫像。書中對於如何運用機器學習算法進行欺詐檢測、逾期預測等技術，也進行瞭詳盡的闡述。這對於我理解如何在數字化時代，更有效地管理信貸風險，提供瞭非常有價值的洞察。這本書的語言風格也十分專業，但又不會讓人覺得晦澀難懂，很多概念都通過生動的例子來解釋，非常便於理解。

评分☆☆☆☆☆

這本書的名稱《包郵 消費金融真經》讓我充滿瞭期待，尤其是“真經”二字，暗示著其中蘊含著行業內的精華。拿到書後，我發現它確實名副其實。這本書對於個人貸款業務的“全流程”進行瞭非常詳盡的梳理，從客戶的準入、審核，到授信審批、貸後管理，每一個環節都分析得深入透徹。我特彆欣賞它在“風控 大數據時代下的信貸風險”這部分的內容。書中詳細闡述瞭在大數據背景下，信貸風險呈現齣的新特點，以及如何利用大數據技術來構建更智能、更動態的風控體係。它講解瞭如何從海量數據中挖掘有價值的信息，如何利用機器學習和人工智能算法來優化信貸審批模型，以及如何進行實時風險監控和預警。書中提供的案例分析，都非常具有代錶性，能夠幫助讀者更直觀地理解復雜的風控概念。這本書不僅是一本理論指南，更是一本實踐操作手冊，對於我提升個人貸款業務的管理能力，以及應對信貸風險挑戰，都起到瞭非常重要的作用。

评分☆☆☆☆☆

拿到《包郵 消費金融真經》這本書，我最大的感受就是它的實用性和前瞻性。書名裏的“包郵”可能是為瞭吸引眼球，但“消費金融真經”和“全流程指南”則精準地概括瞭其核心價值。這本書第二版的更新，尤其是在大數據風控這一塊，我認為是其最大的亮點。作者對於大數據在信貸風險管理中的應用，有著非常深刻的理解和獨到的見解。它不僅僅是簡單地介紹幾個技術名詞，而是從實際業務需求齣發，講解瞭如何將大數據技術落地到信貸風控的各個環節。比如，如何進行數據采集與清洗，如何構建有效的預測模型，如何進行實時監控和預警，以及如何利用機器學習算法來優化信貸決策等，都進行瞭詳細的闡述。書中列舉的許多案例，都非常有代錶性，能夠幫助讀者理解在大數據背景下，信貸風險是如何變化的，以及金融機構需要采取哪些應對策略。我覺得這本書的價值在於，它能夠幫助我們這些身處其中的從業者，更好地理解行業發展的趨勢，掌握最新的技術和方法，從而在激烈的市場競爭中保持優勢。它提供瞭一個非常係統化的框架，讓我們能夠從戰略層麵到戰術層麵，全麵地提升個人貸款業務的管理能力。