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
· · · · · · (收起)
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
· · · · · · (收起)
具体描述
隨著國內消費金融市場的開放與高度競爭,小貸公司、P2P、消費金融公司,現金貸公司等蜂擁而立,野蠻生長。這些金融産品的共同屬性就是放款金額小,審批速度快,規模數量大。不管是申貸時或核撥後，每位客戶在不同階段都有不同的潛在風險，這些風險徵兆可能存在於各種令人忽略的細節中，這考驗風險控製的執行與管理能力,信用評等模型的精準決策與快速調整,就關乎風險資産品質是好壞的最大關鍵與命脈。 信用評分模型建立在完整的曆史數據上，藉由數據匯整、清理、分群及探勘等技術，將大量數據轉化為有用的風險信息，信用評分模型建立後，可將風險數據化，清楚呈現客戶的違約率及風險排序，使風險單位得以確切掌握客戶風險，並製定更為精準的授信政策。 環顧國內市場具備建模能力的專纔供需失衡,特將評分建模過程逐一章節細分介紹,並提供實際案例與讀者分享,解開長久以來對建模是個黑盒子的印象。並期盼更多具備風險建模的專纔加入,具備自我開發建模的能力,讓普惠金融更能良性發展。?
用户评价
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评分
##可以看出来作者在写一本会有人买的书和不写所有的真实经验之间痛苦纠结。不过可以看一下最传统的分类模型会有那些前后技术……
评分 评分 评分 评分##可以看出来作者在写一本会有人买的书和不写所有的真实经验之间痛苦纠结。不过可以看一下最传统的分类模型会有那些前后技术……
评分##比较粗糙的介绍。学习了拒绝推论。
评分 评分##主要讲评分卡
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