扫一扫
关注中图网
官方微博
本类五星书更多>
-
>
麦肯锡极简工作系列(全3册)
-
>
近代华商股票市场制度与实践(1872—1937)
-
>
麦肯锡图表工作法
-
>
李诞脱口秀工作手册
-
>
熵增定律
-
>
富爸爸穷爸爸
-
>
李欣频的文案课
银行数字化风控:业务与实践:business and practice 版权信息
- ISBN：9787111717645
- 条形码：9787111717645 ; 978-7-111-71764-5
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
银行数字化风控:业务与实践:business and practice 本书特色
适读人群 ：1、银行从事零售、对公及小微普惠业务的信贷人员与风控人员： 2、 希望了解银行数字化风控现状与发展趋势，以及智能风控领域*新动态的读者； 3、 准备进入或刚刚进入银行风作者背景资深：作者深耕银行风控20余年，在某大行总行负责专职审贷10余年，是多家金融机构的首席风险官。 作者经验丰富：在消费金融、互联网贷款、银行数字化风控、银行数字化转型方面有丰富实战经验，累计为500+银行提供咨询和培训服务。 体系化方法论：从思维、策略、方法、实践多个维度，为零售业务、对公授信、普惠金融3大银行业务提供构建数字化风控体系的方法论。 16位专家力荐：来自银行、金融科技、头部互联网企业的16位专家高度评价并鼎力推荐。
银行数字化风控:业务与实践:business and practice 内容简介
这是一本从业务视角讲解银行机构如何在数字化转型的大背景下构建数字化风控体系的著作。 作者深耕银行风控领域20余年，将自己在银行和金融机构的从业经验以及为500余家银行提供咨询和培训的内容深度融合，总结了一套全面的银行数字化风控方法论，为零售、对公、普惠金融3大核心业务如何构建自己的风控体系，给出了明确的策略、方法与实践。 全书核心内容具体如下： 第 一部分（第1-2章）银行数字化风控 着重分析银行数字化风控的重要性、银行业发展的必然趋势以及金融科技在银行数字化风控中的应用，探讨如何构建银行全面数字化风控体系。 第二部分（第3-8章）零售业务数字化风控 从零售业务的贷前、贷中与贷后各环节入手，着重介绍数字化风控策略、数字化风控模型以及数字化风控指标分析等内容，特别是智能反欺诈、智能贷后与AI催收，是银行需要重点关注的方向。 第三部分（第9-12章）对公授信数字化风控 从对公业务数字化的重要性入手，介绍银行业领先做法，涵盖全流程智能应用、数字化风险穿透识别与数字化金融事件分析等对公授信数字化风控具体内容。 第四部分（第13-16章）普惠金融数字化风控 在分析普惠金融数字化风控难点与解决方案的基础上，探讨普惠金融破解之道，并深入阐述银行在数据管理与个人隐私保护、农村数字普惠金融以及信贷资金流向监控方面的数字化智能风控做法。
银行数字化风控:业务与实践:business and practice 目录
目录
赞誉
序1
序2
前言
**部分 银行数字化风控
第1章 银行风控演进之路002
1.1 从3个角度认识银行数字化风控002
1.1.1 角度1：银行数字化风控的本质003
1.1.2 角度2：银行数字化风控的范畴003
1.1.3 角度3：传统风控、智能风控与数字化风控003
1.2 银行数字化风控演进的4个阶段011
1.2.1 **个阶段：KYC与专家经验式风控011
1.2.2 第二个阶段：5C与要素分析式风控013
1.2.3 第三个阶段：数据库与信贷生命周期分析015
1.2.4 第四个阶段：大数据与银行数字化风控017
1.3 银行风控数字化必要性的5个方面019
1.3.1 领先银行风控数字化成效显著020
1.3.2 外部因素：监管约束021
1.3.3 内部因素：内生动力022
1.3.4 打造未来银行数字资产的关键一环023
1.3.5 培养银行数字化人才的有效途径025
1.4 本章小结026
第2章 银行转型 风控先行027
2.1 数字化风控：银行数字化转型的重中之重027
2.1.1 提升数字化风控优先级的4个原因028
2.1.2 银行数字化精准定位的4个层级029
2.1.3 数字化风控要避免的4个误区032
2.1.4 传统风控的4块短板033
2.2 数据驱动银行数字化风控加速转型035
2.2.1 数据治理：银行数字化风控的根基036
2.2.2 金融科技：助力银行数字化风控040
2.2.3 破除迷信：银行数字化风控的风控043
2.3 金融科技是把“双刃剑”045
2.4 本章小结051
第二部分 零售业务数字化风控
第3章 贷前、贷中数字化风控054
3.1 互联网贷款新规对传统风控的冲击054
3.1.1 银行核心风控为何不能外包055
3.1.2 提升数字化风控能力的4个因素062
3.1.3 数据、算法与模型赋能银行零售业务数字化风控064
3.2 银行必须具备数字化风控理念067
3.2.1 传统风控与数字化风控067
3.2.2 模型、规则与策略068
3.2.3 零售业务数字化风控的5个要点070
3.2.4 案例：大数据风控漏洞引发10亿元骗贷大案070
3.3 数据驱动银行数字化风控072
3.3.1 获取数据的3种方式073
3.3.2 行内数据应用的3个要点074
3.3.3 行外数据管理的6个要点075
3.3.4 选取优质数据源的5个公式077
3.4 数字化评分模型的建立与应用079
3.4.1 评分卡建模方法论079
3.4.2 模型验证的4个指标079
3.4.3 数据建模的步骤081
3.4.4 自动化智能建模082
3.5 本章小结088
第4章 数字化风控模型089
4.1 二代征信解析模型089
4.1.1 什么是征信089
4.1.2 二代征信报告解析面临的五大挑战090
4.1.3 报告解析：衍生变量ABC092
4.2 授信额度模型096
4.2.1 建模目标：利润大化097
4.2.2 矩阵额度模型：从一维到多维099
4.2.3 模型训练与机器学习100
4.2.4 3W1H：贷中额度管理101
4.2.5 授信额度生命周期102
4.3 风险定价模型102
4.3.1 风险定价一二三103
4.3.2 利率市场化赋予银行自主定价权105
4.3.3 从产品定价到客户定价105
4.3.4 风险定价的3个核心思路107
4.3.5 风险定价的4个方法108
4.4 风险预警模型109
4.4.1 风险预警模型的构建过程109
4.4.2 基于六大行为要素的风险预警112
4.4.3 风险监控预警流程、模块与阈值113
4.4.4 风险预警指标体系116
4.5 本章小结118
第5章 数字化风控策略119
5.1 贷款的生命线：风控策略119
5.1.1 制定策略的4项基本原则120
5.1.2 风控策略生命周期的3个阶段121
5.1.3 准入策略的5个要点127
5.2 白名单策略130
5.2.1 制定白名单策略的3种方法130
5.2.2 白名单策略的两类应用场景131
5.2.3 三步筛选白名单133
5.3 黑名单策略134
5.3.1 内部黑名单134
5.3.2 外部黑名单135
5.3.3 常用的5类黑名单136
5.4 多头借贷策略138
5.5 反欺诈策略139
5.6 本章小结140
第6章 数字化风控指标及其分析方法141
6.1 了解3个基础概念141
6.2 掌握3个重要的指标分析143
6.2.1 账龄分析146
6.2.2 滚动率分析150
6.2.3 迁徙率分析155
6.3 F（STQ）PD指标157
6.3.1 F（STQ）PD指标的含义158
6.3.2 FPD的计算公式158
6.3.3 F（STQ）PD的应用场景158
6.4 常用数字化风控指标159
6.5 本章小结161
第7章 数字化风控的命门：智能反欺诈162
7.1 数字金融欺诈带来的严峻挑战162
7.1.1 反欺诈新动向163
7.1.2 揭秘欺诈“黑话”163
7.2 揭露黑色产业市场166
7.2.1 黑产欺诈银行的典型场景167
7.2.2 黑产攻击银行的3种表现形式169
7.3 伪造“优质客户”生产线169
7.3.1 银行优质客户的5个特征170
7.3.2 批量制造“真实”客户171
7.3.3 数据整容172
7.4 典型欺诈案例剖析175
7.5 智能反欺诈：思路、系统与技术176
7.5.1 策略反欺诈与技术反欺诈176
7.5.2 智能反欺诈的5个层级177
7.5.3 智能反欺诈之“六脉神剑”178
7.6 人手识别183
7.6.1 从人脸识别到人手识别184
7.6.2 生物识别技术面面观185
7.6.3 人手识别原理186
7.6.4 人手识别的三大特点186
7.7 本章小结187
第8章 数字化贷后管理188
8.1 银行传统贷后催收工作188
8.1.1 传统贷后催收模式189
8.1.2 传统贷后催收模式的6个痛点190
8.1.3 从传统走向数字化193
8.2 智能贷后催收新模式194
8.3 互联网法催：新型不良资产处置方式199
8.3.1 互联网法院200
8.3.2 互联网仲裁200
8.3.3 网络赋强公证203
8.4 本章小结205
第三部分 对公授信数字化风控
第9章 银行数字化转型下半场：对公授信208
9.1 对公授信局面：日趋复杂208
9.2 对公授信数字化：箭在弦上209
9.2.1 企业形态出现根本性改变209
9.2.2 与传统迥异的投入产出新规律210
9.2.3 绿色金融提出对公风控新课题211
9.2.4 金融生态圈进化增加风控难度212
9.2.5 商业新模式带来风控新挑战213
9.3 “吐槽大会”—传统对公风控的四大痛点214
9.3.1 信贷员：难以全面收集多方信息214
9.3.2 审贷官：专家审贷标准不一214
9.3.3 风险经理：预警耗时、费事且不精准215
9.3.4 管理者：无法及时掌握对公业务全貌215
9.4 对公数字化的五大成果216
9.5 案例解析：提前预警破产事件217
9.5.1 案件背景218
9.5.2 智能追溯破产原因218
9.5.3 智能识别风险事件219
9.6 本章小结220
第10章 全流程智能数字化221
10.1 什么是全流程智能数字化221
10.1.1 决策智能化222
10.1.2 分析智能化222
10.1.3 流程智能化223
10.2 贷前调查阶段223
10.2.1 常用智能技术223
10.2.2 智能技术应用的典型场景225
10.2.3 数字技术赋能贷前调查226
10.3 贷中审查阶段228
10.3.1 智能识别财务造假228
10.3.2 智能识别客户欺诈229
10.3.3 企业关联关系核查230
10.3.4 大数据企业信用评级232
10.3.5 智能授信合同管理232
10.4 贷后管理阶段233
10.4.1 智能财务风险预警233
10.4.2 智能监控预警模型234
10.4.3 智能舆情监控234
10.4.4 有效掌握财产线索234
10.4.5 黑名单管理235
10.4.6 防止关联风险传导235
10.5 本章小结235
第11章 数字化风险穿透识别236
11.1 图计算237
11.1.1 什么是图计算237
11.1.2 图计算的优点238
11.1.3 图计算技术的应用场景239
11.2 知识图谱241
11.2.1 什么是知识图谱241
11.2.2 从4个角度了解知识图谱242
11.2.3 知识图谱的应用场景242
11.3 企业风险画像244
11.3.1 必要性分析244
11.3.2 企业风险画像的主要内容245
11.3.3 企业风险画像的应用场景249
11.4 风险信号体系250
11.4.1 风险信号250
11.4.2 风险信号的自动识别与应用251
11.4.3 风险信号的主体与分类252
11.4.4 风险信号的层级253
11.5 本章小结253
第12章 数字化金融事件分析254
12.1 事件语义学254
12.1.1 语义255
12.1.2 事件255
12.1.3 语义理解255
12.2 事件图谱256
12.2.1 事件图谱的定义256
12.2.2 知识图谱与事件图谱257
12.2.3 事件抽取的相关概念257
12.2.4 事件抽取的相关技术258
12.2.5 事件图谱的应用场景262
12.3 3个关键要素263
12.3.1 金融事件图谱263
12.3.2 银行应用场景264
12.3.3 金融风险事件集合266
12.4 本章小结268
第四部分 普惠金融数字化风控
第13章 普惠金融破局之道270
13.1 破局的三大思路270
13.1.1 政策破局—取势271
13.1.2 思维破局—明道271
13.1.3 科技破局—优术274
13.2 普惠金融的风险诱因275
13.2.1 过度授信遭遇经济下行275
13.2.2 短贷长用助长盲目扩张276
13.2.3 连环担保导致风控失效276
13.2.4 多重因素造成生存艰难277
13.3 普惠金融数字化风控的着眼点277
13.3.1 发现4个不足之处277
13.3.2 提出4个改进举措278
13.3.3 解决4个棘手问题279
13.4 数字普惠金融280
13.4.1 数字普惠金融促进银行全面升级281
13.4.2 银行推进数字普惠金融全面发展282
13.4.3 银行数字普惠金融的未来284
13.5 本章小结285
第14章 银行数据管理与个人信息保护286
14.1 银行数字化：三部重要法律287
14.2 银行数据管理287
14.2.1 银行数据管理的必要性287
14.2.2 银行数据管理面临的挑战288
14.2.3 银行数据管理的实施路径288
14.3 自然人数据管理与应用289
14.3.1 多头借贷290
14.3.2 反欺诈评分290
14.3.3 App行为风险特征292
14.3.4 还款能力评估293
14.3.5 客户综合评分293
14.4 中小企业数据管理与应用294
14.4.1 中小企业风险结构294
14.4.2 中小企业风险画像296
14.4.3 风险画像数据来源296
14.4.4 中小企业风险监控297
14.5 “三大纪律、八项注意”298
14.5.1 “三大纪律”298
14.5.2 “八项注意”301
14.6 本章小结304
第15章 农村数字普惠金融305
15.1 农村普惠金融的四大困境305
15.1.1 金融科技普及推广难306
15.1.2 金融市场供求不均衡307
15.1.3 金融服务功能单一307
15.1.4 贷款准入门槛高308
15.2 当乡村振兴遇上金融科技308
15.2.1 什么是农村数字普惠金融309
15.2.2 农村数字普惠金融的3种模式309
15.2.3 农村普惠金融的6个不足310
15.3 服务“三农”心中有“数”311
15.3.1 “三农”数字征信311
15.3.2 “三农”数字化风控313
15.3.3 “三农”数据采集315
15.3.4 “三农”数据分析316
15.4 整村授信数字化317
15.4.1 整村授信数字化破解两大难题317
15.4.2 整村授信数字化实现3项收益318
15.4.3 整村授信数字化实施5个步骤319
15.5 本章小结320
第16章 信贷资金流向监控321
16.1 传统监控无效的三大原因321
16.2 现金流核查的三大难点322
16.3 监管要求与处罚案例324
16.4 智能监控与预警326
16.5 资金流向知识图谱330
16.6 本章小结333
展开全部
银行数字化风控:业务与实践:business and practice 节选
序1 风险控制是银行永恒的业务主题。银行经营的“三性”（安全性、流动性、效益性）原则中，“安全性”排在首位，“效益性”则排在末位，因为风控能力不合格的银行是不会有盈利性可言的。即便时代背景换到了当前的数字化转型阶段依然如此，风控的重要性并不会随着技术手段的变化被弱化，反而会因为新技术带来了新风险而被进一步提升。 监管部门提出的数字化转型指导不仅建议银行注意数字化手段对风控能力的提升，还建议银行注意数字化转型本身的风险管理。对于数字金融这个大命题而言，风控能力是命题成立的基础。 吴易璋老师从业多年，经验丰富，理论与实践结合能力极强，深谙数字化风控之道，又具有多年的知识传播经验，广泛接触各类银行，对于数字化风控能力建设有独到见解。本书是吴老师多年积淀凝聚而成的，覆盖了风控原理、零售、对公、普惠等风控关键领域，能够为广大金融风控、银行数字化转型领域的从业者答疑解惑，助力大家在数字化转型之路上行稳致远。 付晓岩 《银行数字化转型》作者、极客邦副总裁 2022年6月 序2 我与易璋很早相识，近日在一个聚会上有幸与他再次相遇，得知其正在写一本关于银行业数字化转型及风险控制方面的著作，很是感兴趣，遂多聊了几句，收获颇多。几天后，易璋约我，问是否可以给他的新书作序。 对于这个任务，我一开始是犹豫的，因为我觉得自己所从事的股权投资行业与银行业还是有很大区别的。但是他回复说：“风险控制也是股权投资的重要环节，风控手段正逐渐从传统方法向多元化、信息化、数字化发展。你是将风控用在投资领域，我是将风控用在银行业务，只是形式不同，实质是相通的。”对于他的这番话，我非常认同。而且我投资的一些企业也正在为银行的数字化转型提供服务，我正好可以借机进一步了解银行业数字化转型发展的情况。 其实，风险在我们的工作和生活中无处不在。风险是一种不确定性，这种不确定性影响了我们的预期。而如何预见这种影响，确定影响的大小，制定消除或削弱其所带来的后果的手段，就是我们所说的风险控制。 我认为风险有3个组成要素。首先是风险因素，也就是可能引发风险的原因；其次是风险事件，也就是风险的发生载体，只有发生风险事件，风险因素才会造成*终影响；*后是风险损失，就是风险事件发生后所产生的非预期的损失。 风险控制的主要任务是系统性地确定风险因素，跟踪及监测风险因素的变动，使得风险事件尽可能不发生，从而不会形成风险损失。当然，风险之所以称为风险，就是因为我们无法精准控制风险事件的发生，因此，风险控制中还有很重要的一部分，就是风险事件发生后能够及时地进行响应，使得风险损失*小。风险因素是所有风险的起源，风险控制首要做的就是能够通过各种方法找到风险因素并有效跟踪其变化。 风险因素会随着环境的变化而变化，而风险控制则会随着技术手段的发展而进步。在风险股权投资领域是这样，在银行业更是如此。尤其是我们已经开始从信息化时代进入数字化时代，各种风险因素的呈现方式也发生了变化。同时，信息化技术和数字化方案也使以前无法获得的风险因素数据可以轻松获取并用于风险判断。 由于特殊的地位和业务特性，银行对于新的技术普遍采取谨慎的态度。在银行业内，新科技的使用、数字化的发展始终掌握着技术成熟度与业务安全度的平衡。而通过阅读本书的内容，我们可以了解到银行业目前的数字化转型发展已经能够很好地适配其业务安全的要求。 易璋在书中提出，数字化风控是银行数字化转型的先行条件，也是银行数字化转型的重中之重。因此他对银行风控的演进、数字化风控的发展做了系统阐述，对零售业务和对公业务的数字化风控进行了详细分析，并通过理论与案例分析相结合的方式将数字化风控的核心展现在读者面前。此外，易璋用较大篇幅对普惠金融的风控进行了前瞻分析。普惠金融作为国家的一项重点金融政策，对银行业提出了新的要求，而全面的数字化技术能让普惠金融可持续发展。 我对本书印象*深的是他提出的银行数字化转型成功的标志。除了采用新的技术手段使客户办理业务更快捷、方便之外，还能解放银行从业人员，提升银行员工的幸福感，这才是真正意义上的银行数字化转型。 如果银行的数字化转型无法令内部从业人员感受到其带来的便利，那么他们就没有积极性去响应数字化转型，*终使得数字化转型效能大打折扣。希望读到这本书的银行管理层领导能够给予重视，在进行数字化转型的过程中，不但要面向业务客户去考虑决策，更要从内部考虑决策，先让内部从业人员真切感受到数字化转型带来的便利。 吴易璋是一位在银行业从业20余年的资深专家，在银行风险控制管理岗位工作多年，近年来致力于通过行业培训传播自己的工作经验。在本书中，他结合自己的工作经历和培训经验，总结了数字化风控的核心要素。相信本书可以给读者带来不一样的视角。 也祝愿易璋在自己的行业内越做越深！越做越精！ 李东平 海银资本合伙人
银行数字化风控:业务与实践:business and practice 作者简介
吴燕克（笔名：吴易璋） 资深银行风控专家和数字化转型专家。曾担任北京银行总行专职审贷官10年以上，参与设立3家持牌消费金融公司并负责风控工作，曾任北银消费金融公司风控负责人、海尔消费金融公司风险总监、包银消费金融公司风险总监等。 银行风控领域深耕20余年，在银行零售业务、对公授信业务、普惠金融业务方面，积累了十分丰富的风控经验，而且提炼出了自己的方法论。 近7年来，致力于为银行业和金融机构提供咨询与培训方面的服务，服务范围涵盖消费金融、互联网贷款、银行数字化风控与银行数字化转型等热点内容。服务的银行及非银行金融机构已经超过500家，典型的代表有：农业银行总行及分行、交通银行总行及分行、华夏银行总行及分行、中信银行总行及分行、兴业银行总行及分行浦发银行总行、邮储银行、 建设银行等。
书友推荐
- >
中国历史的瞬间
中国历史的瞬间
¥12.5¥38.0 - >
大红狗在马戏团-大红狗克里弗-助人
大红狗在马戏团-大红狗克里弗-助人
¥3.3¥10.0 - >
经典常谈
经典常谈
¥17.1¥39.8 - >
月亮与六便士
月亮与六便士
¥13.4¥42.0 - >
我与地坛
我与地坛
¥16.8¥28.0 - >
苦雨斋序跋文-周作人自编集
苦雨斋序跋文-周作人自编集
¥6.9¥16.0 - >
伯纳黛特,你要去哪(2021新版)
伯纳黛特,你要去哪(2021新版)
¥15.9¥49.8 - >
企鹅口袋书系列·伟大的思想20:论自然选择(英汉双语)
企鹅口袋书系列·伟大的思想20:论自然选择(英汉双语)
¥8.4¥14.0
本类畅销
-
富爸爸穷爸爸
¥43.6¥89 -
货币战争3－高金融边疆(46.00)
¥14.7¥46 -
货币战争5－山雨欲来
¥14.7¥46 -
战国时代-货币战争-4
¥12.8¥39.9 -
华尔街-金融的力量-II
¥10¥39.8 -
华尔街关系:美国投资大师给中国企业上市的忠告
¥12.5¥39
浏览历史
云制造理论体系及实践应用
¥35.8¥65.0
