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113千字 字数
2023-05-01 发行日期
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主编推荐语

金融风控策略实践指南，附Python代码。

内容简介

本书讲述风控策略的分析与挖掘，主要内容包括3部分：1.风控策略定义、策略全生命周期管理、策略分析方法论等；2.结合贷前、贷中、贷后、反欺诈各个场景要实现的金融风控目标，进行风控策略分析和挖掘实践；3.风控策略涉及的系统以及系统实现等，通过系统建设实现风控策略的提质增效。

全书提供了完整的Python代码。本书适合金融从业人员、金融专业的师生阅读，也可以供对金融感兴趣的人员、从事策略分析工作的人员阅读。

目录

  • 版权信息
  • 前言
  • 第1章 风控策略与风控场景概述
  • 1.1 风控策略的定义
  • 1.2 策略和模型的区别与联系
  • 1.3 策略全生命周期管理
  • 1.3.1 策略开发
  • 1.3.2 策略部署
  • 1.3.3 策略监控
  • 1.3.4 策略调优
  • 1.3.5 如何做好策略全生命周期管理
  • 1.4 贷前、贷中、贷后的划分及对应的风控场景
  • 1.4.1 贷前、贷中、贷后的划分
  • 1.4.2 贷前风控场景简介
  • 1.4.3 贷中风控场景简介
  • 1.4.4 贷后风控场景简介
  • 1.5 本章小结
  • 第2章 风控策略开发
  • 2.1 策略类型划分
  • 2.2 单维度策略开发
  • 2.2.1 变量描述性统计分析和筛选
  • 2.2.2 变量最优分箱
  • 2.2.3 规则测算效果分析和筛选
  • 2.2.4 规则泛化效果分析和筛选
  • 2.2.5 待上线规则集合并泛化
  • 2.2.6 基于Python自动生成标准化分析结果文档
  • 2.2.7 案例实践：授信审批场景单维度策略开发
  • 2.3 决策树
  • 2.3.1 决策树原理
  • 2.3.2 决策树生成
  • 2.3.3 基于Python生成决策树
  • 2.3.4 基于Python进行决策树规则自动抽取和解析
  • 2.4 基于CART模型进行多维度策略开发
  • 2.4.1 构建多维度策略变量池
  • 2.4.2 利用组合加随机数的方式批量生成决策树并进行规则抽取和解析
  • 2.4.3 规则测算效果分析和筛选
  • 2.4.4 规则泛化效果分析和筛选
  • 2.4.5 待上线规则集合并泛化
  • 2.4.6 案例实践：授信审批场景多维度策略开发
  • 2.5 策略自动化开发系统
  • 2.6 策略评审
  • 2.6.1 策略评审流程
  • 2.6.2 档案管理
  • 2.6.3 案例实践：策略评审文档设计和撰写
  • 2.7 本章小结
  • 第3章 风控策略部署
  • 3.1 策略部署流程
  • 3.2 提交策略部署需求
  • 3.2.1 策略部署轮次设计
  • 3.2.2 标准化规则编码设计
  • 3.3 策略部署
  • 3.3.1 决策引擎系统简介
  • 3.3.2 基于决策引擎进行策略部署
  • 3.4 策略部署结果验证
  • 3.4.1 测试验证
  • 3.4.2 回溯比对
  • 3.5 案例实践：策略部署文档设计和撰写
  • 3.6 本章小结
  • 第4章 风控策略监控及调优
  • 4.1 基于策略监控报表进行策略监控和调优
  • 4.1.1 策略微观监控和调优
  • 4.1.2 案例实践：单维度策略效能监控和调优
  • 4.1.3 策略宏观监控和调优
  • 4.1.4 案例实践：基于Vintage报表预测年化损失率
  • 4.2 AB测试和随机测试在策略监控和调优中的应用
  • 4.2.1 AB测试
  • 4.2.2 AB测试应用举例
  • 4.2.3 随机测试
  • 4.2.4 随机测试应用举例
  • 4.3 基于Swap Set分析新旧策略更替的影响
  • 4.3.1 Swap Set简介
  • 4.3.2 基于Swap Set评估新旧策略效能
  • 4.3.3 Swap in客群分析指标的近似估计
  • 4.4 本章小结
  • 第5章 贷前风控策略
  • 5.1 贷前风控目标
  • 5.2 贷前风控数据源
  • 5.2.1 客户贷款时提供的数据
  • 5.2.2 金融机构自身拥有的数据
  • 5.2.3 征信数据
  • 5.2.4 第三方数据
  • 5.3 贷前风控模型体系和模型在策略中的应用
  • 5.3.1 信用模型体系和模型在策略中的应用
  • 5.3.2 反欺诈模型体系和模型在策略中的应用
  • 5.3.3 如何在贷中应用贷前模型
  • 5.4 贷前策略审批流程和统一额度管理
  • 5.4.1 贷前策略审批流程
  • 5.4.2 统一额度管理
  • 5.5 预授信策略
  • 5.6 授信审批策略
  • 5.6.1 授信审批策略决策流
  • 5.6.2 授信审批策略类型
  • 5.6.3 授信审批策略的开发、部署、监控和调优
  • 5.7 定额策略
  • 5.7.1 定额策略的开发、部署、监控和调优
  • 5.7.2 案例实践：基于客户风险评级的定额策略
  • 5.7.3 案例实践：基于收入和负债的定额策略
  • 5.8 定价策略
  • 5.8.1 定价策略的开发、部署、监控和调优
  • 5.8.2 案例实践：实现利润最大化的定价策略
  • 5.9 人工审核策略
  • 5.10 本章小结
  • 第6章 贷中风控策略与客户运营体系
  • 6.1 贷中风控目标
  • 6.2 贷中风控数据源
  • 6.3 贷中模型体系和模型在策略中的应用
  • 6.3.1 信用模型体系和模型在策略中的应用
  • 6.3.2 反欺诈模型体系和模型在策略中的应用
  • 6.3.3 运营模型体系和模型在策略中的应用
  • 6.4 贷中客户风险管理和客户运营体系简介
  • 6.5 用信审批策略
  • 6.5.1 用信审批策略决策流与策略类型
  • 6.5.2 用信审批策略的开发、部署、监控和调优
  • 6.6 贷中预警策略
  • 6.7 调额策略
  • 6.7.1 基于定额策略的调额策略
  • 6.7.2 基于客户在贷中的风险表现的调额策略
  • 6.8 调价策略
  • 6.9 存量客户营销
  • 6.9.1 营销类型
  • 6.9.2 营销闭环及涉及的策略
  • 6.10 续授信策略
  • 6.11 本章小结
  • 第7章 贷后管理与贷后催收
  • 7.1 贷后风控目标
  • 7.2 贷后风控数据源
  • 7.3 贷后风控模型体系和模型在策略中的应用
  • 7.4 贷后管理
  • 7.4.1 贷后检查
  • 7.4.2 贷款五级分类
  • 7.4.3 不良贷款处置
  • 7.5 贷后催收
  • 7.5.1 催收手段
  • 7.5.2 电话催收指标
  • 7.5.3 催收策略
  • 7.6 本章小结
  • 第8章 反欺诈与社交网络
  • 8.1 欺诈
  • 8.1.1 欺诈的定义
  • 8.1.2 欺诈的分类
  • 8.1.3 欺诈的特点
  • 8.2 反欺诈
  • 8.2.1 反欺诈要实现的目标
  • 8.2.2 反欺诈手段
  • 8.2.3 反欺诈模型
  • 8.2.4 反欺诈策略
  • 8.3 基于社交网络识别欺诈团伙
  • 8.3.1 社交网络简介
  • 8.3.2 Louvain算法
  • 8.3.3 Louvain算法的Python实战
  • 8.3.4 案例实践：基于Louvain算法构建欺诈团伙识别模型
  • 8.4 本章小结
  • 第9章 风控模型与风控策略实践
  • 9.1 LightGBM算法简介
  • 9.2 基于LightGBM算法开发贷前申请评分卡模型
  • 9.2.1 lightgbm包主要参数说明
  • 9.2.2 案例实践：贷前申请评分卡模型开发
  • 9.3 模型结果在贷前策略中的应用
  • 9.3.1 基于模型分的单维度策略开发
  • 9.3.2 基于模型分的定额和定价策略开发
  • 9.4 模型结果在贷中策略中的应用
  • 9.5 本章小结
  • 参考文献
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出版方

机械工业出版社

机械工业出版社是全国优秀出版社，自1952年成立以来，坚持为科技、为教育服务，以向行业、向学校提供优质、权威的精神产品为宗旨，以“服务社会和人民群众需求，传播社会主义先进文化”为己任，产业结构不断完善，已由传统的图书出版向着图书、期刊、电子出版物、音像制品、电子商务一体化延伸，现已发展为多领域、多学科的大型综合性出版社，涉及机械、电工电子、汽车、计算机、经济管理、建筑、ELT、科普以及教材、教辅等领域。