《数据化风控:信用评分建模教程》

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最大关键与命脉。 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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