本书对大数据时代下的信贷风险管理进行了介绍和剖析。首先，从经济学理论与实践应用上对信贷的产生和经济意义、信贷分析方法的变迁进行阐述；其次，对信贷整个生命周期中使用的Cohort分析、信贷业务开展、合同签订、风险监控预警、催收和不良资产处置、系统信息管理系统中报表等重要方法进行了深入讲解；*后，从财务数据、信用报告、交易流水等信贷角度方面分析借款者的还款能力和还款意愿，并提出了还款意愿的货币量化方法。同时，对传统信贷方法、IPC信贷方法、巴塞尔协议方法、大数据风控进行优缺点分析，提出了基于IPC信贷、巴塞尔协议的大数据风控模式，并给出了不同情况下的具体实施方案，有助于信贷机构提高自身风险管理能力。
本书理论与实践相结合，适合银行、信用保证保险、消费金融、P2P、小贷公司、互联网金融、大数据风控等从业人员，以及有意从事金融工作的人员阅读与参考。
大数据、风控、信用，是互联网金融发展的必解题。本书对互联网金融中的信贷风险及控制进行了全面探讨，理论与实践相结合，适合银行、信用保证保险、消费金融、P2P、小贷公司、互联网金融、大数据风控等从业人员，以及有意从事金融工作的人员阅读与参考。
前 言
正如马云提出的我们正处于DT（Data Technology）时代，确实我们处在一个数据时代，未来40年是数据和量子时代。国家提出的互联网 其实质是数据，而互联网金融是互联网 的重要组成部分。互联网金融的本质是利用互联网技术来解决金融问题，而金融的本质是解决信息不对称。金融天生就是数据，所以互联网金融就是充分利用数据来推进金融的发展。
金融的核心是风险控制（简称风控），互联网金融也不例外，其核心是风控，只是互联网金融的风控更加依赖数据和数据样的，也就是我们提到的大数据风控。大数据风控的模式到底应该是什么样的？大数据风控与传统信贷风控模式、IPC信贷风控模式、信贷工厂风控模式、巴塞尔协议风控模式是什么关系？大数据风控结构是怎样的？大数据风控如何实施？大数据风控如何评估？这是数据时代风控人需要解决的问题。
要理解风控，首先要对信贷有清晰的认识。本书主要从主流经济学的跨期选择、消费理论、厂商理论、帕累托效率或卡尔多-希克斯效率、马克思经济学等角度对信贷进行解读，这样将更加便于清晰理解信贷的意义。对于信贷业务则先从信贷机构的风控偏好来选择客户、刻画客户画像、设计产品、策划市场营销方案等方面做了简略的阐述；随后对风险管理涉及的Vintage分析，从应用和理论两方面进行了阐述；最后从信贷分析、信贷方法比较、审批决策和定价、借款合同和放款、风控预警、还款、逾期管理和MIS系统等方面进行阐述和探讨。本书第2～4章，对信贷的经济学基础、信贷分析秘密武器Cohort分析、信贷业务的开展进行了介绍。第5章从信贷分析涉及的财务分析、信用分析、银行流水分析、交易流水分析等方面分析客户的还款能力和还款意愿，并对各种软信息进行分析，从而校验还款能力和还款意愿，给出还款意愿的货币化量化方法，最后对全面风险评估和压力测试方面进行了简要介绍。第6章主要对传统信贷方法、IPC信贷方法、信贷工厂方法、巴塞尔协议方法、大数据风控进行优缺点分析，提出改进建议，最终给出可以操作的基于IPC信贷、巴塞尔协议的大数据风控模式。第7章从审批的角度阐述了大数据风控审批模式和实施经验及定价。第8章是关于合同的签订和放款。第9章给出风控预警相关模式和经验。第10章是还款阶段的简单阐述。第11章就催收和不良资产处理进行了阐述。第12章是关于风险管理的报表系统MIS系统的介绍，并给出了关键性报表。
本书基于作者对传统银行贷款、抵押质押或担保贷款、IPC微贷分析技术、供应链贷款、评分卡贷款、巴塞尔协议下的贷款、大数据风控贷款的理解，结合自身的实践和一些具有丰富经验的人给予的分享和教诲而成，如哈尔滨银行互联网金融副总裁赖华、中银消费风控总监马新生、徙木金融策略总监吴淑玉、浙商银行资深风控专家辜小亮、资深风控专家殷少坤。赖华先生对作者而言既是兄长和朋友，更是风控方面的恩师，他对事物具有独特的看法和理解，给予了作者细心、无私的帮助和指导是完成本书写作的前提。殷少坤是IPC信贷技术方面的资深专家，他更是给予了作者很大的帮助。有他们无私的资料分享，以及作者自身在大数据分析和挖掘近10年的实践、Basel协议8年的研究、近4年的风险实践，疯狂阅读吸收各种优秀金融书籍，在总结信贷风控各种技术的基础上，不断突破自我，形成此书。愿同有志于在这个行业发展的人一起为大数据风控发展尽绵薄之力。
感谢电子工业出版社的编辑李树林先生为本书的辛勤付出。感谢我的妻子周晓霞和两个孩子，为了尽快完成书稿，他们给了我充足的时间和鼓励。特别感谢我妻子周晓霞女士对我疯狂购书的包容，因为我每周要看3本书左右，也喜欢收藏一些书，她竟然想办法在家里专门辟出一块空间为我摆放图书。
因为个人经验和认知有限，书中难免存在不妥之处，恳请读者抱着尽信书不如无书的理念和质疑的态度来阅读此书，同时也希望读者就文中错误和不足之处指出并发电子邮件（wjw84221@aliyun.com）给我，在此表示感谢！
王军伟
2017年2月26日
王军伟曾服务于支付宝、众安保险、哈尔滨银行互联网金融事业部等，主要从事大数据分析挖掘、信贷风险管理工作,从事数据分析挖掘10多年，基于对Basel协议研究有10年余并从事信贷风险管理5年余，发表文章数十篇并独创阴阳五行经济学。
目 录
导言 / 001
信贷的经济学基础 / 010
2.1 信贷产生的经济学分析 011
2.2 信贷分析方法随经济周期而发生变化 019
2.3 信贷风控和策略的经济学分析 024
信贷分析秘密武器 Cohort分析 / 027
Cohort分析的案例和模型 035
信贷业务的开展 / 040
4.1 客户画像和产品设计 041
4.2 市场开拓和营销 046
4.3 申请调查 051
信货分析 / 062
5.1 硬信息分析 66
5.2 软信息分析 113
5.3 还款意愿量化方法 126
5.4 全面风险管理 134
5.5 压力测试未来预期与敏感度分析 139
现有信贷方法的优缺点与改进建议 / 145
6.1 传统信贷的优缺点和改进建议 147
6.2 IPC信贷的优缺点和改进建议 151
6.3 信贷工厂的优缺点和改进建议 154
6.4 巴塞尔协议模式的优缺点及改进建议 156
6.5 大数据风控模式的优缺点和改进建议 160
6.6 基于传统信贷、IPC信贷、信贷工厂、巴塞尔协议
和大数据风控模式融合的展望 177
信贷的审批决策 / 180
7.1 信贷审批委员会决策模式 182
7.2 信贷工厂审批模式 188
7.3 大数据风控自动审批模式 189
信贷的合同签订及贷款发放 / 200
风险监控预警 / 207
信贷的还款阶段 / 214
逾期管理和不良资产处理 / 221
MIS系统 / 234
后记 / 243
参考文献 / 246
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