银行数字化风控(业务与实践)

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。

目录赞誉序1序2前言第一部分　银行数字化风控第1章　银行风控演进之路0021.1　从3个角度认识银行数字化风控0021.1.1　角度1：银行数字化风控的本质0031.1.2　角度2：银行数字化风控的范畴0031.1.3　角度3：传统风控、智能风控与数字化风控0031.2　银行数字化风控演进的4个阶段0111.2.1　第一个阶段：KYC与专家经验式风控0111.2.2　第二个阶段：5C与要素分析式风控0131.2.3　第三个阶段：数据库与信贷生命周期分析0151.2.4　第四个阶段：大数据与银行数字化风控0171.3　银行风控数字化必要性的5个方面0191.3.1　领先银行风控数字化成效显著0201.3.2　外部因素：监管约束0211.3.3　内部因素：内生动力0221.3.4　打造未来银行数字资产的关键一环0231.3.5　培养银行数字化人才的有效途径0251.4　本章小结026第2章　银行转型　风控先行0272.1　数字化风控：银行数字化转型的重中之重0272.1.1　提升数字化风控优先级的4个原因0282.1.2　银行数字化精准定位的4个层级0292.1.3　数字化风控要避免的4个误区0322.1.4　传统风控的4块短板0332.2　数据驱动银行数字化风控加速转型0352.2.1　数据治理：银行数字化风控的根基0362.2.2　金融科技：助力银行数字化风控0402.2.3　破除迷信：银行数字化风控的风控0432.3　金融科技是把“双刃剑”0452.4　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0543.1　互联网贷款新规对传统风控的冲击0543.1.1　银行核心风控为何不能外包0553.1.2　提升数字化风控能力的4个因素0623.1.3　数据、算法与模型赋能银行零售业务数字化风控0643.2　银行必须具备数字化风控理念0673.2.1　传统风控与数字化风控0673.2.2　模型、规则与策略0683.2.3　零售业务数字化风控的5个要点0703.2.4　案例：大数据风控漏洞引发10亿元骗贷大案0703.3　数据驱动银行数字化风控0723.3.1　获取数据的3种方式0733.3.2　行内数据应用的3个要点0743.3.3　行外数据管理的6个要点0753.3.4　选取优质数据源的5个公式0773.4　数字化评分模型的建立与应用0793.4.1　评分卡建模方法论0793.4.2　模型验证的4个指标0793.4.3　数据建模的步骤0813.4.4　自动化智能建模0823.5　本章小结088第4章　数字化风控模型0894.1　二代征信解析模型0894.1.1　什么是征信0894.1.2　二代征信报告解析面临的五大挑战0904.1.3　报告解析：衍生变量ABC0924.2　授信额度模型0964.2.1　建模目标：利润大化0974.2.2　矩阵额度模型：从一维到多维0994.2.3　模型训练与机器学习1004.2.4　3W1H：贷中额度管理1014.2.5　授信额度生命周期1024.3　风险定价模型1024.3.1　风险定价一二三1034.3.2　利率市场化赋予银行自主定价权1054.3.3　从产品定价到客户定价1054.3.4　风险定价的3个核心思路1074.3.5　风险定价的4个方法1084.4　风险预警模型1094.4.1　风险预警模型的构建过程1094.4.2　基于六大行为要素的风险预警1124.4.3　风险监控预警流程、模块与阈值1134.4.4　风险预警指标体系1164.5　本章小结118第5章　数字化风控策略1195.1　贷款的生命线：风控策略1195.1.1　制定策略的4项基本原则1205.1.2　风控策略生命周期的3个阶段1215.1.3　准入策略的5个要点1275.2　白名单策略1305.2.1　制定白名单策略的3种方法1305.2.2　白名单策略的两类应用场景1315.2.3　三步筛选白名单1335.3　黑名单策略1345.3.1　内部黑名单1345.3.2　外部黑名单1355.3.3　常用的5类黑名单1365.4　多头借贷策略1385.5　反欺诈策略1395.6　本章小结140第6章　数字化风控指标及其分析方法1416.1　了解3个基础概念1416.2　掌握3个重要的指标分析1436.2.1　账龄分析1466.2.2　滚动率分析1506.2.3　迁徙率分析1556.3　F（STQ）PD指标1576.3.1　F（STQ）PD指标的含义1586.3.2　FPD的计算公式1586.3.3　F（STQ）PD的应用场景1586.4　常用数字化风控指标1596.5　本章小结161第7章　数字化风控的命门：智能反欺诈1627.1　数字金融欺诈带来的严峻挑战1627.1.1　反欺诈新动向1637.1.2　揭秘欺诈“黑话”1637.2　揭露黑色产业市场1667.2.1　黑产欺诈银行的典型场景1677.2.2　黑产攻击银行的3种表现形式1697.3　伪造“优质客户”生产线1697.3.1　银行优质客户的5个特征1707.3.2　批量制造“真实”客户1717.3.3　数据整容1727.4　典型欺诈案例剖析1757.5　智能反欺诈：思路、系统与技术1767.5.1　策略反欺诈与技术反欺诈1767.5.2　智能反欺诈的5个层级1777.5.3　智能反欺诈之“六脉神剑”1787.6　人手识别1837.6.1　从人脸识别到人手识别1847.6.2　生物识别技术面面观1857.6.3　人手识别原理1867.6.4　人手识别的三大特点1867.7　本章小结187第8章　数字化贷后管理1888.1　银行传统贷后催收工作1888.1.1　传统贷后催收模式1898.1.2　传统贷后催收模式的6个痛点1908.1.3　从传统走向数字化1938.2　智能贷后催收新模式1948.3　互联网法催：新型不良资产处置方式1998.3.1　互联网法院2008.3.2　互联网仲裁2008.3.3　网络赋强公证2038.4　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2089.1　对公授信局面：日趋复杂2089.2　对公授信数字化：箭在弦上2099.2.1　企业形态出现根本性改变2099.2.2　与传统迥异的投入产出新规律2109.2.3　绿色金融提出对公风控新课题2119.2.4　金融生态圈进化增加风控难度2129.2.5　商业新模式带来风控新挑战2139.3　“吐槽大会”—传统对公风控的四大痛点2149.3.1　信贷员：难以全面收集多方信息2149.3.2　审贷官：专家审贷标准不一2149.3.3　风险经理：预警耗时、费事且不精准2159.3.4　管理者：无法及时掌握对公业务全貌2159.4　对公数字化的五大成果2169.5　案例解析：提前预警破产事件2179.5.1　案件背景2189.5.2　智能追溯破产原因2189.5.3　智能识别风险事件2199.6　本章小结220第10章　全流程智能数字化22110.1　什么是全流程智能数字化22110.1.1　决策智能化22210.1.2　分析智能化22210.1.3　流程智能化22310.2　贷前调查阶段22310.2.1　常用智能技术22310.2.2　智能技术应用的典型场景22510.2.3　数字技术赋能贷前调查22610.3　贷中审查阶段22810.3.1　智能识别财务造假22810.3.2　智能识别客户欺诈22910.3.3　企业关联关系核查23010.3.4　大数据企业信用评级23210.3.5　智能授信合同管理23210.4　贷后管理阶段23310.4.1　智能财务风险预警23310.4.2　智能监控预警模型23410.4.3　智能舆情监控23410.4.4　有效掌握财产线索23410.4.5　黑名单管理23510.4.6　防止关联风险传导23510.5　本章小结235第11章　数字化风险穿透识别23611.1　图计算23711.1.1　什么是图计算23711.1.2　图计算的优点23811.1.3　图计算技术的应用场景23911.2　知识图谱24111.2.1　什么是知识图谱24111.2.2　从4个角度了解知识图谱24211.2.3　知识图谱的应用场景24211.3　企业风险画像24411.3.1　必要性分析24411.3.2　企业风险画像的主要内容24511.3.3　企业风险画像的应用场景24911.4　风险信号体系25011.4.1　风险信号25011.4.2　风险信号的自动识别与应用25111.4.3　风险信号的主体与分类25211.4.4　风险信号的层级25311.5　本章小结253第12章　数字化金融事件分析25412.1　事件语义学25412.1.1　语义25512.1.2　事件25512.1.3　语义理解25512.2　事件图谱25612.2.1　事件图谱的定义25612.2.2　知识图谱与事件图谱25712.2.3　事件抽取的相关概念25712.2.4　事件抽取的相关技术25812.2.5　事件图谱的应用场景26212.3　3个关键要素26312.3.1　金融事件图谱26312.3.2　银行应用场景26412.3.3　金融风险事件集合26612.4　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27013.1　破局的三大思路27013.1.1　政策破局—取势27113.1.2　思维破局—明道27113.1.3　科技破局—优术27413.2　普惠金融的风险诱因27513.2.1　过度授信遭遇经济下行27513.2.2　短贷长用助长盲目扩张27613.2.3　连环担保导致风控失效27613.2.4　多重因素造成生存艰难27713.3　普惠金融数字化风控的着眼点27713.3.1　发现4个不足之处27713.3.2　提出4个改进举措27813.3.3　解决4个棘手问题27913.4　数字普惠金融28013.4.1　数字普惠金融促进银行全面升级28113.4.2　银行推进数字普惠金融全面发展28213.4.3　银行数字普惠金融的未来28413.5　本章小结285第14章　银行数据管理与个人信息保护28614.1　银行数字化：三部重要法律28714.2　银行数据管理28714.2.1　银行数据管理的必要性28714.2.2　银行数据管理面临的挑战28814.2.3　银行数据管理的实施路径28814.3　自然人数据管理与应用28914.3.1　多头借贷29014.3.2　反欺诈评分29014.3.3　App行为风险特征29214.3.4　还款能力评估29314.3.5　客户综合评分29314.4　中小企业数据管理与应用29414.4.1　中小企业风险结构29414.4.2　中小企业风险画像29614.4.3　风险画像数据来源29614.4.4　中小企业风险监控29714.5　“三大纪律、八项注意”29814.5.1　“三大纪律”29814.5.2　“八项注意”30114.6　本章小结304第15章　农村数字普惠金融30515.1　农村普惠金融的四大困境30515.1.1　金融科技普及推广难30615.1.2　金融市场供求不均衡30715.1.3　金融服务功能单一30715.1.4　贷款准入门槛高30815.2　当乡村振兴遇上金融科技30815.2.1　什么是农村数字普惠金融30915.2.2　农村数字普惠金融的3种模式30915.2.3　农村普惠金融的6个不足31015.3　服务“三农”心中有“数”31115.3.1　“三农”数字征信31115.3.2　“三农”数字化风控31315.3.3　“三农”数据采集31515.3.4　“三农”数据分析31615.4　整村授信数字化31715.4.1　整村授信数字化破解两大难题31715.4.2　整村授信数字化实现3项收益31815.4.3　整村授信数字化实施5个步骤31915.5　本章小结320第16章　信贷资金流向监控32116.1　传统监控无效的三大原因32116.2　现金流核查的三大难点32216.3　监管要求与处罚案例32416.4　智能监控与预警32616.5　资金流向知识图谱33016.6　本章小结333