描述
开 本: 16开纸 张: 胶版纸包 装: 平装-胶订是否套装: 否国际标准书号ISBN: 9787111754565
编辑推荐
（1）作者背景资深：富民银行资深风控技术专家，在风控技术和业务领域有丰富经验，有20余项风控技术专利。（2）作者经验丰富：10余年互联网信贷业务风控经验，曾主导从0到1构建自主知识产权的风控决策引擎和风控平台。（3）独创理论体系：作者结合多年经验，独创了“大数据、模型、风控平台”三位一体的智能风控理论体系。（4）业务全面覆盖：围绕风控业务的全生命周期，全面剖析贷前评估、贷中监控、贷后管理以及反欺诈等风控业务实践，深刻揭示智能风控体系的精髓。（5）简单通俗易懂：避免复杂术语、算法和公式，采用通俗易懂的语言，结合大量实际案例，确保读者一看就懂，懂了就能解决实际工作中的问题。
内容简介
内容介绍这是一本深入讲解智能风控理论体系和风控全生命周期业务实践的著作。作者基于在银行业10余年的风控经验，首先详细讲解了“大数据、模型、风控平台”三位一体的智能风控体系，能为风控实践提供扎实的理论指导；然后围绕风控的全生命周期，从贷前评估、贷中监控、贷后管理以及智能反欺诈、智能催收等角度全面讲解了智能风控的业务实践，深刻揭示了智能风控体系的精髓。第1~2章全面而深入地探讨了智能风控的背景知识：首先对基础信贷业务进行了细致解析，读者可以从中了解其运作方式和重要性；然后，梳理了智能风控是如何随着技术的进步和市场的需求逐渐成熟和完善的。第3~5章围绕“数据、模型、风控平台”三位一体的智能风控理论体系展开：首先介绍了内部数据、外部数据、个人征信数据在智能风控中的应用，以及智能数据体系的构建；然后深入探讨了智能风控模型的算法、评价指标、开发流程；最后讲解了风控平台的理论框架、设计原则、架构设计、建设流程以及决策引擎的建设。第6~8章围绕风控的全生命周期探讨了风控策略在实际业务中的应用，包括贷前评估、贷中监控、贷后管理，以及智能反欺诈和智能催收体系的建设和业务实践，能帮助读者将理论知识转化为实际操作能力，更好地应对现实业务中的挑战。第9章对智能风控的未来发展进行了展望，不仅为读者揭示了未来的机遇，也提供了对于如何应对未来挑战的思考。
目 录
Contents 目 录
前言
第1章 互联网信贷业务逻辑和风险1
1.1 互联网信贷业务1
1.1.1 互联网信贷的定义和范围1
1.1.2 互联网信贷的业务模式3
1.1.3 互联网信贷业务监管演进8
1.1.4 互联网信贷业务的发展趋势10
1.2 互联网信贷风险15
1.2.1 认识风险15
1.2.2 风险管理的组织架构和
“三道防线”18
1.2.3 信贷风险管理流程19
1.2.4 大数据风控21
1.2.5 大数据风控管理原则22
1.3 本章小结26
第2章 大数据智能风控的由来27
2.1 金融科技的概念、发展及影响27
2.1.1 金融科技的概念28
2.1.2 金融科技的创新历程29
2.1.3 金融科技的影响32
2.2 银行数字化转型33
2.2.1 银行数字化转型的内涵33
2.2.2 银行数字化转型的三大因素34
2.2.3 银行数字化转型的基本思路
与对策36
2.3 从传统风控到大数据智能风控38
2.3.1 风控1.0：传统风控39
2.3.2 风控2.0：大数据风控40
2.3.3 风控3.0：大数据智能风控41
2.4 大数据智能风控的内涵与建设42
2.4.1 大数据智能风控的内涵42
2.4.2 大数据智能风控的建设43
2.5 案例剖析46
2.5.1 经营原则：数据驱动战略46
2.5.2 全面应用大数据和
人工智能技术47
2.5.3 打造一流的智能风控体系48
2.5.4 对我国商业银行的启示48
2.6 本章小结49
第3章 大数据智能风控基础：
大数据50
3.1 大数据对商业银行的影响50
3.1.1 大数据的特性51
3.1.2 大数据赋能53
3.2 内部数据54
3.3 外部数据56
3.3.1 外部数据分类57
3.3.2 外部数据源的管理原则59
3.3.3 外部数据管理流程62
3.3.4 外部数据评估67
3.4 人行征信69
3.4.1 人行征信简介70
3.4.2 人行征信的历史沿革70
3.4.3 人行征信数据的主要来源71
3.4.4 二代征信的主要改进73
3.4.5 人行征信的业务实践77
3.5 智能数据体系78
3.5.1 数据技术架构79
3.5.2 统一数据管理80
3.6 案例剖析82
3.7 本章小结86
第4章 大数据智能风控核心：模型87
4.1 模型的理论框架87
4.1.1 模型发展历程88
4.1.2 模型的分类89
4.1.3 模型的特征91
4.2 模型算法92
4.2.1 逻辑回归算法93
4.2.2 决策树95
4.2.3 集成学习97
4.3 模型评价指标100
4.3.1 混淆矩阵100
4.3.2 评价指标101
4.4 模型开发流程105
4.4.1 模型定位105
4.4.2 数据处理106
4.4.3 样本准备107
4.4.4 特征变量评估111
4.4.5 模型训练116
4.4.6 模型管理117
4.5 案例剖析118
4.6 本章小结120
第5章 大数据智能风控载体：
风控平台121
5.1 风控平台的理论框架121
5.1.1 风控平台的内涵122
5.1.2 风控平台建设的合规要求123
5.1.3 风控平台建设的同业实践124
5.1.4 风控平台的设计原则127
5.2 风控系统建设方案128
5.2.1 风控系统架构建设128
5.2.2 风控系统流程建设136
5.3 决策引擎建设方案140
5.3.1 决策引擎的内涵140
5.3.2 决策引擎的功能架构142
5.3.3 决策引擎的主要优势和应用143
5.3.4 决策引擎的核心组件145
5.4 本章小结149
第6章 风控策略应用151
6.1 风控策略的管理内涵151
6.1.1 模型与规则152
6.1.2 政策与策略152
6.1.3 策略体系的3种模式153
6.1.4 策略管理流程154
6.2 贷前策略应用实战156
6.2.1 前置准入策略157
6.2.2 信息验证策略158
6.2.3 授信审批策略160
6.3 贷中策略应用实战172
6.3.1 贷中策略框架173
6.3.2 贷中策略应用176
6.4 案例剖析179
6.5 本章小结181
第7章 智能反欺诈183
7.1 信贷欺诈行为的内涵和特征184
7.1.1 信贷欺诈特征185
7.1.2 欺诈风险形成条件186
7.1.3 欺诈风险与信用风险187
7.2 揭秘黑产188
7.2.1 黑产上游188
7.2.2 黑产中游192
7.2.3 黑产下游195
7.3 智能反欺诈能力体系建设197
7.3.1 反欺诈底层能力建设197
7.3.2 反欺诈核心应用能力建设199
7.3.3 全面反欺诈工作流206
7.4 案例剖析207
7.5 本章小结209
第8章 智能催收210
8.1 催收的内涵210
8.1.1 催收业务：保护债权人权益
与解决逾期问题210
8.1.2 催收管理哲学：平衡风险与
利润的关键211
8.1.3 催收合规化进展213
8.2 催收业务213
8.2.1 催收业务准备214
8.2.2 催收业务流程217
8.2.3 催收策略219
8.3 智能催收体系223
8.3.1 智能催收体
前言
第1章 互联网信贷业务逻辑和风险1
1.1 互联网信贷业务1
1.1.1 互联网信贷的定义和范围1
1.1.2 互联网信贷的业务模式3
1.1.3 互联网信贷业务监管演进8
1.1.4 互联网信贷业务的发展趋势10
1.2 互联网信贷风险15
1.2.1 认识风险15
1.2.2 风险管理的组织架构和
“三道防线”18
1.2.3 信贷风险管理流程19
1.2.4 大数据风控21
1.2.5 大数据风控管理原则22
1.3 本章小结26
第2章 大数据智能风控的由来27
2.1 金融科技的概念、发展及影响27
2.1.1 金融科技的概念28
2.1.2 金融科技的创新历程29
2.1.3 金融科技的影响32
2.2 银行数字化转型33
2.2.1 银行数字化转型的内涵33
2.2.2 银行数字化转型的三大因素34
2.2.3 银行数字化转型的基本思路
与对策36
2.3 从传统风控到大数据智能风控38
2.3.1 风控1.0：传统风控39
2.3.2 风控2.0：大数据风控40
2.3.3 风控3.0：大数据智能风控41
2.4 大数据智能风控的内涵与建设42
2.4.1 大数据智能风控的内涵42
2.4.2 大数据智能风控的建设43
2.5 案例剖析46
2.5.1 经营原则：数据驱动战略46
2.5.2 全面应用大数据和
人工智能技术47
2.5.3 打造一流的智能风控体系48
2.5.4 对我国商业银行的启示48
2.6 本章小结49
第3章 大数据智能风控基础：
大数据50
3.1 大数据对商业银行的影响50
3.1.1 大数据的特性51
3.1.2 大数据赋能53
3.2 内部数据54
3.3 外部数据56
3.3.1 外部数据分类57
3.3.2 外部数据源的管理原则59
3.3.3 外部数据管理流程62
3.3.4 外部数据评估67
3.4 人行征信69
3.4.1 人行征信简介70
3.4.2 人行征信的历史沿革70
3.4.3 人行征信数据的主要来源71
3.4.4 二代征信的主要改进73
3.4.5 人行征信的业务实践77
3.5 智能数据体系78
3.5.1 数据技术架构79
3.5.2 统一数据管理80
3.6 案例剖析82
3.7 本章小结86
第4章 大数据智能风控核心：模型87
4.1 模型的理论框架87
4.1.1 模型发展历程88
4.1.2 模型的分类89
4.1.3 模型的特征91
4.2 模型算法92
4.2.1 逻辑回归算法93
4.2.2 决策树95
4.2.3 集成学习97
4.3 模型评价指标100
4.3.1 混淆矩阵100
4.3.2 评价指标101
4.4 模型开发流程105
4.4.1 模型定位105
4.4.2 数据处理106
4.4.3 样本准备107
4.4.4 特征变量评估111
4.4.5 模型训练116
4.4.6 模型管理117
4.5 案例剖析118
4.6 本章小结120
第5章 大数据智能风控载体：
风控平台121
5.1 风控平台的理论框架121
5.1.1 风控平台的内涵122
5.1.2 风控平台建设的合规要求123
5.1.3 风控平台建设的同业实践124
5.1.4 风控平台的设计原则127
5.2 风控系统建设方案128
5.2.1 风控系统架构建设128
5.2.2 风控系统流程建设136
5.3 决策引擎建设方案140
5.3.1 决策引擎的内涵140
5.3.2 决策引擎的功能架构142
5.3.3 决策引擎的主要优势和应用143
5.3.4 决策引擎的核心组件145
5.4 本章小结149
第6章 风控策略应用151
6.1 风控策略的管理内涵151
6.1.1 模型与规则152
6.1.2 政策与策略152
6.1.3 策略体系的3种模式153
6.1.4 策略管理流程154
6.2 贷前策略应用实战156
6.2.1 前置准入策略157
6.2.2 信息验证策略158
6.2.3 授信审批策略160
6.3 贷中策略应用实战172
6.3.1 贷中策略框架173
6.3.2 贷中策略应用176
6.4 案例剖析179
6.5 本章小结181
第7章 智能反欺诈183
7.1 信贷欺诈行为的内涵和特征184
7.1.1 信贷欺诈特征185
7.1.2 欺诈风险形成条件186
7.1.3 欺诈风险与信用风险187
7.2 揭秘黑产188
7.2.1 黑产上游188
7.2.2 黑产中游192
7.2.3 黑产下游195
7.3 智能反欺诈能力体系建设197
7.3.1 反欺诈底层能力建设197
7.3.2 反欺诈核心应用能力建设199
7.3.3 全面反欺诈工作流206
7.4 案例剖析207
7.5 本章小结209
第8章 智能催收210
8.1 催收的内涵210
8.1.1 催收业务：保护债权人权益
与解决逾期问题210
8.1.2 催收管理哲学：平衡风险与
利润的关键211
8.1.3 催收合规化进展213
8.2 催收业务213
8.2.1 催收业务准备214
8.2.2 催收业务流程217
8.2.3 催收策略219
8.3 智能催收体系223
8.3.1 智能催收体
前 言
Preface 前 言
为何写作本书
自大学毕业后，我便进入了金融领域，先是在一家传统银行实习，深入了解了银行业务运作的细节和风险管理的传统方式。随后，我有幸加入一家持牌消费金融机构，并从筹备期开始亲身经历了消费金融行业的蓬勃发展。如今，我就职于一家具有互联网基因的民营银行，身处金融科技的前沿，每天都在与大数据、人工智能等先进技术打交道。
在这十年的职业生涯中，我见证了风险管理从基于经验和直觉的决策方式向基于数据和算法的决策方式的转变。在传统银行中，风险管理主要依赖客户经理撰写的信贷报告、大量报表以及客户背景调查信息等纸质资料。审批流程烦琐，效率低下，且存在较高的人为操作风险。进入互联网银行时代后，风险管理方式发生了颠覆性的变化。现在，风险管理者更加强调量化分析和大数据思维，借助先进的数据挖掘和机器学习技术，以更准确地识别、评估和预防风险。现代的风险管理者不仅需要具备扎实的金融、会计、法律知识，还需要精通算法、金融科技等领域。在互联网银行的审批流程，特别是零售信贷业务的审批流程中，风险管理人员通常不会直接与客户接触。相反，他们依靠高度智能化的风控系统，结合行业领先业务的知识沉淀，通过统一管理与灵活配置特征变量、评分卡模型、决策引擎、外部数据等模块，为银行提供信贷全生命周期的风险管控。
这本书的创作灵感源于一次我与家人的闲聊。他们很好奇我在银行的日常工作，想象我是那种每天在柜台后数钱的人。这让我意识到，大众对智能风控充满了误解和好奇。为了更好地解释我的工作内容和价值，我用了一个简单的借款场景进行说明。如果一个陌生人想借1000元，并承诺第二年还1100元，大多数人会因为不了解借款人而拒绝借款。如果这样的借款请求来自成千上万的人，并且都是通过网络平台申请的，那么银行如何快速准确地判断哪些人是可信的、哪些人存在风险呢？这就是智能风控的核心所在。
基于这样的背景和感悟，我决定撰写一本关于大数据智能风控的书，分享我在这十年间的所见、所闻、所思、所感。这本书将系统、详细地阐述大数据智能风控的理论基础、技术方法、实践案例以及未来趋势。我希望通过这本书，为读者提供全面、深入的学习参考，推动更多人了解和关注大数据智能风控的发展，共同促进金融行业的创新和进步。
从春夏到秋冬，这本书耗时一年完成，实属不易。我希望通过写这本书，为我的女儿小包子树立一个榜样，告诉她遇到难题不要气馁，要一步一个脚印地去做。
本书主要特点
我写作本书的初衷，不只是向读者提供详尽的专业知识和实践经验，更是希望激发更多人对这一领域的兴趣和热情。为此，我特意避免了使用复杂的术语、算法和公式，而采用了通俗易懂的语言，并结合了大量的实际案例。通过这种方式，我希望读者不仅能够深入了解大数据智能风控的核心概念、技术和应用，还能从中获得实用的参考和指导，解决实际工作中遇到的问题。相信无论你是初学者还是有一定经验的从业者，都能从中受益匪浅。
本书阅读对象
本书是一本关于风险实务和金融科技的书，适合以下几类人群阅读：
统计学、金融学、软件、财务管理等相关专业的高校学生：这些专业的学生在学习相关课程或写论文时，需要了解大数据智能风控方面的知识和实践，以便更好地理解和应用相关理论。
从事风控工作的实务人员：这些人员在实际工作中需要运用大数据智能风控技术来提高工作效率和准确性，通过阅读本书可以获得实用的指导和帮助。
对大数据智能风控感兴趣的读者：无论业内人士还是普通读者，只要是对大数据和风险管理感兴趣，都可以通过本书深入了解大数据智能风控领域的核心知识和技术，并探索其在现实生活中的应用。
如何阅读本书
全书共9章，第1～8章由邓甄完成，第9章由邓甄和李钦共同完成，各章内容详细介绍如下。
第1章和第2章全面而深入地探讨了智能风控的背景。通过对基础信贷业务的细致解析，帮助读者深入理解其运作方式和重要性。同时，追溯了智能风控的起源和发展，展示了它是如何随着技术的进步和市场的需求变化而逐渐成熟和完善的。
第3～5章深入探讨了“数据—模型—风控平台”三位一体的智能风控理论体系，旨在为智能风控的实际应用提供更有力的理论支持和实践指导。第3章强调了数据在智能风控中的基础地位。在这个信息爆炸的时代，大数据已经成为各行各业不可或缺的资源。数据的质量、多样性和完整性直接决定了风控策略的有效性和准确性。因此，该章详细介绍了内外部数据和智能数据体系的相关知识点，为后续的模型建立和风控平台应用打下了坚实基础。第4章深入探讨了模型在智能风控中的核心作用。通过对数据的分析、挖掘和预测，建立起能够反映信贷风险特征的数学模型。这些模型能够揭示潜在的风险因素、预测风险趋势，并为制定相应的风控策略提供科学依据。该章还详细介绍了各种常用的建模方法和技巧，包括逻辑回归、决策树、集成学习等常见算法，以及如何选择和优化模型以提高风控效果。第5章介绍了风控平台的相关内容。风控平台作为智能风控的载体，集成了数据管理、模型部署和应用实施等功能。通过先进的技术和系统架构，风控平台能够有效地整合内外部数据、部署和管理风控模型，并根据实际业务需求灵活调整风控策略。
第6～8章共同描述了智能风控在实际应用中的全貌，旨在帮助读者将理论知识转化为实际操作能力，以更好地应对现实业务中的各种挑战。任何有效的风险管理都始于明确、合理的策略。第6章详细探讨了策略制定在智能风控中的重要性，指导读者如何基于业务目标、风险容忍度和市场环境来制定和调整风控策略。第7章深入探讨了反欺诈策略的应用。欺诈行为不断演变和复杂化，拥有先进的反欺诈能力至关重要。该章详细阐述了如何利用智能风控技术来识别和预防各种欺诈行为，包括身份冒用、交易欺诈等。通过分享具体案例和实践经验，帮助读者了解最新的反欺诈技术和方法，以及如何在实际业务中应用它们。第8章聚焦贷后催收的内容。催收是信贷业务中不可或缺的一环，而智能风控技术能够显著提高催收的效率和质量。该章详细介绍了如何利用数据分析和自动化工具来优化催收策略，减少坏账损失，并探讨了如何在保持催收效果的同时，尊重和保护客户的权益，提升客户满意度。
最后，第9章对智能风控的未来发展进行了展望，分析了当前的政策指引方向，预测了智能风控未来可能的发展方向和挑战。这部分内容不仅为读者揭示了未来的机遇，也分享了笔者对于如何应对未来挑战的思考，希望能给读者提供一些参考。
总体来说，本书的各章之间虽然相互关联，但各自独立成篇。读者可以根据自己的兴趣和需求进行有选择性的阅读，从而更好地将相关内容应用到实际场景中，加深理解。
勘误和支持
由于笔者水平有限，书中难免会存在不妥之处，恳请读者批评指正。如果你有任何关于本书的意见或建议，可以发送至邮箱[email protected]或者通过我的微信公众号“风控小白在线”（微信号：risk_xiaobai）直接与我交流。期待你的真挚反馈，我们一起互勉共进。
致谢
首先感谢机械工业出版社的编辑老师们对笔者的支持。尽管我们未曾相见，但他们对每个章节都给予了悉心指导，提出了宝贵建议。基于彼此的信任和相互尊重，我们共同努力，力求呈现出一部高质量的作品。
在写作本书的过程中，我得到了公司同事的帮助和支持。感谢模型专家姚思远为第4章提供了较多的素材，使建模的理论内容更加专业和严谨。感谢我的同事张洪春和张家铭，他们提供了不少关于内部数据、外部数据、特征变量的写作建议。感谢公司的培养，公司每个月都会开展丰富且有深度的实务课程，这些课程解决了我的很多问题并让我深受启发。感谢智能风控中心的小伙伴们，大家互帮互助，和他们一起共事非常愉快！特别要感谢我的创作搭档李钦，他对全书的框架结构提供了宝贵建议，同时对智能风控能力建设标准、智能风控未来发展趋势，以及数据、系统等相关内容贡献颇多。
最后，感谢我的家人对我一如既往的无私支持。正是因为他们的陪伴和关爱，我才能在无数个夜晚坚持伏案写作，顺利完成这部作品。
为何写作本书
自大学毕业后，我便进入了金融领域，先是在一家传统银行实习，深入了解了银行业务运作的细节和风险管理的传统方式。随后，我有幸加入一家持牌消费金融机构，并从筹备期开始亲身经历了消费金融行业的蓬勃发展。如今，我就职于一家具有互联网基因的民营银行，身处金融科技的前沿，每天都在与大数据、人工智能等先进技术打交道。
在这十年的职业生涯中，我见证了风险管理从基于经验和直觉的决策方式向基于数据和算法的决策方式的转变。在传统银行中，风险管理主要依赖客户经理撰写的信贷报告、大量报表以及客户背景调查信息等纸质资料。审批流程烦琐，效率低下，且存在较高的人为操作风险。进入互联网银行时代后，风险管理方式发生了颠覆性的变化。现在，风险管理者更加强调量化分析和大数据思维，借助先进的数据挖掘和机器学习技术，以更准确地识别、评估和预防风险。现代的风险管理者不仅需要具备扎实的金融、会计、法律知识，还需要精通算法、金融科技等领域。在互联网银行的审批流程，特别是零售信贷业务的审批流程中，风险管理人员通常不会直接与客户接触。相反，他们依靠高度智能化的风控系统，结合行业领先业务的知识沉淀，通过统一管理与灵活配置特征变量、评分卡模型、决策引擎、外部数据等模块，为银行提供信贷全生命周期的风险管控。
这本书的创作灵感源于一次我与家人的闲聊。他们很好奇我在银行的日常工作，想象我是那种每天在柜台后数钱的人。这让我意识到，大众对智能风控充满了误解和好奇。为了更好地解释我的工作内容和价值，我用了一个简单的借款场景进行说明。如果一个陌生人想借1000元，并承诺第二年还1100元，大多数人会因为不了解借款人而拒绝借款。如果这样的借款请求来自成千上万的人，并且都是通过网络平台申请的，那么银行如何快速准确地判断哪些人是可信的、哪些人存在风险呢？这就是智能风控的核心所在。
基于这样的背景和感悟，我决定撰写一本关于大数据智能风控的书，分享我在这十年间的所见、所闻、所思、所感。这本书将系统、详细地阐述大数据智能风控的理论基础、技术方法、实践案例以及未来趋势。我希望通过这本书，为读者提供全面、深入的学习参考，推动更多人了解和关注大数据智能风控的发展，共同促进金融行业的创新和进步。
从春夏到秋冬，这本书耗时一年完成，实属不易。我希望通过写这本书，为我的女儿小包子树立一个榜样，告诉她遇到难题不要气馁，要一步一个脚印地去做。
本书主要特点
我写作本书的初衷，不只是向读者提供详尽的专业知识和实践经验，更是希望激发更多人对这一领域的兴趣和热情。为此，我特意避免了使用复杂的术语、算法和公式，而采用了通俗易懂的语言，并结合了大量的实际案例。通过这种方式，我希望读者不仅能够深入了解大数据智能风控的核心概念、技术和应用，还能从中获得实用的参考和指导，解决实际工作中遇到的问题。相信无论你是初学者还是有一定经验的从业者，都能从中受益匪浅。
本书阅读对象
本书是一本关于风险实务和金融科技的书，适合以下几类人群阅读：
统计学、金融学、软件、财务管理等相关专业的高校学生：这些专业的学生在学习相关课程或写论文时，需要了解大数据智能风控方面的知识和实践，以便更好地理解和应用相关理论。
从事风控工作的实务人员：这些人员在实际工作中需要运用大数据智能风控技术来提高工作效率和准确性，通过阅读本书可以获得实用的指导和帮助。
对大数据智能风控感兴趣的读者：无论业内人士还是普通读者，只要是对大数据和风险管理感兴趣，都可以通过本书深入了解大数据智能风控领域的核心知识和技术，并探索其在现实生活中的应用。
如何阅读本书
全书共9章，第1～8章由邓甄完成，第9章由邓甄和李钦共同完成，各章内容详细介绍如下。
第1章和第2章全面而深入地探讨了智能风控的背景。通过对基础信贷业务的细致解析，帮助读者深入理解其运作方式和重要性。同时，追溯了智能风控的起源和发展，展示了它是如何随着技术的进步和市场的需求变化而逐渐成熟和完善的。
第3～5章深入探讨了“数据—模型—风控平台”三位一体的智能风控理论体系，旨在为智能风控的实际应用提供更有力的理论支持和实践指导。第3章强调了数据在智能风控中的基础地位。在这个信息爆炸的时代，大数据已经成为各行各业不可或缺的资源。数据的质量、多样性和完整性直接决定了风控策略的有效性和准确性。因此，该章详细介绍了内外部数据和智能数据体系的相关知识点，为后续的模型建立和风控平台应用打下了坚实基础。第4章深入探讨了模型在智能风控中的核心作用。通过对数据的分析、挖掘和预测，建立起能够反映信贷风险特征的数学模型。这些模型能够揭示潜在的风险因素、预测风险趋势，并为制定相应的风控策略提供科学依据。该章还详细介绍了各种常用的建模方法和技巧，包括逻辑回归、决策树、集成学习等常见算法，以及如何选择和优化模型以提高风控效果。第5章介绍了风控平台的相关内容。风控平台作为智能风控的载体，集成了数据管理、模型部署和应用实施等功能。通过先进的技术和系统架构，风控平台能够有效地整合内外部数据、部署和管理风控模型，并根据实际业务需求灵活调整风控策略。
第6～8章共同描述了智能风控在实际应用中的全貌，旨在帮助读者将理论知识转化为实际操作能力，以更好地应对现实业务中的各种挑战。任何有效的风险管理都始于明确、合理的策略。第6章详细探讨了策略制定在智能风控中的重要性，指导读者如何基于业务目标、风险容忍度和市场环境来制定和调整风控策略。第7章深入探讨了反欺诈策略的应用。欺诈行为不断演变和复杂化，拥有先进的反欺诈能力至关重要。该章详细阐述了如何利用智能风控技术来识别和预防各种欺诈行为，包括身份冒用、交易欺诈等。通过分享具体案例和实践经验，帮助读者了解最新的反欺诈技术和方法，以及如何在实际业务中应用它们。第8章聚焦贷后催收的内容。催收是信贷业务中不可或缺的一环，而智能风控技术能够显著提高催收的效率和质量。该章详细介绍了如何利用数据分析和自动化工具来优化催收策略，减少坏账损失，并探讨了如何在保持催收效果的同时，尊重和保护客户的权益，提升客户满意度。
最后，第9章对智能风控的未来发展进行了展望，分析了当前的政策指引方向，预测了智能风控未来可能的发展方向和挑战。这部分内容不仅为读者揭示了未来的机遇，也分享了笔者对于如何应对未来挑战的思考，希望能给读者提供一些参考。
总体来说，本书的各章之间虽然相互关联，但各自独立成篇。读者可以根据自己的兴趣和需求进行有选择性的阅读，从而更好地将相关内容应用到实际场景中，加深理解。
勘误和支持
由于笔者水平有限，书中难免会存在不妥之处，恳请读者批评指正。如果你有任何关于本书的意见或建议，可以发送至邮箱[email protected]或者通过我的微信公众号“风控小白在线”（微信号：risk_xiaobai）直接与我交流。期待你的真挚反馈，我们一起互勉共进。
致谢
首先感谢机械工业出版社的编辑老师们对笔者的支持。尽管我们未曾相见，但他们对每个章节都给予了悉心指导，提出了宝贵建议。基于彼此的信任和相互尊重，我们共同努力，力求呈现出一部高质量的作品。
在写作本书的过程中，我得到了公司同事的帮助和支持。感谢模型专家姚思远为第4章提供了较多的素材，使建模的理论内容更加专业和严谨。感谢我的同事张洪春和张家铭，他们提供了不少关于内部数据、外部数据、特征变量的写作建议。感谢公司的培养，公司每个月都会开展丰富且有深度的实务课程，这些课程解决了我的很多问题并让我深受启发。感谢智能风控中心的小伙伴们，大家互帮互助，和他们一起共事非常愉快！特别要感谢我的创作搭档李钦，他对全书的框架结构提供了宝贵建议，同时对智能风控能力建设标准、智能风控未来发展趋势，以及数据、系统等相关内容贡献颇多。
最后，感谢我的家人对我一如既往的无私支持。正是因为他们的陪伴和关爱，我才能在无数个夜晚坚持伏案写作，顺利完成这部作品。
邓甄
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