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推荐序

序言一

序言二

致　谢

第1章　消费信贷行业的创新与数据驱动/1

1.1　消费信贷行业简述/1

1.2　大数据背景下消费信贷行业的创新/3

1.3　消费信贷业务要以用户经营为中心/6

1.4　KYC的重要性/9

1.5　大数据思维的本质/11

1.6　讨论：数据驱动文化的建立和组织架构设计/19

第2章　新用户获取及用户分群的策略设计/24

2.1　潜在用户挖掘：内部名单和外部名单/25

2.2　用户分群以及激活响应排序/26

2.3　新用户获取策略的设计和效果监控/36

2.4　新手礼包的设计与效果监控/40

2.5　用户分群的定性分析思路探讨/41

2.6　RFM用户分群分析方法/44

2.7　案例1：年轻持卡用户分群策略及效果分析/46

2.8　案例2：数据驱动App获取用户的新思路/49

第3章　用户准入和授信/53

3.1　授信数据来源/54

3.2　授信风险评估：申请评分卡/59

3.3　申请欺诈的识别/65

3.4　信用额度优化：授信及初始额度策略/67

3.5　差异化风险定价/68

3.6　观察期、表现期基本流程/69

3.7　FICO信用分介绍/71

3.8　案例：Python环境下的评分卡构建过程/73

第4章　存量用户的经营策略/82

4.1　存量用户生命周期管理的方法及划分依据/82

4.2　新用户成长期策略思路/86

4.3　成熟期用户的经营策略思路/88

4.4　衰退期用户的监控及对策/91

4.5　流失期用户的二次召回/93

4.6　存量用户的价值提升策略/95

4.7　存量用户的额度管理和定价策略/98

4.8　存量用户经营效果的监控/100

4.9　用户画像的构建及验证方法探讨/101

4.10　案例1：“母婴用户”标签预测模型的探索/105

4.11　案例2：账单分期用户的经营思路探究/111

第5章　用户生命价值的计量/118

5.1　用户生命价值体系框架概述/119

5.2　衡量用户当前价值/121

5.3　衡量用户潜在价值/137

5.4　结论/138

5.5　案例：信用卡用户生命价值的评估/139

第6章　贷中授权交易策略详解/141

6.1　授权交易的定义和决策范围/142

6.2　授权交易的具体策略/143

6.3　授权交易的额度设定/146

6.4　授权交易策略的验证/147

6.5　授权交易策略的部署/147

6.6　授权交易补充策略/147

6.7　案例：授权交易策略的冠军挑战赛/148

第7章　贷后催收的新思维/150

7.1　突破传统催收策略的逻辑思维/150

7.2　利用大数据分析让催收成为一种竞争优势/155

7.3　催收分析能力转型的要点及方向/156

7.4　案例：机器学习提升催收效率/157

第8章　数据挖掘与用户服务/161

8.1　大数据正在改变用户服务的不同方面/162

8.2　大数据技术的具体应用/163

8.3　案例：利用文本挖掘发现用户的真实需求和用户的态度/165

第9章　大数据提升反洗钱效率/169

9.1　反洗钱合规面临的问题/169

9.2　大数据，大挑战/170

9.3　大数据技术驱动变革/171

9.4　金融机构的实践/172

9.5　案例：用机器学习模型判断用户风险等级并解决样本数据不平衡问题/176

第10章　数据驱动的工具箱：数据挖掘和常用建模方法概述/182

10.1　数据分析能力的进阶/183

10.2　模型开发的基本流程/184

10.3　数据收集和假设检验/189

10.4　因子分析/主成分分析/196

10.5　决策树/205

10.6　随机森林算法/210

10.7　梯度提升决策树/215

10.8　贝叶斯分类/223

10.9　支持向量机/227

10.10　聚类分析/230

10.11　线性回归和逻辑回归/235

10.12　推荐算法/243

10.13　神经网络/248

10.14　社交网络分析/256

10.15　文本挖掘/259

10.16　讨论：模型的解释性VS.模型的准确性/268

第11章　模型的评审、验证和生命周期管理/276

11.1　模型管理的全流程/276

11.2　模型管理系统/277

11.3　模型风险等级/278

11.4　模型检查的时间点/279

11.5　模型验证数据库/279

11.6　模型文档/280

11.7　模型生命周期管理/281

11.8　讨论：模型验证团队的架构设计/282

第12章　大数据：用户忠诚度计划背后的秘密武器/283

12.1　引言/283

12.2　构建用户激励体系，陪伴用户成长/284

12.3　用户忠诚度的衡量方法及评价标准/289

12.4　案例：世界十大零售银行用户忠诚度计划简介/292

参考文献/300