這是一本從業務視角講解銀行機構如何在數字化轉型的大背景下構建數字化風控體繫的著作。
作者深耕銀行風控領域20餘年，將自己在銀行和金融機構的從業經驗以及為500餘家銀行提供咨詢和培訓的內容深度融合，總結了一套全面的銀行數字化風控方法論，為零售、對公、普惠金融3大核心業務如何構建自己的風控體繫，給出了明確的策略、方法與實踐。
全書核心內容具體如下：
第 一部分（第1-2章）銀行數字化風控
著重分析銀行數字化風控的重要性、銀行業發展的必然趨勢以及金融科技在銀行數字化風控中的應用，探討如何構建銀行全面數字化風控體繫。
第二部分（第3-8章）零售業務數字化風控
從零售業務的貸前、貸中與貸後各環節入手，著重介紹數字化風控策略、數字化風控模型以及數字化風控指標分析等內容，特別是智能反欺詐、智能貸後與AI催收，是銀行需要重點關注的方向。
第三部分（第9-12章）對公授信數字化風控
從對公業務數字化的重要性入手，介紹銀行業領先做法，涵蓋全流程智能應用、數字化風險穿透識別與數字化金融事件分析等對公授信數字化風控具體內容。
第四部分（第13-16章）普惠金融數字化風控
在分析普惠金融數字化風控難點與解決方案的基礎上，探討普惠金融破解之道，並深入闡述銀行在數據管理與個人隱私保護、農村數字普惠金融以及信貸資金流向監控方面的數字化智能風控做法。

目錄
贊譽
序1
序2
前言
部分銀行數字化風控
第1章銀行風控演進之路002
1.1從3個角度認識銀行數字化風控002
1.1.1角度1：銀行數字化風控的本質003
1.1.2角度2：銀行數字化風控的範疇003
1.1.3角度3：傳統風控、智能風控與數字化風控003
1.2銀行數字化風控演進的4個階段011
1.2.1個階段：KYC與專家經驗式風控011
1.2.2第二個階段：5C與要素分析式風控013
1.2.3第三個階段：數據庫與信貸生命周期分析015
1.2.4第四個階段：大數據與銀行數字化風控017
1.3銀行風控數字化必要性的5個方面019
1.3.1領先銀行風控數字化成效顯著020
1.3.2外部因素：監管約束021
1.3.3內部因素：內生動力022
1.3.4打造未來銀行數字資產的關鍵一環023
1.3.5培養銀行數字化人纔的有效途徑025
1.4本章小結026
第2章銀行轉型風控先行027
2.1數字化風控：銀行數字化轉型的重中之重027
2.1.1提升數字化風控優先級的4個原因028
2.1.2銀行數字化精準定位的4個層級029
2.1.3數字化風控要避免的4個誤區032
2.1.4傳統風控的4塊短板033
2.2數據驅動銀行數字化風控加速轉型035
2.2.1數據治理：銀行數字化風控的根基036
2.2.2金融科技：助力銀行數字化風控040
2.2.3破除迷信：銀行數字化風控的風控043
2.3金融科技是把“雙刃劍”045
2.4本章小結051
第二部分零售業務數字化風控
第3章貸前、貸中數字化風控054
3.1互聯網貸款新規對傳統風控的衝擊054
3.1.1銀行核心風控為何不能外包055
3.1.2提升數字化風控能力的4個因素062
3.1.3數據、算法與模型賦能銀行零售業務數字化風控064
3.2銀行必須具備數字化風控理念067
3.2.1傳統風控與數字化風控067
3.2.2模型、規則與策略068
3.2.3零售業務數字化風控的5個要點070
3.2.4案例：大數據風控漏洞引發騙貸大案070
3.3數據驅動銀行數字化風控072
3.3.1獲取數據的3種方式073
3.3.2行內數據應用的3個要點074
3.3.3行外數據管理的6個要點075
3.3.4選取優質數據源的5個公式077
3.4數字化評分模型的建立與應用079
3.4.1評分卡建模方法論079
3.4.2模型驗證的4個指標079
3.4.3數據建模的步驟081
3.4.4自動化智能建模082
3.5本章小結088
第4章數字化風控模型089
4.1二代征信解析模型089
4.1.1什麼是征信089
4.1.2二代征信報告解析面臨的五大挑戰090
4.1.3報告解析：衍生變量ABC092
4.2授信額度模型096
4.2.1建模目標：利潤大化097
4.2.2矩陣額度模型：從一維到多維099
4.2.3模型訓練與機器學習100
4.2.43W1H：貸中額度管理101
4.2.5授信額度生命周期102
4.3風險定價模型102
4.3.1風險定價一二三103
4.3.2利率市場化賦予銀行自主定價權105
4.3.3從產品定價到客戶定價105
4.3.4風險定價的3個核心思路107
4.3.5風險定價的4個方法108
4.4風險預警模型109
4.4.1風險預警模型的構建過程109
4.4.2基於六大行為要素的風險預警112
4.4.3風險監控預警流程、模塊與閾值113
4.4.4風險預警指標體繫116
4.5本章小結118
第5章數字化風控策略119
5.1貸款的生命線：風控策略119
5.1.1制定策略的4項基本原則120
5.1.2風控策略生命周期的3個階段121
5.1.3準入策略的5個要點127
5.2白名單策略130
5.2.1制定白名單策略的3種方法130
5.2.2白名單策略的兩類應用場景131
5.2.3三步篩選白名單133
5.3黑名單策略134
5.3.1內部黑名單134
5.3.2外部黑名單135
5.3.3常用的5類黑名單136
5.4多頭借貸策略138
5.5反欺詐策略139
5.6本章小結140
第6章數字化風控指標及其分析方法141
6.1了解3個基礎概念141
6.2掌握3個重要的指標分析143
6.2.1賬齡分析146
6.2.2滾動率分析150
6.2.3遷徙率分析155
6.3F（STQ）PD指標157
6.3.1F（STQ）PD指標的含義158
6.3.2FPD的計算公式158
6.3.3F（STQ）PD的應用場景158
6.4常用數字化風控指標159
6.5本章小結161
第7章數字化風控的命門：智能反欺詐162
7.1數字金融欺詐帶來的嚴峻挑戰162
7.1.1反欺詐新動向163
7.1.2揭秘欺詐“黑話”163
7.2揭露黑色產業市場166
7.2.1黑產欺詐銀行的典型場景167
7.2.2黑產攻擊銀行的3種表現形式169
7.3偽造“優質客戶”生產線169
7.3.1銀行優質客戶的5個特征170
7.3.2批量制造“真實”客戶171
7.3.3數據整容172
7.4典型欺詐案例剖析175
7.5智能反欺詐：思路、繫統與技術176
7.5.1策略反欺詐與技術反欺詐176
7.5.2智能反欺詐的5個層級177
7.5.3智能反欺詐之“六脈神劍”178
7.6人手識別183
7.6.1從人臉識別到人手識別184
7.6.2生物識別技術面面觀185
7.6.3人手識別原理186
7.6.4人手識別的三大特點186
7.7本章小結187
第8章數字化貸後管理188
8.1銀行傳統貸後催收工作188
8.1.1傳統貸後催收模式189
8.1.2傳統貸後催收模式的6個痛點190
8.1.3從傳統走向數字化193
8.2智能貸後催收新模式194
8.3互聯網法催：新型不良資產處置方式199
8.3.1互聯網法院200
8.3.2互聯網仲裁200
8.3.3網絡賦強公證203
8.4本章小結205
第三部分對公授信數字化風控
第9章銀行數字化轉型下半場：對公授信208
9.1對公授信局面：日趨復雜208
9.2對公授信數字化：箭在弦上209
9.2.1企業形態出現根本性改變209
9.2.2與傳統迥異的投入產出新規律210
9.2.3綠色金融提出對公風控新課題211
9.2.4金融生態圈進化增加風控難度212
9.2.5商業新模式帶來風控新挑戰213
9.3“吐槽大會”—傳統對公風控的四大痛點214
9.3.1信貸員：難以全面收集多方信息214
9.3.2審貸官：專家審貸標準不一214
9.3.3風險經理：預警耗時、費事且不精準215
9.3.4管理者：無法及時掌握對公業務全貌215
9.4對公數字化的五大成果216
9.5案例解析：提前預警破產事件217
9.5.1案件背景218
9.5.2智能追溯破產原因218
9.5.3智能識別風險事件219
9.6本章小結220
第10章全流程智能數字化221
10.1什麼是全流程智能數字化221
10.1.1決策智能化222
10.1.2分析智能化222
10.1.3流程智能化223
10.2貸前調查階段223
10.2.1常用智能技術223
10.2.2智能技術應用的典型場景225
10.2.3數字技術賦能貸前調查226
10.3貸中審查階段228
10.3.1智能識別財務造假228
10.3.2智能識別客戶欺詐229
10.3.3企業關聯關繫核查230
10.3.4大數據企業信用評級232
10.3.5智能授信合同管理232
10.4貸後管理階段233
10.4.1智能財務風險預警233
10.4.2智能監控預警模型234
10.4.3智能輿情監控234
10.4.4有效掌握財產線索234
10.4.5黑名單管理235
10.4.6防止關聯風險傳導235
10.5本章小結235
第11章數字化風險穿透識別236
11.1圖計算237
11.1.1什麼是圖計算237
11.1.2圖計算的優點238
11.1.3圖計算技術的應用場景239
11.2知識圖譜241
11.2.1什麼是知識圖譜241
11.2.2從4個角度了解知識圖譜242
11.2.3知識圖譜的應用場景242
11.3企業風險畫像244
11.3.1必要性分析244
11.3.2企業風險畫像的主要內容245
11.3.3企業風險畫像的應用場景249
11.4風險信號體繫250
11.4.1風險信號250
11.4.2風險信號的自動識別與應用251
11.4.3風險信號的主體與分類252
11.4.4風險信號的層級253
11.5本章小結253
第12章數字化金融事件分析254
12.1事件語義學254
12.1.1語義255
12.1.2事件255
12.1.3語義理解255
12.2事件圖譜256
12.2.1事件圖譜的定義256
12.2.2知識圖譜與事件圖譜257
12.2.3事件抽取的相關概念257
12.2.4事件抽取的相關技術258
12.2.5事件圖譜的應用場景262
12.33個關鍵要素263
12.3.1金融事件圖譜263
12.3.2銀行應用場景264
12.3.3金融風險事件集合266
12.4本章小結268
第四部分普惠金融數字化風控
第13章普惠金融破局之道270
13.1破局的三大思路270
13.1.1政策破局—取勢271
13.1.2思維破局—明道271
13.1.3科技破局—優術274
13.2普惠金融的風險誘因275
13.2.1過度授信遭遇經濟下行275
13.2.2短貸長用助長盲目擴張276
13.2.3連環擔保導致風控失效276
13.2.4多重因素造成生存艱難277
13.3普惠金融數字化風控的著眼點277
13.3.1發現4個不足之處277
13.3.2提出4個改進舉措278
13.3.3解決4個棘手問題279
13.4數字普惠金融280
13.4.1數字普惠金融促進銀行全面升級281
13.4.2銀行推進數字普惠金融全面發展282
13.4.3銀行數字普惠金融的未來284
13.5本章小結285
第14章銀行數據管理與個人信息保護286
14.1銀行數字化：三部重要法律287
14.2銀行數據管理287
14.2.1銀行數據管理的必要性287
14.2.2銀行數據管理面臨的挑戰288
14.2.3銀行數據管理的實施路徑288
14.3自然人數據管理與應用289
14.3.1多頭借貸290
14.3.2反欺詐評分290
14.3.3App行為風險特征292
14.3.4還款能力評估293
14.3.5客戶綜合評分293
14.4中小企業數據管理與應用294
14.4.1中小企業風險結構294
14.4.2中小企業風險畫像296
14.4.3風險畫像數據來源296
14.4.4中小企業風險監控297
14.5“三大紀律、八項注意”298
14.5.1“三大紀律”298
14.5.2“八項注意”301
14.6本章小結304
第15章農村數字普惠金融305
15.1農村普惠金融的四大困境305
15.1.1金融科技普及推廣難306
15.1.2金融市場供求不均衡307
15.1.3金融服務功能單一307
15.1.4貸款準入門檻高308
15.2當鄉村振興遇上金融科技308
15.2.1什麼是農村數字普惠金融309
15.2.2農村數字普惠金融的3種模式309
15.2.3農村普惠金融的6個不足310
15.3服務“三農”心中有“數”311
15.3.1“三農”數字征信311
15.3.2“三農”數字化風控313
15.3.3“三農”數據采集315
15.3.4“三農”數據分析316
15.4整村授信數字化317
15.4.1整村授信數字化破解兩大難題317
15.4.2整村授信數字化實現3項收益318
15.4.3整村授信數字化實施5個步驟319
15.5本章小結320
第16章信貸資金流向監控321
16.1傳統監控無效的三大原因321
16.2現金流核查的三大難點322
16.3監管要求與處罰案例324
16.4智能監控與預警326
16.5資金流向知識圖譜330
16.6本章小結333

為什麼要寫這本書
很多年前，我就有寫書的想法，但受限於各種原因，遲遲未能動筆。直到2021年12月1日，經蒙商消費金融高管湯向軍老師的引薦，有幸結識機械工業出版社的楊福川老師，在二位老師的鼓勵與支持下，我終於下定決心，寫一本與銀行數字化轉型相關的書。
近年來有關銀行數字化轉型的著作並不少，但是總聽到銀行從業者慨嘆，數字化轉型的書讀了不少，一到辦理具體業務時卻又不得要領，既不知道有哪些金融科技可以賦能，也不知道該怎樣使用數字化技術提質、增效，後不得不沿用傳統的線下模式和做法解決現實問題。同時，也有很多銀行的數字化轉型看起來搞得轟轟烈烈、熱熱鬧鬧，卻無法解決業務人員面臨的現實問題，思之不免頗為尷尬。
舉個例子，拿銀行對公授信業務來說，盡職調查報告是信貸員人工完成還是機器自動導出？企業的財務報表是信貸員手工錄入繫統還是機器自動識別並錄入繫統？貸後輿情監測是信貸員上網查詢負面信息還是繫統自動提示預警？如果這幾個問題沒有解決，辦理對公授信還是跟以前一樣，絕大部分環節需要依賴人工，那這個銀行的數字化轉型效果就值得商榷了。
衡量一家銀行數字化轉型方向是否正確的標志是什麼？我認為其實就是兩點：一是有沒有“讓銀行業更簡單”；二是有沒有“讓銀行人更輕松”。但凡能夠做到這兩點的銀行，其數字化轉型方向就是正確的。
提升客戶體驗是所有銀行數字化轉型的重要目標。很多銀行卻沒有搞清楚客戶到底是誰。銀行的客戶實際上有兩類：一類是銀行的理財、存款及貸款客戶，屬於行外客戶；另一類是銀行的各級干部員工，屬於行內客戶。反觀一些看起來數字化轉型做得不錯的銀行，在提升行外客戶體驗方面可謂不遺餘力，卻往往或有意或無意地忽視行內客戶體驗。這就造成了一個很突出的問題：很多銀行每年在金融科技方面投入甚至，引進各種高精尖技術設備，行內員工卻對數字化轉型在思想上十分抵觸，在行動上配合遲緩。遺憾的是，很多銀行沒有真正認識到行內客戶體驗的重要性。
如今，原有的經濟秩序被打破重構，隔離經濟迅猛發展，以往依托物理網點的銀行業務正在加速轉型線上。然而，很多銀行，特別是中小銀行，仍然采用傳統風控手段應對線上業務風險，風控理念陳舊，風控技術落後，風控人纔緊缺，對智能反欺詐與智能貸後催收等認知嚴重不足。在銀行的零售、對公以及普惠金融等核心業務方面，不少銀行的數字化風控體繫遠遠不能適應自身發展需要。
盡快構建並完善自身的全面數字化風控體繫是大多數銀行，特別是中小銀行的當務之急，更是銀行數字化轉型的重中之重，必須引起所有銀行的高度重視。銀行應迅速采取行之有效的落地措施，強化自身的數字化風控能力，在激烈的銀行數字化轉型大潮中搶占一席之地。
一個十分現實的問題是，銀行業中具有科技或數理統計背景的數字化專業人纔確實極度稀缺。銀行缺少數字化人纔，就無法提出具體的數字化風控需求，導致銀行數字化轉型嚴重滯後；銀行數字化轉型滯後，數字化風控能力不足，業績增長乏力，核心競爭力欠缺，又使得銀行無法吸引更多數字化人纔，形成惡性循環。銀行數字化風控要想獲得成功，必須堅決果斷地打破這種惡性循環。至於具體應該怎樣去做，本書或許可以給出啟示。
本書是筆者20餘年銀行風控經歷和近7年為500餘家銀行培訓經驗的總結和沉澱，力求從銀行業務實戰角度出發，通過深入淺出的分析與介紹幫助讀者熟悉、了解並掌握一些數字化工具和手段。希望讀者能夠有效借助金融科技賦能各項業務，培養數字化思維，增強數字化意識，提升數字化風控基本技能，從而適應時代發展變革的需要。
銀行數字化轉型是近幾年銀行業火熱的話題之一，絕大多數銀行都在全面推進數字化轉型。數字化風控則是銀行數字化轉型之中為重要的一項工作。那麼，銀行數字化風控究竟是什麼，零售業務、對公授信以及小微普惠等銀行核心業務的數字化風控體繫該如何構建，需要借助哪些工具，注意哪些環節，掌握什麼技能，如何落地實施，等等，這些問題都會在本書中有詳細講述。
數字化轉型是銀行生死存亡之戰。誠哉是言！
讀者對像
本書適合以下讀者閱讀。
銀行各級管理者、數字化轉型辦公室成員，以及從事零售業務、對公授信及普惠金融的相關崗位工作人員。
銀行科技部門管理者與相關崗位工作人員。
希望了解銀行數字化風控現狀與發展趨勢以及智能風控領域動態的讀者。
即將進入或剛剛進入銀行風控領域發展的新人。
研究銀行風控實務與發展的專家、學者。
與金融科技及數字化轉型專業相關的高校師生。
想要全面了解銀行數字化風控的讀者。
本書特色
近些年來，銀行數字化轉型相關話題持續火爆，市面上已經有很多從宏觀以及銀行業未來發展趨勢的角度進行分析的圖書，而站在銀行業務角度研究數字化轉型的書相對還比較稀少。
銀行數字化風控是銀行數字化轉型過程中為重要的一環，堪稱重中之重，特別是零售業務中的智能反欺詐、對公授信的數字化做法以及數字普惠金融等內容，本身也是部分領

贊譽：

本書的特點是將原本十分復雜的金融科技知識與數字化技術，轉化成為業務人員能輕松看懂的內容，將銀行數字化風控方法論從思維、目標、路徑、技術多維度展開，是一本不可多得的佳作。

——劉勇 中關村互聯網金融研究院院長/中關村金融科技產業發展聯盟秘書長

吳易璋從業多年，業務經驗豐富，理論與實踐結合能力極強，廣泛接觸各類銀行，深諳數字化風控之道。相信本書能夠為廣大從事金融風控、銀行數字化轉型的從業者答疑解惑，助力大家在數字化轉型之路上行穩致遠。

——付曉岩 極客邦副總裁/極客邦科技雙數研究院院長/《銀行數字化轉型》作者

本書全面講解了銀行在數字化轉型機遇下，如何利用更多的數字化手段去完善實際業務的風控體繫，針對零售、對公、普惠金融等銀行核心業務提出了一套可借鋻、可落地的解決方案，是一本不可多得的實踐寶典。

——王子玉 易觀數科CEO

作為一名銀行業資深專家，吳易璋深耕風控領域20餘年，對零售業務、對公授信及普惠金融方面的數字化風控，均有獨到見解，書中指出從零售延伸到對公的數字化轉型，正是銀行業順應數字化潮流，主動適應數字經濟發展，實現全面數字化轉型的必由之路。

——萬剛 中財龍馬學院 執行院長

作者基於多年銀行實戰經驗，詳細介紹了銀行數字化風控的關鍵要素和演變路徑，並詳細剖析了銀行數字化風控所采用的代表性模型、策略、指標和業務管理方法。對金融科技從業者來說，本書可以幫助理解數字技術在哪些銀行業務風控環節可以起到賦能作用。

——馬小峰 上海區塊鏈技術研究中心主任/同濟大學區塊鏈研究院院長