●第一章 信用評分基礎認識與應用 /001
●第一節 信用評分卡簡介 /003
●第二節 評分卡建立與驗證 /008
●第三節 評分應用 /026
●第二章 信用評分模型規格與設計 /031
●第一節 數據收集、質量檢驗 /031
●第二節 應排除的數據樣本 /033
●第三節 樣本期間、好壞客戶定義 /034
●第四節 範例 /039
●第三章 分組（Segmentation）目的與分析選擇 /041
●第一節 分組目的 /041
●第二節 分組分析 /043
●第三節 範例 /046
●第四章 細致分析與自變量分析 /049
●第一節 細致分類（Fine Classing） /051
●第二節 範例 /052
●第三節 單因子分析（Single Factor Analysis） /057
●第四節 粗略分類（Coarse Classing） /064
●第五節 範例 /065
●第五章 模型建立方法討論 /071
●部分目錄
隨著靠前消費金融市場的開放與高度競爭，小貸公司、P2P、消費金融公司，現金貸公司等蜂擁而立，野蠻生長。這些金融產品的共同屬性就是放款金額小，審批速度快，規模數量大。不管是申貸時或核撥後，每位客戶在不同階段都有不同的潛在風險，這些風險征兆可能存在於各種令人忽略的細節中，這考驗風險控制的執行與管理能力，信用評等模型的精準決策與快速調整，就關乎風險資產品質是好壞的優選關鍵與命脈。信用評分模型建立在完整的歷史數據上，藉由數據彙整、清理、分群及探勘等技術，將大量數據轉化為有用的風險信息，信用評分模型建立後，可將風險數據化，清楚呈現客戶的違約率及風險排序，使風險單位得以確切掌握客戶風險，並制定更為精準的授信政策。環顧靠前市場具備建模能力的專纔供需失衡，特將評分建模過程逐一章節細分介紹，並提供實際案例與讀者分享，解開長久以來對建模是個黑盒子的印像。並期盼更多具備風險建模的專纔加入，具備自我開發建模的能力等
