●贊譽
推薦序
序言一
序言二
致謝
第1章消費信貸行業的創新與數據驅動/1
1.1消費信貸行業簡述/1
1.2大數據背景下消費信貸行業的創新/3
1.3消費信貸業務要以用戶經營為中心/6
1.4KYC的重要性/9
1.5大數據思維的本質/11
1.6討論：數據驅動文化的建立和組織架構設計/19
第2章新用戶獲取及用戶分群的策略設計/24
2.1潛在用戶挖掘：內部名單和外部名單/25
2.2用戶分群以及激活響應排序/26
2.3新用戶獲取策略的設計和效果監控/36
2.4新手禮包的設計與效果監控/40
2.5用戶分群的定性分析思路探討/41
2.6RFM用戶分群分析方法/44
2.7案例1：年輕持卡用戶分群策略及效果分析/46
2.8案例2：數據驅動App獲取用戶的新思路/49
第3章用戶準入和授信/53
3.1授信數據來源/54
3.2授信風險評估：申請評分卡/59
3.3申請欺詐的識別/65
3.4信用額度優化：授信及初始額度策略/67
3.5差異化風險定價/68
3.6觀察期、表現期基本流程/69
3.7FICO信用分介紹/71
3.8案例：Python環境下的評分卡構建過程/73
第4章存量用戶的經營策略/82
4.1存量用戶生命周期管理的方法及劃分依據/82
4.2新用戶成長期策略思路/86
4.3成熟期用戶的經營策略思路/88
4.4衰退期用戶的監控及對策/91
4.5流失期用戶的二次召回/93
4.6存量用戶的價值提升策略/95
4.7存量用戶的額度管理和定價策略/98
4.8存量用戶經營效果的監控/100
4.9用戶畫像的構建及驗證方法探討/101
4.10案例1：“母嬰用戶”標簽預測模型的探索/105
4.11案例2：賬單分期用戶的經營思路探究/111
第5章用戶生命價值的計量/118
5.1用戶生命價值體繫框架概述/119
5.2衡量用戶當前價值/121
5.3衡量用戶潛在價值/137
5.4結論/138
5.5案例：信用卡用戶生命價值的評估/139
第6章貸中授權交易策略詳解/141
6.1授權交易的定義和決策範圍/142
6.2授權交易的具體策略/143
6.3授權交易的額度設定/146
6.4授權交易策略的驗證/147
6.5授權交易策略的部署/147
6.6授權交易補充策略/147
6.7案例：授權交易策略的冠軍挑戰賽/148
第7章貸後催收的新思維/150
7.1突破傳統催收策略的邏輯思維/150
7.2利用大數據分析讓催收成為一種競爭優勢/155
7.3催收分析能力轉型的要點及方向/156
7.4案例：機器學習提升催收效率/157
第8章數據挖掘與用戶服務/161
8.1大數據正在改變用戶服務的不同方面/162
8.2大數據技術的具體應用/163
8.3案例：利用文本挖掘發現用戶的真實需求和用戶的態度/165
第9章大數據提升反洗錢效率/169
9.1反洗錢合規面臨的問題/169
9.2大數據，大挑戰/170
9.3大數據技術驅動變革/171
9.4金融機構的實踐/172
9.5案例：用機器學習模型判斷用戶風險等級並解決樣本數據不平衡問題/176
第10章數據驅動的工具箱：數據挖掘和常用建模方法概述/182
10.1數據分析能力的進階/183
10.2模型開發的基本流程/184
10.3數據收集和假設檢驗/189
10.4因子分析/主成分分析/196
10.5決策樹/205
10.6隨機森林算法/210
10.7梯度提升決策樹/215
10.8貝葉斯分類/223
10.9支持向量機/227
10.10聚類分析/230
10.11線性回歸和邏輯回歸/235
10.12推薦算法/243
10.13神經網絡/248
10.14社交網絡分析/256
10.15文本挖掘/259
10.16討論：模型的解釋性VS.模型的準確性/268
第11章模型的評審、驗證和生命周期管理/276
11.1模型管理的全流程/276
11.2模型管理繫統/277
11.3模型風險等級/278
11.4模型檢查的時間點/279
11.5模型驗證數據庫/279
11.6模型文檔/280
11.7模型生命周期管理/281
11.8討論：模型驗證團隊的架構設計/282
第12章大數據：用戶忠誠度計劃背後的秘密武器/283
12.1引言/283
12.2構建用戶激勵體繫，陪伴用戶成長/284
12.3用戶忠誠度的衡量方法及評價標準/289
12.4案例：世界十大零售銀行用戶忠誠度計劃簡介/292
參考文獻/300

本書以如何更好地“了解你的用戶”（KYC）為主軸，按照金融機構和用戶形成關繫的發展順序及用戶生命周期的時間順序，詳細解析了消費信貸業務在用戶經營管理上想要取得成功的秘訣。本書詳細闡述了數據驅動在了解用戶、制定策略過程中的價值和應用，介紹了在信貸用戶經營過程中用到的各類大數據分析方法、常用的機器學習算法、預測模型的開發及管理流程，還著重介紹了經營過程中各個階段所涉及的策略開發及其背後的邏輯思維，包括潛在用戶挖掘、用戶開發策略、授信準入、風險定價、風險管理、反欺詐、額度管理、授權交易管理、用戶促活、用戶留存、用戶交互、貸後催收、合規管理、反洗錢以及用戶服務等。本書貼近真實場景，兼具權威性與前瞻性，是廣泛適用的普及讀物，適合對大數據驅動業務感興趣的企業高管、決策者、創業者、數據分析師、風險管理者、產品經理以及相關專業的學生等，還可以為中國日益興起的互聯網金融及直銷銀行的數據化運營提供借鋻。