零售金融：数据化用户经营方法、工具与实践

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推荐序
序言一
序言二
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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