未来金科学院

贷后管理，顾名思义就是银行等信贷机构从贷款发放或其他信贷业务发生后直至本息收回或信用结束全过程的信贷管理。关注“金科应用研院”，回复“优快云”领取风控资料合集因为逾期在信贷中无可避免，而贷后管理作为风控流程的最后一道抓手，是转亏为利的关键。本文先向读者介绍贷后管理流程中资产质量、催收方式、过程管理这3个部分涉及的常用专业术语与指标作为脉络，给读者当一位了解贷后的“引路人”。资产质量**入催：**特指进入待催任务列表，不一定与逾期天数逾期金额相关，如宽限队列，强制入催。到催收流程，考虑催收存在

“信用策略做得好的就一定能把欺诈策略做得好吗？”“不是”反欺诈的策略是定义NO的，找出不准入的人，比较像是排雷的过程。信用策略一部分工作同样是定义NO，例如逾期天数限制、信贷申请次数限制，但信用策略更需要偏重于定义YES，也就是定义目标客群特征。我们在定义NO时，需要接入数据源来辅助判断，那么头疼的问题来了：如何接到有用的数据？????做法1：确定一个拟测试数据的list，选取测试样本发过去，待测试样本返回后，运用单变量分析方法，确定ks/iv等高的数据对接；????做法2：在样本选取上考虑信

多事之秋，大数据风控行业亦不平静。接二连三传出提供数据服务的供应商被警方介入带走，其他未被警方介入的数据供应商，如惊弓之鸟一般快速停止一些敏感业务。仅从网络搜集信息来看，“整顿”之风波及的大数据风控供应商如下试问，在此大数据信贷危难时期，应该如何做好风控业务呢？一、银行或持牌金融机构影响不大对于银行或者持牌金融机构，首先在选择接入哪家数据供应商之前会经过谨慎考量，成本并不是其考虑的唯一标准...

一、多头的两个范围界定传统金融的定义（也是正确的定义）：多头就是多头负债，一个客户有两个或者两个以上的在还金融借款，相比一个在还，客户的风险相对更高，因为他有更大的还款压力，更多的资金缺口。这里说到另一个话题，我们通过分析多头数据发现，它的分布往往可能是呈现u型的，就是表现最好的并不一定是一笔负债，两笔负债，可能是5到8笔，然后再往后逾期开始过高。这个问题并不与前面的相悖论，这些是大数据分析...

一条案例：如何选择合适的第三方数据源真实案例阐述不论是银行还是非银机构进行金融信贷产品展业过程中，都需要持续的与外界资源进行互换沟通。获客、导流、风控、委外催收，正是因为整个产业链条的分工合作，金融信贷产业才可以总体维稳、获益。不论是金融第一梯队银行类，还是二、三梯队非银机构，风控部门在进行信贷风险控制环节都需要接入大量的第三方外部数据，以此支撑信用风险精准判断与预险。如何选择合适的第三方...