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【每周一本书】之《消费金融真经》:个人贷款业务全流程指南

【数据猿导读】 “数据驱动”是贯穿本书的核心理念,“五大原则”是管理消费金融业务的精髓

编辑 | abby

官网 | www.datayuan.cn

微信公众号ID | datayuancn

金融的本质是不同主体之间通过价格发现来实现跨时空的价值交换。霍学文在《新金融,新生态:互联网金融的框架分析与创新思考》一书中曾用一个简洁的公式表达了金融的基本要素:金融=信息+制度+技术。其中信息是载体,制度是保障,技术是动力。传统金融业偏好服务高大上的企业和高端客户,但对普通大众和中小微企业的服务却并不到位,在互联网深水区,信息和技术有了极大的发展,如果制度能与时俱进,中国的金融就有望弯道超车,最终实现数字化和普惠化。

互联网虽然诞生于美国,但因其去中心化的特性,与中华文明"君子和而不同"根基相通,这使得互联网进入国内后迅速生根发芽:从开始的信息、娱乐、出版,到电商,再到今天推动高度管制、专业的金融行业深度互联网化和共享经济的蓬勃发展,互联网正在深刻改变我们的经济社会。

据艾瑞咨询报告,中国互联网消费金融交易规模从2013年的60亿元猛增至4367.1亿元,4年内实现了70倍爆发式增长,但市场还远远未被满足。据统计,美国消费金融扣除房贷和车贷后,家庭负债比高达25%,而国内仅为0.1%。互联网金融把数量庞大的中小微企业和个人通过互联网高效地聚合起来。

大型互联网平台,借助其场景和效率的优势,而各种新兴的金融科技公司,也通过向平台输出技术或者自建场景抓住"金融长尾",推动着普惠金融的大潮。在如火如荼、纷繁激进的互联网金融浪潮中,如何透过现象、摒弃浮躁,精准地抓住消费金融的本质?

今天,小编为大家推荐的《消费金融真经》一书就总结了美国消费金融从开始到蓬勃发展,以及遭遇经济危机后复苏的实践经验,提炼出管理消费金融业务之"数据驱动"的核心理念,以及风险收益平衡原则、未雨绸缪的业务规划原则、通过概率进行管理原则、通过业务指标体系管理原则和权责清晰的风险管理原则"五大业务管理原则"。

本书作者在书中提到:“如果有更多的金融从业人员阅读本书,并将书中提炼的消费金融管理原则有效地应用于业务中,2007年的金融危机则有可能避免”。戴维·劳伦斯(David Lawrence)和阿琳·所罗门(Arlene Solomon)在本书中总结了从业35年的金融实践经验,并结合了顶尖咨询公司和行业领先企业的案例。

“数据驱动”是贯穿本书的核心理念,“五大原则”是管理消费金融业务的精髓。

本书前几章先后从金融产品定位与设计、信用评估与审核、潜在客户营销、已有客户管理,以及催收的战略和战术方法等业务全流程的角度,介绍了各环节具体的管理原则和操作技巧,并以邮件营销和基于场景的消费贷款,主要是车贷和商品贷等实际应用为例,介绍这些原则与技巧的应用方式;

后续几章介绍了消费金融管理的核心--产品利润分析,以及管理监控指标体系构建和组织架构建设;

最后一章总结了经济衰退时期的消费信贷管理思路。

作者介绍:

戴维·劳伦斯(David Lawrence):现任D.B. Lawrence & Co.公司的总裁,具有四十多年的消费信贷管理经验。曾在花旗银行就职九年多,历任消费信贷部高级信用官,以及信贷政策委员会代表。在花旗银行首次开发了针对高管的消费信贷业务培训课程;也是1984年花旗出版的《风险与收益:消费者借贷的技巧》和1992年Prentice Hall出版的《消费信贷工作手册》两部书的作者。戴维也是《消费信贷杂志》的主编,他是管控大体量消费信贷业务的行业领军人物。

在加入花旗银行之前,戴维曾在福特汽车公司的多个部门任职21年。其间创建了福特在澳大利亚、菲律宾、日本和中国台湾等地区的车贷业务。

阿琳·所罗门(Arlene Solomon):在广泛的业务领域中具有丰富的咨询经验。除了通常的机构和培训咨询业务外,阿琳的公司(阿琳·所罗门商务咨询有限公司)还设计和开发培训和沟通项目。  

译者介绍:

天创信用CRO 张宇

毕业于美国宾夕法尼亚州立大学和南京大学。 现任天创信用服务有限公司首席风险官和易宝集团副总裁,曾任美国前五大银行Capital One风险决策高级管理职位,在马上消费金融负责数据风控,对运用国内外征信、第三方数据以及大数据搭建风控和盈利模型进行数据驱动决策有丰富的经验。

在Capital One任职的十余年中三次荣获CEO卓越奖,首次将复杂机器学习模型引入金融行业并运用于信用决策,设计、实现了三代Capital One核心信用审批模型,率先在业界实现个人精准评估框架,大幅提高了数据驱动决策的深度和广度。

目前负责天创信用风险管理战略布局、规划,领导数据和风控团队,帮助金融机构构建包括贷前、贷中、贷后的全流程风险管理体系,设计和实施消费信贷、小微信贷等多领域的风控策略和模型。

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