风控：信贷风险分析中的数学原理与业务实践

本书融汇了作者在风险分析及管理工作中积累的丰富经验和实战心得，对风险分析及管理领域涉及的各方面技术进行了系统且详尽的介绍。全书通俗易懂，贴近实战，对于初涉门径的从业人员，有很强的指导作用；不仅对风险管理中运用的数学原理进行了全面解读，还深入浅出地阐述了统计模型的基本原理，以及模型搭建、验证的全流程，还包括大数据的数据源甄别分析、成本考量和模型上线部署的详细过程。本书不仅适合数据建模的专业人员学习，也适合金融信贷领域的风险管理者及信贷行业参与者使用，同时也可作为高校金融风控类课程的教材使用。

张岩，马上消费金融风险高级总监。浙江大学概率论与数理统计硕士，同济大学控制科学与工程博士，拥有十多年以上的消费信货行业从业经验，曾担任发现金融、平安银行、外滩征信、京东数科、乐信等知名金融机构和第三方征信机构相关业务负责人职务，在风险模型、风控策略设计与实施，信贷产品设计运营等领域拥有丰富的业务和管理经验。公众号：数据风控和数学史故事

前言

之前与张岩共事期间，同事们都尊称他为“岩神”。大家知道，从学得不好到学霸，已经有了很大的差距；学霸和学神之间，更是天资方面的碾压。“岩神”之所以是“岩神”，是因为大家遇到各方面的问题，都会去向他求助，并能从他那里得到出乎意料的最优方案。

受他的邀请，给《风控：信贷风险分析中的数学原理与业务实践》这本书写个序，其实我内心是惶恐的。虽然我从事信用卡和小额信贷风险管理工作十五六年，但是在统计模型领域，我始终觉得自己是个半路出家的“门外汉”，所以很怕自己所言不当，影响了大家对本书价值的评估。

2010年前后，我在信用卡中心受命组建第一个风险模型团队。当时的团队成员有风险模型的资深专家，有数学专业的高才生；但是，对于在当时怎样把模型工具应用到风险管理的实践中，大家还没有成型的做法。彼时，就特别希望有一套“教材”，从基本原理到建模实践全部讲清楚。这样既可以当作新人的培训材料，也可以作为大家实际操作时的工具书。如今，通读完“岩神”的新作，可以说它就是当年我特别想找到的那本实用工具书。

本书用通俗易懂的语言，把风险管理中运用的数学原理进行了全面的解读，语言诙谐又不失严谨。难能可贵的是，本书把互联网行业经常用到的高深理论，用非常接地气的方法给大家介绍，对于一般读者，或者像我这样一知半解的人，也可以把它当作科普读物来学习。

此外，在建模的专业内容方面，从原理出发，更贴近实战，对于初涉门径的从业人员，有很强的指导作用。本书涵盖的范围，并不局限于风险管理本身，还涉及定价、成本等多个方面，也可以看出作者在小额信贷领域积累了非常丰富的经验。

最后，希望各位读者能够带着轻松愉快的心情阅读本书。

苏州银行数字银行总部风险总监 周骏

1. 为什么要写这本书

2008年7月毕业后，我有幸来到大城市上海加入发现金融Services（DFS）在国内刚刚筹建的分析中心，也从此进入了这个在国内即将爆发的行业。实际情况是，在上学的时候，不像很多同学早早地便确定了职业发展的方向，我对未来到底要做什么一直是懵懵懂懂的，毕竟在当时，学数学或统计专业的人，通常会被认为是要去当老师的。

加入DFS后，幸运遇到了多位不吝赐教的业界前辈，让我仿佛打开了一扇新世界的窗户，原来现实世界中数学也可以这样用。当然，这里的数学不是在学校中学习的微分、积分、数论、随机过程等，而是通过数据来指导业务的走向和决策。通过各种复杂的数据组合，分析各种各样的问题和解决方案，通过各种各样的方法将数据的逻辑梳理清楚，与各个业务部门的同事讨论，从不同的角度去解读数据，这些看似烦琐的事，带给我极大的满足感。

近些年来，我国风险分析师这个行业有一个显著的短板，就是分析师缺乏持续提升分析技能的动力与条件。

先说动力，这几年行业发展得太快了，风险分析在很多业务单元还几乎处于从0到1的阶段，绝大多数分析师能从管理岗的提升中得到更多的收入提升，而一旦进入管理岗后又偏向于项目管理和团队管理方面的工作，不太会参与比较细节的分析；而绝大多数公司，也没有为分析技能的提升，提供高职级的职位。一切都太快，很多事情来不及进行仔细的分析就要得出结论，执行实施。

再说条件，同样由于行业发展快和工作节奏快。首先，真正有经验的分析师其实很少有时间能够针对新员工给出系统性的指导；其次，如果一个分析师想自学，市面上很多商业培训往往流于表面，而很多这个领域的书籍都只是系统性地讲述了行业的通行做法和概念，这些概念和其背后的业务逻辑之间的桥梁是缺失的，因为每家企业的实际情况都不一样，如果不能将这些概念、方法背后的逻辑融会贯通，在很多时候生硬地应用很难得到预定的效果；最后，工作催得急，很多分析时的必要步骤可能会被省略。要知道，风险分析本身也是有风险的，很多步骤就是为了控制风险分析本身的操作风险才制定的，如果这些必要的步骤在分析中逐渐省去，当产生问题时可能已经悔之晚矣。

随着这两年市场和监控环境发生的变化，各个公司越来越看重精细化运营的能力，这里当然也包含风险的运营。从2017年起，我就开始在公众号上断断续续地分享这些年在风险分析工作中的心得，希望能够帮助大家捅破很多看似神秘的“窗户纸”，少走一些弯路。从2020年起，又将之前的很多材料重新整理汇总，系统地介绍关于风险分析那些看似基础，但背后有着复杂业务逻辑的实践、方法、概念。由于水平有限，若有谬误也请大家谅解，欢迎来函或当面探讨。

在整理这本书的过程中，确实只有自己一个人，而且除了引用部分，其他内容也是一字一句写出来的，因此对于很多非常基础或不是那么关键的概念可能就偷懒跳过了（相信有心的读者也能从其他书找到）。另外，也不太想我的这本书变成一本参考手册，而是可以成为一本能够伴随每个分析师成长的实践指南，所以在很多特别细节的逻辑、代码以及说明方面会有一定的缺失，也请大家谅解。不排除会持续地修订，逐步补充。

2. 风险分析既是“技术”也是“艺术”

这句话是我刚加入DFS的时候，一位公司前辈做的经验分享，至今记忆犹新；但随着工作经验的增长，才逐渐认识到这句话真正的内涵。风险分析当然是需要技术的，这里的技术包括各种分析指标、代码逻辑和各种挖掘算法，这是一切工作的基础；但对于风险分析来说，更加重要的是，基于对业务的深入了解来解读那些数据，根据经验对市场变化等未知的事情做出合理假设等难以量化的技能。这个也是我在本书中一直秉持的理念，每一种方法、技巧以及指标都有其自身的优势和局限性，因此面对不同的业务需求时，不能生搬硬套，一定要实事求是地做出各种合理或不得已的假设，保持警惕地使用各种“技术”。

另外，在介绍很多方法的时候，会更偏重这个方法产生的主要原理和背景，而不是方法本身；为了能够更好地理解这些方法，会把背后复杂的原理做一定的提炼，尽可能直白地解释，因而不可避免地会造成一些方法与其精确定义有一定偏差，非常欢迎大家能够基于对这些方法深入的理解与我进行探讨。同时想说明的是，在实际的工作中，不要拘泥于方法的形式，千万不能搞“本本主义”。

如果把每个分析师的分析技能比作是生产力，那么一家公司的风险分析架构和分析师之间的协作机制就是生产关系；本书主要介绍的是生产力相关内容，2020年我再一次回归风险管理工作后，对于新时代下风险管理生产关系又有了许多新的认识，期望未来能够有机会也和大家分享。

3. 特别鸣谢

除了感谢我的家人、领导、朋友、同事在这几年中给予我的支持外，在撰写此书的过程中，还参考了大量书籍，同时开源工具t1modeler和Apache Echarts也提供了众多模型输出报告示例，极大地减轻了我的工作量，特此鸣谢。

张 岩

2022年5月