黄丁聪，资深数字金融专家、大数据专家。曾任中国建设银行总行上海大数据智慧中心首席产品经理、普惠与互联网金融处负责人。参与起草建设银行大数据应用战略规划。带领团队推进建行“云税贷”等小微快贷产品的大数据风控模型体系研发工作。先后获得工信部“星河奖·行业最佳大数据应用”，以及《亚洲银行家》杂志“亚太区最佳数据分析项目”等奖项。曾受邀担任河北雄安新区住房租赁积分方案评审专家、“鑫智奖”金融数据智能优秀解决方案评选组委会专家等。

本书将首先从小微信贷的发展现状出发，基于数字时代视角，预判小微信贷发展趋势。然后在此基础上，整体性地介绍小微信贷大数据智能风控体系，详细阐述小微信贷大数据智能风控业务流程、大数据模型的体系和特点、与消费信贷数字风控的差异，并深入介绍需要考量的风控维度。再进一步围绕大数据智能风控体系，深入阐述主要大数据风控模型的建模思路和建模方法。最后，数据是数字风控的基础，是核心生产资料，本书结合应用实践与数据安全管理现状及未来发展趋势，提出相应的数据应用策略。

背景篇 数字时代的小微信贷
第一章 小微信贷的定义与发展现状
第二章 数字时代小微信贷的发展趋势
第一节 数字时代已来，小微信贷迎来最好的时代
第二节 小微信贷的四大发展趋势
架构篇 小微信贷大数据智能风控体系
第三章 从小微信贷传统风控模式的痛点说起
第一节 小微企业说：银行贷款材料多、审批慢，交易成本高
第二节 银行说：小微企业倒闭快，控不住风险
第四章 小微信贷大数据智能风控体系是什么
第一节 大数据智能风控业务流程
第二节 大数据模型体系
第三节 风控策略的制定
第四节 小微信贷大数据智能风控的特点
第五章 小微信贷大数据智能风控维度
第一节 宏观风控维度
第二节 微观风控维度
第三节 指标设计方法
技术篇 小微信贷大数据智能风控模型建模方法
第六章 算法基础
第一节 机器学习基础
第二节 信贷风控常用算法
第三节 模型评估与优化
第七章 图数据库及图算法介绍
第一节 关系型数据库和图数据库
第二节 图技术应用
第三节 显式图特征挖掘算法
第四节 隐式图特征挖掘算法
第八章 传统评分卡模型构建方法
第一节 数据准备
第二节 特征筛选
第三节 测试集划分
第四节 变量分箱和wOE编码
第五节 逻辑回归建模
第六节 模型调整与评价
第七节 评分卡转化
第八节 评分卡模型分类与应用
第九章 评分卡模型建模的几个创新优化方法
第一节 模型定义优化
第二节 特征挖掘优化
第三节 建模方法优化
第十章 风控技术创新
第一节 资金交易紧密度
第二节 关系综合亲密度
第三节 社会资本值
第四节 行业地区风险指数
第五节 额度优化模型
第六节 风险传染模型
第十一章 模型风险管理
第一节 模型风险管理的主要指标介绍
第二节 模型研发的风险管理
第三节 模型投产前的风险管理
第四节 模型运行期间的风险管理
数据篇 小微信贷大数据智能风控的数据基础
第十二章 风控数据维度与数据应用
第一节 宏观数据
第二节 企业主评价数据
第三节 企业经营数据
第四节 数据应用模式
第十三章 数据风险管理
第一节 数据风险的表现形式
第二节 数据风险管理机制
参考文献
后记