胡勇
　资深互联网风控专家、产业链风控专家，有超过10年风险管理经验，对小微信贷风控和产业链金融都有深入的研究，有诸多从0-1的产业链融资、互联网小微信贷产品成功孵化经验，现为某大型互联网公司小微风险总监，负责小微信贷产品研发与风险管理。
冯占鹏
互联网信贷领域资深风控专家，积累了近10年互联网风控实战经验，擅长风控模型和风控策略，著有系统讲述风控策略的畅销书《Python金融风控策略实践》。
郭堃
小微信贷风控领域资深专家，对数据、产品和风控解决方案有超过6年的实战经历，尤其擅长数字化信贷产品的设计、落地与运营，拥有过百亿级小微信贷产品孵化经验，以及融合多种产业、多类场景小微信贷资产的运营管理经验。
刘思静
小微信贷产品资深风控专家，深耕小微信贷领域7年，对各类金融机构的小微信贷产品、不同定价客群有丰富的风控实战经验，擅长业务经验与智能风控驱动相结合，快速搭建有效的风险策略和风险模型体系。

适读人群 ：信贷从业人员，风控从业人员、金融行业从业人员
（1）作者背景权威：由拥有多年风险管理经验的互联网大厂风控专家撰写。

（2）覆盖多个场景：融合了作者在互联网风控、产业链风控、小微信贷产品风控3大场景的智能风控经验。

（3）内容系统全面：从小微信贷的主要风险及其防范，到小微信贷的风控系统、风控模型、风控策略，再到小微信贷产品运营和客户运营，面面俱到。

（4）实战实用兼备：提供了大量实践案例以及模型、策略的 Python代码，理论知识与实际应用结合。

前　　言
为什么要写这本书
作为国民经济的重要组成部分，小微企业在推动经济增长、创造就业机会和促进社会发展方面发挥着至关重要的作用。然而，与之相对应的是，小微企业在融资方面一直面临着巨大的挑战，尤其是在获取信贷支持方面。究其原因，小微企业在数据丰富度、真实性、准确性等方面难以保障，传统的信贷风险控制方法往往过于依赖人工审核和经验判断，导致了信贷风险的不确定性和不稳定性。随着大数据技术的发展和应用，越来越多的金融机构开始尝试利用大数据技术来开展小微企业信贷风险控制，以提高信贷决策的准确性和效率，在小微企业的智能风控技术方面，也处于探索
阶段。
我们在探索和实践小微信贷智能风控的过程中遇到了很多困难和挑战，也积累了丰富的从业经验，希望通过本书分享我们的小微信贷智能风控经验来帮助相关从业人员更好地为小微企业提供信贷服务，也希望通过本书传播小微企业智能风控的相关知识，促进小微信贷更快地向数字化、智能化发展。
本书特色
本书特色主要体现在以下几方面。
系统性：本书系统地讲解了小微信贷智能风控涉及的各个方面，包括小微企业的定义和市场现状、风险识别与防范、获客方式与渠道管理、产品研发与风险控制、智能风控基础设施建设、风控模型的开发与应用、风控策略的制定和优化、产品运营与客户运营等，帮助读者全面理解小微信贷智能风控的相关内容。
实践性：本书提供了大量实践案例以及模型、策略的Python代码，帮助读者将理论知识与实际应用相结合。通过学习这些案例和代码，读者能够更好地理解小微信贷智能风控的具体操作步骤，并在实践中应用所学知识。
全面性：本书从小微信贷智能风控的各个环节和维度进行了全面阐述，涵盖市场风险、获客风险、欺诈风险、信用风险、流程风险、操作风险等多个风险类型，并提供了相应的解决方法和策略。通过本书，读者能够详细了解小微信贷智能风控所面临的各种挑战，并学到相应的应对措施。
实用性：本书提供了丰富的工具和方法，如数据管理和标准化建设、智能风控系统的构建、模型开发与模型监控、策略开发与策略调优等，使读者掌握风控模型、策略的制定和优化方法，构建适合自己的小微信贷智能风控基础设施。通过本书，读者能够学到实用的技巧和方法，提高风控能力。
综上所述，本书旨在帮助读者全面了解小微信贷智能风控的相关内容，并在实践中应用所学知识，提高风控能力和竞争力。
读者对象
金融数据分析师
风险策略分析师
风险模型开发人员
小微信贷风险管理相关从业人员
对小微信贷智能风控感兴趣的人员
如何阅读本书
本书共7章，各章具体内容如下。
第1章从认识小微信贷入手，介绍小微企业的划分标准及发展现状、小微信贷的特征及主要模式等内容。
第2章从市场风险、获客风险、欺诈风险、信用风险、流程风险和操作风险等方面，详细探讨小微信贷面临的主要风险的特点和防范要点。
第3章从认识不同获客方式的特征和产品设计的主要内容、环节出发，基于客户需求管理、风险和效益管理的双重视角，全面介绍将风控与获客、产品设计相结合的思路和方法。
第4章介绍数据及变量的管理和标准化建设，以及智能风控常用的系统。通过学习这些内容，读者能够建立起适合自己企业的智能风控基础设施。
第5章介绍小微信贷风控模型的定义和全生命周期管理，并重点讨论贷前、贷中和贷后需要开发的主要模型及贷前模型开发的实践案例。通过学习这些内容，读者能够掌握小微信贷风控模型的建立和应用技巧。
第6章介绍小微信贷风控策略的定义和开发思路，并重点讨论小微信贷风控策略的制定方法。通过学习这些内容，读者能够制定适合自己企业的风控策略，并提高风险管理能力。
第7章介绍小微信贷产品运营和客户运营的目标与意义，并提供主要的运营工具和方法。通过学习这些内容，读者能够有效地进行小微信贷产品运营和客户运营，提升客户满意度。
希望通过本书的学习，读者能够全面了解小微信贷智能风控的相关内容，并在实践中应用所学知识，为优质小微企业的融资提供更好的支持，推动小微企业的发展。
勘误和支持
限于所处的环境和水平，本书难免有疏漏或错误，恳请读者海涵与斧正。若读者发现问题，可发送邮件至maggieliu806@qq.com，我们将尽可能及时回复。另外，读者可关注“Python金融风控”微信公众号，并发送“小微信贷智能风控”获取随书附件下载链接。
致谢
感谢工作中遇到的所有领导、专家、同事、同行，和优秀的人在一起工作、学习、交流，让我们积累了丰富的小微信贷智能风控方面的工作经验。
感谢我们的家人，在写作本书的将近一年时间里，离不开他们的理解和支持。

目　　录
前言
第1章　小微企业及小微信贷发展概况　1
1.1　小微企业定义及划分标准　2
1.1.1　国家标准——工业和信息化部对小微企业的划分　2
1.1.2　监管标准——央行及银监会对小微企业的划分　8
1.1.3　企业所得税口径下的小微企业划分标准　10
1.1.4　增值税口径下的小微企业划分标准　11
1.2　小微企业发展现状　12
1.3　小微信贷定义及特征　13
1.3.1　小微企业的信贷需求及供给　13
1.3.2　小微信贷面临的困难和存在的问题　15
1.3.3　小微企业融资困境的解决途径　16
1.4　小微信贷的主要模式　16
1.4.1　以抵押、担保为主的信贷模式　16
1.4.2　信贷工厂模式　18
1.4.3　IPC模式　19
1.5　数字化智能风控的萌芽与普及　22
1.6　本章小结　24
第2章　小微信贷面临的主要风险和防范要点　25
2.1　市场风险　26
2.1.1　经济环境变化的影响　26
2.1.2　政策变动的影响　27
2.1.3　市场竞争的影响　28
2.1.4　市场风险的防范　29
2.2　获客风险　29
2.2.1　客群前置筛选与信息博弈　30
2.2.2　获客与风控核心数据的隔离　31
2.2.3　虚假宣传与获客成本　32
2.2.4　场景获客的真实性　33
2.3　欺诈风险　33
2.3.1　借壳欺诈风险及其防范要点　34
2.3.2　养壳欺诈风险及其防范要点　35
2.3.3　数据虚增欺诈风险及其防范要点　36
2.4　信用风险　37
2.4.1　企业主信用风险的表现及防范要点　37
2.4.2　企业信用风险的表现及防范要点　39
2.5　流程风险　42
2.5.1　信息流管理中的风险及其防范要点　43
2.5.2　资金流管理中的风险及其防范要点　44
2.5.3　物流管理中的风险及其防范要点　44
2.6　操作风险　45
2.6.1　操作风险的来源　45
2.6.2　操作风险的防范要点　46
2.7　不同类型的小微信贷风险防范　47
2.8　本章小结　48
第3章　获客与产品设计　49
3.1　获客方式　49
3.1.1　开放式非精准获客　50
3.1.2　开放式精准获客　53
3.1.3　封闭式获客　58
3.2　贷款机构视角下的获客管理　61
3.2.1　获客人员管理　62
3.2.2　获客合作机构管理　65
3.3　产品设计　68
3.3.1　产品要素设计　68
3.3.2　产品流程设计　72
3.4　本章小结　76
第4章　小微信贷智能风控基础设施建设　78
4.1　数据及变量　79
4.1.1　小微信贷产品中的数据探寻——认识数据　79
4.1.2　正确锁定数据来源——获取数据　81
4.1.3　综合评估数据价值——筛选数据　85
4.1.4　数据的规范与整合——清洗数据　87
4.1.5　数据的应用化与特征化——衍生变量　88
4.2　小微信贷智能风控常用系统　91
4.2.1　变量管理系统　91
4.2.2　风控决策引擎　94
4.2.3　人工审核系统　97
4.2.4　数据分析系统　100
4.2.5　客户运营系统　100
4.2.6　贷后催收系统　102
4.3　本章小结　105
第5章　小微信贷风控模型　106
5.1　风控模型定义　106
5.2　风险模型体系搭建　107
5.2.1　一主多辅　108
5.2.2　先简后繁　109
5.3　风控模型全生命周期管理　110
5.3.1　模型开发　110
5.3.2　模型评审　129
5.3.3　模型部署　130
5.3.4　模型监控　131
5.3.5　模型迭代　132
5.3.6　模型下线　135
5.4　风控模型常用算法　136
5.4.1　简单算法　136
5.4.2　集成算法　141
5.4.3　融合算法　145
5.5　小微信贷风控模型简介　147
5.5.1　小微信贷与零售信贷的区别　147
5.5.2　如何构建小微信贷风控模型体系　148
5.5.3　宏观经济指标与小微信贷风控模型　149
5.6　贷前风控模型　150
5.6.1　小微信贷贷前风控模型体系　150
5.6.2　基于贷前风险主模型的客群分层　154
5.6.3　实践案例：基于企业税务数据进行A卡开发　155
5.7　贷中风控模型　177
5.7.1　小微信贷贷中风险模型体系　177
5.7.2　小微信贷贷中运营模型体系　179
5.8　贷后风控模型　180
5.9　本章小结　182
第6章　小微信贷风控策略　183
6.1　小微信贷风控策略概述　184
6.1.1　小微信贷风控策略定义　184
6.1.2　风控策略和风控模型的关系　184
6.2　线上小微信贷基础——数据和变量　185
6.3　策略要素：规则和风险决策　187
6.4　策略要素1：规则　188
6.4.1　人工规则　189
6.4.2　自动规则　195
6.5　策略要素2：风险决策　202
6.5.1　策略的应用场景　203
6.5.2　不同信贷流程中的风险决策　205
6.6　策略生命周期管理　209
6.6.1　策略准备　210
6.6.2　策略开发　212
6.6.3　策略评审　228
6.6.4　策略部署　229
6.6.5　策略监控　231