本书为“财经易文”系列之一，全书总结了作者丰富的从业经验，总结了欧美先进的模型技术和经典的管理经验，为中国消费信贷和信用卡行业填补了空白，是学习和借鉴西方发达国家数十年来技术经验的宝贵教科书。适合于信用卡中心的管理、技术和业务人员，车贷、房贷、电信、保险等涉及消费信用的从业人员，人民银行、银监会和各级政府消费信用的监管人员等参考阅读。

  《信用评分模型技术与应用》是国内首部全面地介绍欧美先进的信用评分模型的开发技术和应用经验的著作，是作者长期以来代表著名的Fair Isaac公司为全球客户设计、开发、实施各种模型的丰富经验的总结，是学习、借鉴国际经典经验和最佳操作方案的权威教科书。

本书理论联系实际，深入浅出地阐述了信用评分模型的概念、种类、优越性及其在各种金融管理活动中的重要应用，对信用评分模型的数据基础、数据挖掘的技术方法、信用评分模型的发展流程等进行了系统的介绍，对于一些在管理实践中广泛运用的模型如信用局评分模型(风险、收益、破产等)、市场营销评分模型(市场反应、转账倾向等)、申请风险评分模型、行为评分模型(风险、收益、流失倾向等)、客户评分模型、欺诈侦测评分模型(欺诈性申请、欺诈性交易)等模型的开发技术和应用策略进行了具体的阐述，并对信用评分模型的实施、管理、跟踪、检验等最佳操作经验进行了翔实的论述。

第一章 信用评分模型在消费信贷管理中的应用

 一、信用评分模型技术发展的背景与历程

 二、信用评分模型的种类

 三、信用评分模型管理的优越性

 四、信用评分模型在信用卡生命周期管理中的应用

 五、信用评分模型在汽车贷款中的应用

 六、信用评分模型在住房贷款中的应用

第二章 信用评分模型的数据基础

 一、数据的数量与质量

 二、数据来源

 三、数据元素

 四、数据词典

 五、数据集市

 六、数据仓库

第三章 数据挖掘简介

 一、数据挖掘的流程

 二、数据挖掘的组织

 三、数据挖掘的耗时分布

第四章 数据挖掘与信用评分模型的技术

 一、对数据进行描述和总结的技术

 二、对变量进行栏位划分和信息转化的技术

 三、主成分分析、因子分析、变量类聚分析

 四、类聚分析

 五、逻辑回归模型

 六、神经网络模型

 七、判别分析

 八、决策树模型

 九、共性过滤分析

 十、多元回归模型

 十一、基因算法

 十二、RFM分析

 十三、存活分析

 十四、时间系列分析

第五章 信用评分模型的开发流程

 一、模型的样本

 二、模型的变量

 三、模型的分组

 四、模型的制定

 五、模型的检验

 六、模型的实施与跟踪

第六章 信用局评分模型的开发与应用

 一、信用局简介

 二、信用局风险评分模型

 三、信用局破产评分模型

 四、信用局收益评分模型

第七章 市场营销评分模型的开发与应用

 一、市场反应评分模型

 二、余额转账倾向评分模型

 三、游移倾向评分模型

第八章 申请风险评分模型的开发与应用

 一、申请风险评分模型的效益

 二、申请风险评分模型的开发

 三、申请风险评分模型的应用

 四、申请风险评分模型应用中的决策否决管理

 附录：对申请风险评分分布表的解释

 附表：申请风险评分分布表

第九章 行为评分模型的开发与应用

 一、行为风险评分模型

 二、行为收益评分模型

 三、行为流失倾向评分模型

第十章 客户评分模型的开发与应用

 一、客户评分模型

 二、发展客户评分模型的动机

 三、客户评分模型基本要素

 四、模型发展方式

 五、客户评分模型的应用

 六、开发客户评分模型对银行内部组织的影响

第十一章 欺诈风险评分模型的开发与应用

 一、申请欺诈风险评分模型

 二、交易欺诈风险评分模型的开发

 三、交易欺诈风险评分模型的评估与应用

第十二章 信用评分模型的实施与管理

 一、组织计划

 二、制定信贷政策

 三、模型实施流程

 四、员工培训

第十三章 信用评分模型的跟踪与检验

 一、前台跟踪报告

 二、后台检验报告

 三、建立信贷管理记事表