推荐互联网金融风控书籍？

一、推荐互联网金融风控书籍？

作者个人最早是在2012年时接触互联网金融，在前面两年其实个人更多的还是抱着试探的心态开始接触的，到2013年以后，互联网理财才成为个人主要投资理财渠道。今天就跟大家分享一下个人曾经读过的一些理财类书籍。按读的先后顺序排。

第一本：《中国经济大萧条还有多远》

推荐指数 ☆http://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_jpg/A5nT0n0Iv5mQU9vzP8UibOSfUYMicDVfR7LLOmNFknDRznicR8oJ6EXVib872icstOhJTlOxN7Nwle1QsiarWIWAtlRw/640?wx_fmt=jpeg&tp=webp&wxfrom=5&wx_lazy=1

那时候阅读这本书，纯粹是出于兴趣爱好，在书店瞎逛为打发时间买来看的，书中的内容提到了很多中国经济发展所面临的问题，好几年过去，也没见中国经济有多困难。本书唯一的亮点，即文章中提到未来可能会遇到光伏产能严重过剩的问题，尤其是前些年很多地方为了追求政绩，上了很多光伏项目，导致产能严重过程，光伏这玩意更容易受光照时间的影响，北方比如内蒙，一个月中可能只有几天是天气比较差的时候，其它时候都是大太阳，而且地域广阔，他们上光伏项目条件好得多；南方比如四川盆地，有时一个月中就只有几天时间出太阳，更差的时候在冬季甚至一个月不出一天太阳，这种地方搞光伏项目个人觉得先天性就不足，不仅仅是四川，南方的好几个省份，天气也好不到哪里去。结合最近网贷平台绿能宝的事件看，这个产业的在南方的发展前景我个人是不看好。

第二本：《如何读懂财经新闻》

推荐指数 ☆☆☆☆☆

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这本书是看的次数最多的，看过超过5次，第一次看的时候也不太懂，后面反复看，才看出了一些名堂。它里面的内容比较基础，主要就是教老百姓如何去看懂各类财经新闻，也有一部分介绍网贷投资，黄金投资，股市投资最基本的常识。也是个人最喜欢的一本工具书。

第三本：《玩转互联网金融》

推荐指数 ☆☆☆☆

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这本书网贷平台人员写的，所以他写的主要就是网贷，前面几张鼓吹网贷如何有前景，后面主要介绍了网贷平台的主要业务模式，如何识别网贷平台好坏，还提及了部分众筹。

第四本：《解放众筹》

推荐指数 ☆☆☆

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这本书是一群作者写的，书本身就是众筹的一种方式，讲的最多的就是收益权众筹，渠道众筹，奖励众筹，读完后主要的印象就是：“人多力量大，众人拾柴火焰高”。

第五本：《我的第一本互联网金融理财全书》

推荐指数 ☆☆☆☆

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这本书是比较综合性的理财书籍，虽说主要讲网贷，但里面银行理财、债券、基金、期货、股票、外汇、保险、信托、网贷都在谈。它更多的是对这些理财方式的介绍，干货比较少。

第六本：《股权众筹》

推荐指数 ☆☆☆

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这本书主要是介绍老百姓如何进行股权投资。不一定适合大部分老百姓。

第七本：《从零开始学理财》

推荐指数 ☆☆☆☆☆

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这本书更多的是讲投资理财和投资习惯，后面就是各大理财方式的方法介绍，缺点是网贷这一块提的非常少，书是2013年第一次印刷的，我认为有些跟不上时代的节奏，不过从侧面说明，网贷这一块的受众度还是偏低的。

其它三本如下：

推荐指数 ☆

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http://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_jpg/A5nT0n0Iv5mQU9vzP8UibOSfUYMicDVfR7FnnAI1bm8LhQzkPZM9eXN8FD06QoHBa5Klp7vel3x9pe44JUPkKwZQ/640?wx_fmt=jpeg&tp=webp&wxfrom=5&wx_lazy=1

这三本书很一般，也没怎么看，就是以前搞活动时随手买来消遣娱乐的，买回来后也没太过于专注研究。

第十一本：《2016中国互联网金融年报》

推荐指数 ☆☆☆

这本书是最近朋友送的，编著是中国互联网金融协会。它主要是讲互联网支付、网贷、互联网的保险、基金、消费金融、直销银行、证券、股权融资等等。个人也是刚开始看，还没看完。

以上就是个人读过的一些换联网金融类书籍，仅供大家参考。

作者简介:乐山大佛，互联网金融专栏作家。欢迎大家关注个人微信公众号:大佛聊互联网金融

http://weixin.qq.com/r/yD-dxfDETq0xrbSm92ra (二维码自动识别)

二、菠菜理财的风控是指？

菠菜理财平台依托银行级别成熟的风控系统，专业的风控团队通过强大的数据系统以及线下考察、评估，确认借款方企业经营状况和其资产的真实性，对其进行严格审核评级。为保障投资人利益不受损失。

三、互联网风控员前景？

风控的就业前景还是不错的；

特定的职位总被特定的领域所需要的，以银行为例，有客户需要向银行借贷，但是如果直接借给客户，但是客户没有偿还能力，还不起怎么办，这时候就需要风险控制者去进行把控，大多数的风险控制者是直接利用大数据进行风险的预判的，假设大数据判定该客户有能力偿还贷款，银行肯定是会去借的，毕竟可是会收到利息的，但是要是根据大数据显示，该客户并没有相应的偿还能力，银行是不会去借的，毕竟谁会想要去做“慈善”呢？

四、如何做好互联网业务风控?

开篇自答下，从事互联网及金融风控多年，这里说下自己在这个领域的一些经验和看法，便于同仁进行相关的讨论交流。

先来看个案例，黑产无处不在，时刻再攻击我们的平台系统。知乎的恶意小号通过头像、昵称来引流。（由于原图会被审核风控，所以在此打码处理；做风控还有个难点就是这些敏感数据，很难大批量公开提供参考，所以也导致很难想人脸图像等被大众所研究）

互联网最开始的PC时代，业务风险主要是木马、钓鱼被盗、诈骗等；再到后来的移动互联网手机、短信验证、设备锁也能解决很多问题；但网络的发展导致数据生成的速度越来越快，就进入大数据风控时代，基础各种风控画像的建设、分类聚类图挖掘模型的应用也不断在黑产对抗中落地应用。

如何做好风控？个人观点，就是要从注册到账号管控，全方位的监控业务中可能的风险问题。

要从注册、登陆、再到恶意号码的识别处罚做好基础的账号安全，保证生态的健康。这里国内做的最好的应该是微信，在微信用户账号生态内做产品是很比较安心的，当然这也是由于微信是私密社交圈，在设计时都把很多安全问题考虑到，这也使得想换个设备登陆微信体验很差，但时真的比较安全。

再到整体的业务场景的各个链路的风控都要做的更细致，从基础的关系创建、消息传播、交易请求、视频内容等等都要做到更全面的识别和监控体系。对于风险识别管控后续再详细拆解说明。

从多方面建立业务安全风控体系，多维度识别可能的业务风险。具体说说之前的一些经验：从账号、设备、行为、内容、关系链等维度建设基础画像和识别模型。更多维度的来识别黑产资源，和恶意行为。进行实时的风险干预拦截。简单说下几个环节重要的事项。

恶意识别： 做好数据清洗分析、特征挖掘（画像建设）、建模、评估、模型及策略的持续运营。

恶意防控：策略能快速部署，需要有一套可靠便捷的决策引擎；对于策略要组合判别，拦截手法，拦截时效。

运营对抗：没有完美的安全策略，都需要持续的监控运营；每天关注业务指标和客诉，多分析异常案例；建设好运营分析平台，可快速便捷分析案例，掌握最新的黑产手法，及时调整策略。

没有永远无法被攻破的策略，只有不断尝试的数百万黑产大军。只要有利可图，业务风险就一直会存在。做互联网风控的同仁共勉，一起将黑产逼回做“好人”，守护好咱们的产品安全线。

对回答和问题感兴趣的同仁们可以关注下这篇文章：

五、互联网公司风控哪些风险？

包括用户的数量和流量，服务器的带宽所产生的拥挤情况，还有网站所出现的内容，违规的把控。

六、互联网风控审核怎么样？

高收入、无业绩压力让越来越多的人想要转型为风控，他们往往来自于金融业的其他职能岗位，比如银行柜员、理财顾问、咨询公司和会计师事务所的审计师等等。而现在一些新型金融机构的出现也增加了有志于此的人们的选择。

互联网金融领域的风控工作属于中台部门，需要参与到具体业务的事中风险评估及审核过程，而非仅仅事后的检查评价。通常涵盖的范围包括金融行业特色的信用风险、市场风险、操作风险等，往往有比较大的权力。

七、互联网风控专员的日常工作？

1.熟悉金融证券行业合规管理体系，负责对公司制订、修订的制度进行合规审查，提出审查意见。

2.对公司内部提出的项目方案进行合规管理、风险评估，撰写评估报告。

3.负责对公司各项制度的合规管理执行及履行情况进行日常监督检查。

4.按照公司合规风控检查办法，对公司办理的各项业务进行检查。

5.对公司业务开展过程中业务隔离的执行情况进行检查和监督。

6.对公司业务开展过程中出现的风险隐患提出处理意见。

7.按时完成公司各项合规风控检查工作，协助组织合规风控培训工作。

八、大型互联网公司的风控系统是如何搭建的？

风控系统定义为根据业务系统传来的数据或埋点信息来判断当前用户或事件有无风险。

再说明一下互联网风控的相关流程，包含有风险识别、风险估测、风险评价、风险控制、风险效果评价，而风控系统则是为实现上述流程而构建的系统。其中应用的场景分为账号安全风控、内容风控、支付风控、交易风控、活动风控等。

上面说明了风控系统的定义与构建目的，以下便讲述风控系统的处理流程。

风控系统内的处理流程主要分为三部分：实时引擎，近实时引擎和离线引擎。

1. 实时引擎可以对风险进行实时判断，其实时执行策略并做出判断，主要应用在登录页面、欺诈识别、内容审查等场景中；
2. 近实时引擎准备和统计实时计算需要的事实数据，其执行相关决策但不进行决策判断，应用在评估规则、核查身份等场景中；
3. 离线引擎在离线过程中对样本进行回溯分析，用历史数据来对风险进行相应判断，以填充之前的漏洞。其主要应用于业务离线风险识别、风险回溯等场景。

@图普科技 的风控系统可以通过此三类引擎的共同作用下，几乎对平台内各场景下的风险都能进行有效识别，这既作为风控系统运作流程也作为风控系统搭建过程。图普的风控系统研究比较成熟，且系统在不断迭代更新，不仅可以有效识别目前已经风险还可以对潜在风险进行检测，从而保障平台自身以及平台用户的安全。如果有兴趣可以去官网看看，里面有更详细全面的介绍。

九、互联网金融风控总监

近年来，随着互联网金融行业的迅猛发展，互联网金融风控总监这一职位逐渐崭露头角。互联网金融风控总监是指负责互联网金融企业内部风险管理和控制的高级管理人员。他们在互联网金融行业中扮演着至关重要的角色，为公司的稳定发展提供了有力保障。

互联网金融风控总监的职责

互联网金融风控总监在互联网金融企业中担任重要职位，他们的职责如下：

• 风险策略制定：互联网金融风控总监负责制定公司的风险管理策略，根据公司业务模式和运营需求，确定风险管理的目标和重点，并建立相应的控制措施。
• 风险评估和识别：互联网金融风控总监负责对公司的业务活动进行风险评估，识别潜在风险和漏洞，并提出改进建议，确保风险得到有效管理和控制。
• 风险监测和预警：互联网金融风控总监需要建立起完善的风险监测和预警机制，及时掌握公司的风险状况，发现问题并采取相应措施加以控制。
• 风险控制政策制定：互联网金融风控总监需要制定和完善风险控制政策和流程，确保公司的各项业务活动符合相关法规和监管要求，降低风险。
• 内外部配合沟通：互联网金融风控总监需要与公司内外部的相关部门进行积极的沟通与配合，确保风险管理措施的贯彻执行，并妥善应对各种风险事件。

互联网金融风控总监的能力要求

成为一名优秀的互联网金融风控总监需要具备以下的能力要求：

• 深厚的金融风控知识：互联网金融风控总监需要熟悉金融风控的相关理论、方法和工具，了解风险管理的最新趋势和发展动态，具备较强的风险意识。
• 出色的数据分析能力：互联网金融风控总监需要熟练运用数据分析工具，能够从大量数据中提取有效信息，发现业务活动中的风险点，并作出相应决策。
• 良好的沟通与协调能力：互联网金融风控总监需要与各个部门紧密合作，沟通协调能力强，能够准确表达自己的意见和要求，推动风控工作的顺利进行。
• 独立思考和解决问题的能力：互联网金融风控总监需要具备独立思考和分析问题的能力，能够迅速判断风险事件的严重性，并采取相应的控制措施，有效化解风险。
• 丰富的业务经验：互联网金融风控总监需要具备丰富的互联网金融行业经验，了解行业的风险特点和监管政策，具备独立分析和判断风险的能力。

互联网金融风控总监的职业发展前景

互联网金融风控总监作为互联网金融企业中不可或缺的一员，拥有广阔的职业发展前景。随着互联网金融行业的不断壮大和政策的支持，互联网金融风控总监的需求将不断增加。

互联网金融行业的风险管理和控制将成为未来发展的重要方向，互联网金融风控总监将扮演更为重要的角色。随着经验的积累和能力的提升，互联网金融风控总监往往可以晋升为公司的高级管理层，担任更重要的职务。

此外，互联网金融行业的创新将对互联网金融风控总监提出新的挑战和机遇。作为风控专业人士，互联网金融风控总监需要不断更新自己的知识和技能，适应行业的变化。

综上所述，互联网金融风控总监是互联网金融企业中的关键岗位，他们的工作影响着公司的风险管理和业务发展。成为一名优秀的互联网金融风控总监需要具备深厚的专业知识和出色的分析能力，同时也需要具备良好的沟通和协调能力。互联网金融风控总监的职业发展前景广阔，将成为互联网金融行业中备受追捧的职业。

十、互联网金融中需要关注的风控逾期指标有哪些？

1、逾期天数 DPD (Days Past Due)

自应还日次日起到实还日期间的日期数

举例：DPDN+表示逾期天数 >=N天，如DPD30+表逾期天数 >=30天的合同

2、逾期期数

自应还日次日起到实还日期间的日期数

举例：

正常资产用C表示

Mn表示逾期N期:M1逾期一期,M2逾期二期,M3逾期三期,M4逾期四期,M5逾期五期,M6逾期六期

Mn+表示逾期N期(含)以上，M7+表示逾期期数 >=M7

3、贷款余额 ENR

至某时点借款人尚未偿还的本金，即：全部剩余本金作为贷款余额

4、月均贷款余额 ANR

月均贷款余额 = (月初贷款余额 + 月末贷款余额)/2，月初贷款余额即上月月底贷款余额

5、C,M1,M2,M3…的贷款余额

根据逾期期数(C,M1,M2,M3…)，计算每条借款的当时的贷款余额

贷款余额 = 放款时合同额 –已还本金

已还本金 = (放款日次日 ~ T-1)的还款本金总额

6、核销金额

贷款逾期M7后经审核进行销帐，核销金额即在核销日期当天的贷款余额

7、回收金额 Recovery

来自历史所有已核销合同的全部实收金额

8、净坏账 NCL

当月新增核销金额 – 当月回收金额

9、在账月份 MOB

放款后的月份

举例：

MOB0,放款日至当月月底

MOB1,放款后第二个完整月份

MOB2,放款后第三个完整月份

10、(C->M1、M1->M2、M2->M3、M3->M4、M4->M5、M5->M6)滚动率 Flow rate

举例：

C-M1=当月进入M1的贷款余额/上月末C的贷款余额

M2-M3=当月进入M3的贷款余额/上月末M2的贷款余额

11、逾期率Coin(C)%、Coin(M1)%、Coin(M2)%、Coin(M3)%、Coin(M4)%、Coin(M5)%、Coin(M6)%

当月不同逾期期数的贷款余额/当月底总贷款余额

举例：

Coin(C)%=当月C贷款余额/当月底贷款余额(C-M6)

Coin(M1)%=当月M1贷款余额/当月底贷款余额(C-M6)

Coin(M1+)%=当月M1−M6贷款余额/当月底贷款余额(C-M6)

12、逾期率Lagged(M1)%、Lagged(M2)%、Lagged(M3)%、Lagged(M4)%、Lagged(M5)%、Lagged(M6)%

当月不同逾期期数的贷款余额/往前推N个月的总贷款余额

举例:

Lagged(M1)%=当月M1的贷款余额/上个月底的贷款余额(C~M6)

Lagged(M4)%=当月M4的贷款余额/往前推四期的总贷款余额

Lagged(M4+)%=当月M4的贷款余额/往前推四期的总贷款余额

+ 当月M5的贷款余额/往前推五期的总贷款余额

+ 当月M6的贷款余额/往前推六期的总贷款余额

13、账龄分析Vintage

统计每个月新增放款在之后各月的逾期情况

综合例子：

说明：

客户A所有月份正常还款，贷款余额逐步减少。

客户B在8月份未还款，进入M1，9月份未还款，进入M2，10月份还是未还款进入M3，月别贷款余额无变化。

客户C在9月份未还款，进入M1，10月分月还清所欠款，进入C。

客户D在9月份正常还款，10月份未还款，进入M1。

滚动率

1、8月C-->M1 ：8月进入M1的贷款余额 / 8月月初即7月月末C的贷款余额 30,000/80,000=37.5%。

2、9月C-->M1 ：9月进入M1的贷款余额 / 9月月初即8月月末C的贷款余额 30,000/120,000=25.0%。

9月M1-->M2 ：9月进入M2的贷款余额 /8月的M1的贷款余额 = 30,000/30,000=100%。

滚动率C-->M2

上月的C-->M1 * 当月的M1-->M2。

3、9月C-->M2 ：8月C-->M1 * 9月M1-->M2 = 37.5% * 100% = 37.5%。

逾期率Coin%

1、8月CoinM1 = 8月M1余额（30,000）/ 8月贷款余额（150,000）= 20.0%

2、9月的CoinM1=30,000/250,000=12%。

9月的CoinM2=30,000/250,000=12%。

3、10月份CoinM1=40,000/330,000=12.1%。

10月份CoinM2=0/330,000=0%。

10月份CoinM3=30,000/330,000=9.1%。

逾期率Lagged%

1、8月LaggedM1=8月统计逾期进入M1的贷款余额 / 上个月底的贷款余额（C~M6）=30,000/80,000=37.5%。

2、9月LaggedM1=9月统计逾期进入M1的贷款余额 / 上个月底的贷款余额（C~M6）=30,000/150,000=20.0%。

9月LaggedM2=9月统计逾期进入M2的贷款余额 / 上上个月底的贷款余额（C~M6）=30,000/80,000=37.5%。

3、10月LaggedM3=10月统计逾期进入M3的贷款余额 / 往前推3期的贷款余额（C~M6）=30,000/80,000=37.5%。

账龄分析Vintage

1、2015/07的放款合同金额为50,000+30,000=80,000；

mob1（2015/08）：客户B发生逾期但是不够M2;

mob2（2015/09）：客户B依然没有还款，进入M2，则账龄计入：30,000/80,000=37.5%

mob3（2015/10）：客户B依然没有还款，进入M3，账龄数据保持不变37.5%。

假设以后客户A依然正常还款，客户B没有偿还行为，则之后账龄保持37.5%不变。

2、2015/08的放款合同额为30,000+50,000=80,000；

mob1（2015/09）：客户C发生逾期但是不够M2;

mob2（2015/10）：客户C还清欠款，进入C，客户D发生逾期但是不够M2；

mob3（2015/11）：假设客户C未还款，则发生逾期但是不够M2，客户D继续欠款，则进入M2，账龄记入：40,000/80,000=50.0%；

mob4（2015/12）：假设客户C、D都未还款，则C进入M2，D进入M3，则账龄记入：60,000/80,000=75.0%；

mob5（2016/01）：假设客户C、D全部还清欠款，全部进入C，则账龄为0；

最后，推荐进一步阅读 互联网金融时代消费信贷评分建模与应用 (豆瓣)