风控：信贷风险分析中的数学原理与业务实践

 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

 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

 推荐语：
1. 新浪金融微聚未来首席风险官 蒋燕青 张岩的新书为信贷风险分析梳理了系统化的视角和框架，既有扎实的数学理论基础，又有来自业务一线实践的经验干货。特别推荐给经验尚浅的建模和策略分析师，读完此书后更能理解“要做什么”和“为什么做”，从而在职业道路上能走得更稳更远。

2. 乐信集团首席风险官 乔杨 本书融汇了作者在风险分析及管理工作中积累的丰富的实战经验和心得，系统化地对风险分析及管理领域涉及的方方面面，进行了详尽介绍，并将核心的概念、方法及其背后复杂的业务逻辑辅以案例说明，通过浅显易懂的语言，帮助读者在实践中触类旁通、举一反三。本书对于金融信贷领域的风险管理者及信贷行业的参与者，都是一本很有价值的参考书。

3. 廊坊银行行长助理 单正勇 张岩一直就是科学严谨与务实踏实完美结合的人。文如其人，本书不仅深入浅出地阐述了统计模型的基本原理、模型搭建和验证的全流程，还包括大数据中数据源的甄别分析、成本考量，以及模型上线部署的详细注意点，属于同类出版物中非常接近实战的一本书。不仅建议数据建模的专业人员学习，也值得金融机构中传统风控的负责人花时间研读，对把控模型风险也颇有裨益。 
4. 融慧金科创始人&CEO 王劲在经济升级的驱动下，我国金融正在进行线上、数字化、智能化的转型，而金融市场复杂多变，要成功实现这个转型，金融从业人员，特别是数据分析师、策略制定和模型开发者，需要将数学统计原理和实践经验有效结合。张岩用浅显易懂的语言，深入浅出的方式，描述了从数据、规则到模型的关键原理和操作过程，完成了这个有效的结合，书中不乏张岩在实际工作中积累的“艺术”精华，值得大家学习，我强烈推荐！ 5. 交通银行信用卡中心风险管理和控制部副总经理 吴晓春张岩的这本书既有业务“术”的实用，更将“道”的高度融入幽默简洁且深刻的文字中，文如其人，人如其书。本书适合数据分析及模型、零售信贷等行业新兵获取“初心”，也可让老将常学常新，是近年来零售银行相关书籍中难得的佳作。 6. 盛银消费金融有限公司首席风险官 郑宏洲张岩是我多年的好友，一直为他的专注精神所折服。在AI概念火爆的今天，似乎人人都在谈大数据模型，但能把底层逻辑研究清楚的人却为数不多。本书汇聚了作者的丰富经验，毫无保留地对风险模型等核心技术进行了阐述，展示了一幅波澜壮阔的风控画卷。体现了作者深厚的数统功力和丰富的行业实践，对于各个阶段的信贷风控从业者都有很好的启发作用。