（1）头部科技公司资深风控专家：总结了行业内多家头部公司在大数据智能风控领域的宝贵经验。
（2）产学研紧密结合：除多位业界资深风控专家外，来自西南财经大学的统计与数据科学教授也参与了创作，分享了跨界视野和前沿技术。
（3）围绕金融风控全链路：以解决实际问题为导向，深度剖析风控全链路各环节的核心风险，以及应对这些风险的智能风控技术、算法和解决方案。
（4）站在风控技术前沿：通过解读大量国际前沿学术论文等手段，呈现风控领域前沿技术及其趋势，如联邦学习和关系网络等领域的新进展等。

这是一本从业务和技术双重视角解读数智化风控的著作，是企业界和学术界强强合作的重要成果。
本书贯穿风控全链路，深度剖析了各业务环节所面对的核心风险，以及基于数据资源和智能技术来管控多重风险的解决方案。除了介绍通常关注的贷前、贷中、贷后风险管理，本书还讨论了反欺诈、反洗钱、特殊名单管理、多头风险管控等其他类型风险的应对方案，以及基于联邦学习的数据孤岛打通、基于关系网络的数据挖掘与风险建模等前沿方案。
与同类书相比，本书以更完整的体系涵盖了营销、准入、授信、定价、定额、监控、处置等各个环节，以更开阔的视野涉及了信用、欺诈、洗钱等各类风险，以更丰富的维度拆解了核心业务的场景、问题、数据、技术和解决方案，既是对一线技术与业务实践经验的总结，也是对当下解决方案发展趋势的概括。

推荐序
前言
第一篇 开篇
第1章 信贷风控概述 3
1.1 信贷风控的起源与发展 3
1.2 大数据带来的变化 7
1.3 智能信贷的发展方向 10
第二篇 获客
第2章 客群划分 15
2.1 客群划分简介 15
2.1.1 客群划分的含义及意义 15
2.1.2 传统客群划分方法 16
2.1.3 信贷客群划分的挑战 17
2.2 基于大数据的客群划分 18
2.2.1 画像标签体系 18
2.2.2 构建画像的关键步骤 19
2.3 客群划分案例 21
2.3.1 “新中产”客群划分 21
2.3.2 母婴客群划分及潜在客群识别 24
第3章 信贷产品获客 28
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