Cantitate/Preț
Produs
Total produse
Vezi coșul
Intelligent Credit Scoring de Naeem Siddiqi

Intelligent Credit Scoring

Autor Naeem Siddiqi
en Limba Engleză Hardback – 10 ian 2017

Pe linia practică a lucrării Credit Scoring for Risk Managers, dar cu focus pe implementarea unui cadru de business robust și pe utilizarea resurselor interne, Intelligent Credit Scoring de Naeem Siddiqi reprezintă o resursă indispensabilă pentru instituțiile financiare moderne. Observăm că, deși cunoștințele statistice despre construirea modelelor de creditare sunt acum larg răspândite, marea provocare rămâne integrarea acestora într-un context operațional care să producă rezultate comerciale concrete. Recomandăm această a doua ediție tocmai pentru că depășește bariera tehnică a algoritmilor „black box”, propunând în schimb o colaborare interdisciplinară între echipele de risc și cele de business.

Spre deosebire de Credit Intelligence & Modelling, care explorează pe larg teoria și istoria modelării predictive, volumul de față este un ghid aplicat, orientat spre eficiență și ROI. Credem că valoarea adăugată constă în detalierea unor aspecte critice precum infrastructura necesară pentru scoringul in-house și guvernanța datelor. Analizele aprofundate despre curbele WOE și utilizarea Big Data oferă cititorului instrumentele necesare pentru a rafina modelele FICO sau Vantage, transformându-le în strategii de risc adaptate portofoliului propriu.

Structura este una logică, urmărind ciclul de viață al unui model de la colectarea și curățarea datelor până la monitorizarea post-implementare. Reținem faptul că autorul nu se ferește să discute despre posibilele eșecuri operaționale, oferind soluții pentru a detecta și corecta erorile de date înainte ca acestea să afecteze deciziile de creditare. Este un manual care transformă statistica rece într-o inteligență de afaceri strategică, esențială pentru originea creditelor, managementul limitelor și colectarea creanțelor.

Citește tot Restrânge

Preț: 29776 lei

Puncte Express: 447

Carte disponibilă

Livrare economică 05-19 mai
Livrare express 18-24 aprilie pentru 14430 lei

 Adaugă în coș

Wish list
Gift list
Am citit!
Adaugă în listă

Specificații

ISBN-13: 9781119279150
ISBN-10: 1119279151
Pagini: 464
Dimensiuni: 157 x 235 x 29 mm
Greutate: 0.82 kg
Ediția:2nd edition
Editura: Wiley
Locul publicării:Hoboken, United States

Public țintă

Treasurers, credit risk managers, and CFOs

De ce să citești această carte

Recomandăm această carte liderilor financiari care doresc să internalizeze procesul de scoring pentru a reduce costurile și a crește precizia predicțiilor. Veți învăța cum să construiți modele de risc care nu sunt doar validate statistic, ci și viabile operațional. Este o investiție necesară pentru orice manager de risc care dorește să utilizeze Big Data și noile tendințe în guvernanță pentru a obține un avantaj competitiv real în evaluarea bonității.

Despre autor

Naeem Siddiqi este un expert recunoscut la nivel global în domeniul riscului de credit, cu o experiență vastă în consilierea instituțiilor financiare pentru implementarea sistemelor de scoring. Prin activitatea sa în cadrul unor companii de prestigiu precum SAS Institute, a ajutat bănci și organizații de telecomunicații din întreaga lume să își optimizeze procesele de luare a deciziilor. Expertiza sa se concentrează pe transformarea modelelor matematice complexe în instrumente de business pragmatice, fiind un promotor al dezvoltării modelelor de scoring in-house.

Descriere scurtă

A better development and implementation framework for credit risk scorecards Intelligent Credit Scoring presents a business-oriented process for the development and implementation of risk prediction scorecards. The credit scorecard is a powerful tool for measuring the risk of individual borrowers, gauging overall risk exposure and developing analytically driven, risk-adjusted strategies for existing customers. In the past 10 years, hundreds of banks worldwide have brought the process of developing credit scoring models in-house, while 'credit scores' have become a frequent topic of conversation in many countries where bureau scores are used broadly. In the United States, the 'FICO' and 'Vantage' scores continue to be discussed by borrowers hoping to get a better deal from the banks. While knowledge of the statistical processes around building credit scorecards is common, the business context and intelligence that allows you to build better, more robust, and ultimately more intelligent, scorecards is not. As the follow-up to Credit Risk Scorecards, this updated second edition includes new detailed examples, new real-world stories, new diagrams, deeper discussion on topics including WOE curves, the latest trends that expand scorecard functionality and new in-depth analyses in every chapter. Expanded coverage includes new chapters on defining infrastructure for in-house credit scoring, validation, governance, and Big Data. Black box scorecard development by isolated teams has resulted in statistically valid, but operationally unacceptable models at times. This book shows you how various personas in a financial institution can work together to create more intelligent scorecards, to avoid disasters, and facilitate better decision making. Key items discussed include: * Following a clear step by step framework for development, implementation, and beyond * Lots of real life tips and hints on how to detect and fix data issues * How to realise bigger ROI from credit scoring using internal resources * Explore new trends and advances to get more out of the scorecard Credit scoring is now a very common tool used by banks, Telcos, and others around the world for loan origination, decisioning, credit limit management, collections management, cross selling, and many other decisions. Intelligent Credit Scoring helps you organise resources, streamline processes, and build more intelligent scorecards that will help achieve better results.

Notă biografică

NAEEM SIDDIQI is the Director of Credit Scoring and Decisioning with SAS(R) Institute. He has more than twenty years of experience in credit risk management, both as a consultant and as a user at financial institutions. He played a key role in developing SAS(R) Credit Scoring and continues to provide worldwide support for the initiative.