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        數字風險

        主講老師: 韓迎娣 韓迎娣

        主講師資:韓迎娣

        課時安排: 2天
        學習費用: 面議
        課程預約: 隋老師 (微信同號)
        課程簡介: ? 銀行數字化技術全新應用模式、數字風險及管理規劃 ? 數字風險定義、數字風險治理模式與數字技術應用水平關系 ? 數字風險治理方法的五大機遇、數字風險的主要來源 ? 數字風險三道防線、數字風險洞察、數字風險的第三方控制 ? 數字風險管理運營模式、敏捷鑒證模型及遵循原則、數字風險體驗模型 ? 數字風險管理對人才能力要求及數字風險管理未來建議
        內訓課程分類: 綜合管理 | 人力資源 | 市場營銷 | 財務稅務 | 基層管理 | 中層管理 | 領導力 | 管理溝通 | 薪酬績效 | 企業文化 | 團隊管理 | 行政辦公 | 公司治理 | 股權激勵 | 生產管理 | 采購物流 | 項目管理 | 安全管理 | 質量管理 | 員工管理 | 班組管理 | 職業技能 | 互聯網+ | 新媒體 | TTT培訓 | 禮儀服務 | 商務談判 | 演講培訓 | 宏觀經濟 | 趨勢發展 | 金融資本 | 商業模式 | 戰略運營 | 法律風險 | 沙盤模擬 | 國企改革 | 鄉村振興 | 黨建培訓 | 保險培訓 | 銀行培訓 | 電信領域 | 房地產 | 國學智慧 | 心理學 | 情緒管理 | 時間管理 | 目標管理 | 客戶管理 | 店長培訓 | 新能源 | 數字化轉型 | 工業4.0 | 電力行業 |
        更新時間: 2022-11-18 12:18

        【課程背景】

        隨著這些年互聯網、移動互聯、大數據、云計算、人工智能等現代技術快速發展,整個社會已進入數字化時代,各行各業的數字化發展也是風生水起。金融數字化顯然成了一個熱詞,一個金融機構必提及的內容,而金融技術施展空間,更多取決于其對海量數據的存儲、計算和挖掘能力。而同步的,金融數字化轉型與數字化能力,伴隨著轉型過程的數字風險的問題日益明顯,數字風險不僅是金融產品數字化、系統數字化的風險,還有變革速度、人才適應性、文化、管理等風險,從而變成了因數字化帶來的全新風險領域。

        課程將以數字風險管理切入點,結合銀行數字化轉型的實際場景,幫助學員認知什么是數字風險,數字風險來源?數字化轉型對銀行風險治理的影響有哪些?數字風險的管理規劃應該從哪些角度?數字風險治理的5大機遇有哪些?數字風險的三道防線是什么?數字風險管理運營模式是什么?數字化技術如何管理數字風險?使學員學之解惑,學之能用。

         

        【課程收益】

        ?  銀行數字化技術全新應用模式、數字風險及管理規劃

        ?  數字風險定義、數字風險治理模式與數字技術應用水平關系

        ?  數字風險治理方法的五大機遇、數字風險的主要來源

        ?  數字風險三道防線、數字風險洞察、數字風險的第三方控制

        ?  數字風險管理運營模式、敏捷鑒證模型及遵循原則、數字風險體驗模型

        ?  數字風險管理對人才能力要求及數字風險管理未來建議

         

        【課程特色】干貨,沒有廢話;科學,邏輯清晰;實戰,學之能用;投入,案例精彩

        【課程對象】銀行從業者、技術人員、云部署技術人員

        【課程時間】12小時

         

        【課程大綱】

        一、數字化新技術對銀行風險治理的影響

        1、銀行數字化轉型的全新技術應用模式

        ?  云計算

        ?  敏捷開發

        ?  敏捷交付

        ?  API

        ?  物聯網

        ?  微服務

        ?  區塊鏈

        ?  人工智能基礎技術應用

        ?  機器學習

        ?  機器人

        2、數字化新技術對銀行數字化轉型的治理模式挑戰

        3、風險管理助力銀行價值創造機遇

        ?  安全需求造成的延誤

        ?  風險和控制需求造成的延誤

        ?  自動化程度低

        ?  利益相關者理解程度

        ?  傳統流程

        ?  具備適當技能的資源不足

        ?  敏捷管理實施不均衡

        4、數字風險管理規劃

        ?  聚焦業務轉型需求,而非技術引導

        ?  了解并突破速度壁壘

        ?  將靈活性融入治理框架中

        5、數字風險的定義

        6、數字風險治理模式與數字技術應用水平關系

        7、銀行數字化轉型模塊的風險偏好及衡量指標

        8、數字風險治理方法的五大機遇

        ?  數字思維的全員共識

        ?  消除“筒倉效應”

        ?  風險管理一起參與技術應用與實施框架

        ?  識別并確認業務與技術矛盾的優先關系

        ?  內部審計作用

        二、數字化轉型帶來的全新風險及挑戰

        1、數字風險的主要來源

        ?  網絡安全

        ?  數據隱私

        ?  監管合規性

        ?  數字化資產

        ?  第三方集成

        2、數字風險三道防線

        ?   變革速度

        ?   與第三方關系

        ?   完善的數字化風險管理流程

        3、數字風險洞察

        ?  數字化渠道對不同客戶群欺詐風險影響

        ?  擴展風險

        ?  工具類風險

        ?  變革延遲風險

        ?  文化和體系架構風險

        4、數字化重新定義傳統風險管理

        ?  對系統及數據的邏輯訪問

        ?  變革管理

        ?  事件管理

        ?  數據治理與應用

        5、數字風險第三方控制

        ?  數據安全

        ?  業務連續性

        ?  數據能力

        ?  風險能力

        6、集中化風險與風險歸屬

        7、數字的常態化變革,對運營模式的風險

        ?  流程變化

        ?  文化差異

        ?  組織變革

        ?  自動化流程的監督

        8、縮小數字基礎技術知識差距

        三、數字風險管理的運營模式

        1、數字化技術的應用如何變革運營相關風險管理需求

        2、開展一線風險工程與風險分析

        ?  風險工程

        ?  風險分析

        3、風險管理的作用如何演變?

        ?  參與到數字化解決方案設計中

        ?  重視數據分析

        ?  風險覆蓋范圍擴大

        ?  將控制措施嵌入到流程自動化方案

        ?  可持續、敏捷的鑒證方法

        4、風險管理組織采用敏捷工作模式

        5、敏捷鑒證模型遵循原則

        6、數字風險管理的運營模式 – 集中化能力

        ?  技術智能

        ?  數字風險解決方案工廠

        ?  風險運營

        ?  風險分析

        ?  風險經驗

        ?  風險與控制鑒證

        7、數字風險管理的運營模式 – 非集中化能力

        ?  產品/服務/渠道風險

        ?  風險團隊

        8、數字轉型的風險管理轉型模式

        ?  技術驅動日常風險管理活動

        ?  與銀行現有的技術專家建立合作關系

        ?  基于“精益”思維來重新審視現有流程

        9、數字風險體驗模型

        案例:由數字化驅動的人工任務

        四、數字化技術管理數字風險

        1、數字化工具管理風險現狀

        2、數字化技術管理數字風險 – 風險識別

        3、數字化技術管理數字風險 – 風險監控

        4、數字化技術管理數字風險 – 風險報告

        5、數字化技術支持風險管理日常

        ?  日常運營工具中嵌入控制視圖

        ?  基于數據的風險洞察

        ?  技術賦能人工風險管理生命周期

        ?  改善用戶體驗

        ?  推動協作

        6、數字風險管理對人才能力要求

        ?  技術與業務經驗雙重能力

        ?  敏捷思維能力

        ?  數據分析與洞察能力

        7、數字風險管理建議

        ?  各級文化對銀行管理風險的價值

        ?  內在風險分類

        ?  銀行風險管理流程是否成熟可靠

        ?  是否擁有流程對數據進行分類和提高數據質量

        ?  合理的決策流程

         
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