| 主講老師： | 吳易璋 |  |
| 課時(shí)安排： | 1天/6小時(shí) | |
| 學(xué)習(xí)費(fèi)用： | 面議 | |
| 課程預(yù)約： | 隋老師  (微信同號(hào)) |
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| 課程簡(jiǎn)介： | 銀行對(duì)銀行卡進(jìn)行了風(fēng)險(xiǎn)控制。銀行卡風(fēng)控是指銀行對(duì)銀行卡進(jìn)行了風(fēng)險(xiǎn)控制。銀行卡一般通過(guò)風(fēng)控管理系統(tǒng)來(lái)保障用戶(hù)的賬戶(hù)安全，避免財(cái)務(wù)意外損失，是一種風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控手段，如果銀行風(fēng)控系統(tǒng)自動(dòng)捕捉到銀行卡的異常情況，會(huì)將賬戶(hù)進(jìn)行凍結(jié)，銀行賬戶(hù)被風(fēng)控，同家銀行的銀行卡、信用卡也會(huì)受到影響。 | |
| 內(nèi)訓(xùn)課程分類(lèi)： | 綜合管理 | 人力資源 | 市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo) | 財(cái)務(wù)稅務(wù) | 基層管理 | 中層管理 | 領(lǐng)導(dǎo)力 | 管理溝通 | 薪酬績(jī)效 | 企業(yè)文化 | 團(tuán)隊(duì)管理 | 行政辦公 | 公司治理 | 股權(quán)激勵(lì) | 生產(chǎn)管理 | 采購(gòu)物流 | 項(xiàng)目管理 | 安全管理 | 質(zhì)量管理 | 員工管理 | 班組管理 | 職業(yè)技能 | 互聯(lián)網(wǎng)+ | 新媒體 | TTT培訓(xùn) | 禮儀服務(wù) | 商務(wù)談判 | 演講培訓(xùn) | 宏觀經(jīng)濟(jì) | 趨勢(shì)發(fā)展 | 金融資本 | 商業(yè)模式 | 戰(zhàn)略運(yùn)營(yíng) | 法律風(fēng)險(xiǎn) | 沙盤(pán)模擬 | 國(guó)企改革 | 鄉(xiāng)村振興 | 黨建培訓(xùn) | 保險(xiǎn)培訓(xùn) | 銀行培訓(xùn) | 電信領(lǐng)域 | 房地產(chǎn) | 國(guó)學(xué)智慧 | 心理學(xué) | 情緒管理 | 時(shí)間管理 | 目標(biāo)管理 | 客戶(hù)管理 | 店長(zhǎng)培訓(xùn) | 新能源 | 數(shù)字化轉(zhuǎn)型 | 工業(yè)4.0 | 電力行業(yè) | | |
| 更新時(shí)間： | 2023-10-24 15:06 |
第一節(jié)：商業(yè)銀行數(shù)字化風(fēng)控理念
一、 傳統(tǒng)式風(fēng)控 VS 數(shù)字化風(fēng)控
二、 信貸政策、風(fēng)控策略與數(shù)據(jù)模型
三、 互聯(lián)網(wǎng)金融五大風(fēng)控要點(diǎn)
四、 大數(shù)據(jù)時(shí)代信貸風(fēng)險(xiǎn)管理與實(shí)踐
案例：一起大數(shù)據(jù)風(fēng)控漏洞引發(fā)的騙貸大案
第二節(jié)：如何構(gòu)建銀行數(shù)字化風(fēng)控體系
一、 數(shù)據(jù)來(lái)源、數(shù)據(jù)獲取與數(shù)據(jù)治理
1、 行內(nèi)數(shù)據(jù)治理與應(yīng)用
2、 外部數(shù)據(jù)獲取與測(cè)評(píng)
案例演示
3、 外部大數(shù)據(jù)管理平臺(tái)
示例：某頭部科技平臺(tái)的外部數(shù)據(jù)管理
二、 大數(shù)據(jù)評(píng)分模型建立與應(yīng)用
1、 大數(shù)據(jù)SCORECARD建模方法論
2、 大數(shù)據(jù)風(fēng)控技術(shù)及應(yīng)用場(chǎng)景
視頻與動(dòng)圖示例
3、 智能數(shù)據(jù)建模 VS 人工SAS建模
某大行實(shí)際案例解析
三、 如何制定大數(shù)據(jù)風(fēng)控策略
1、 多維度數(shù)據(jù)策略規(guī)則設(shè)計(jì)
2、 實(shí)用風(fēng)控審批策略詳解
示例：白名單策略制定
示例：黑名單策略制定
示例：多頭借貸策略制定
3、 關(guān)鍵風(fēng)控基本量化指標(biāo)
示例：vintage方法與rolling rate
四、 幾種常用模型示例
1、 授信額度模型
2、 風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)模型
3、 風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型
4、 二代人行征信解析模型
第三節(jié)：智能化貸后催收體系
一、 智能貸后管理定位與價(jià)值
二、 智能貸后催收管理新模式（示例）
三、 智能貸后管理系統(tǒng)建設(shè)與應(yīng)用（示例）
四、 智能機(jī)器人在貸后催收中的應(yīng)用
案例：某頭部金融機(jī)構(gòu)智能貸后管理
第四節(jié)：銀行數(shù)字化風(fēng)控命門(mén)——智能反欺詐
一、 黑色產(chǎn)業(yè)市場(chǎng)及其對(duì)銀行的重大危害
1、 黑色產(chǎn)業(yè)鏈詳解
2、 黑產(chǎn)如何獲取客戶(hù)信息
3、 黑產(chǎn)如何包裝真實(shí)客戶(hù)
案例：精養(yǎng)信用卡ABC
二、 銀行如何全面防范欺詐風(fēng)險(xiǎn)
1、 反欺詐模型與信用模型
2、 反欺詐策略制定與調(diào)整
3、 構(gòu)建全流程反欺詐風(fēng)控系統(tǒng)
三、 反欺詐工作落地實(shí)施方案
案例：某大行如何防范外部欺詐風(fēng)險(xiǎn)
第五節(jié)：互聯(lián)網(wǎng)金融新型不良處置方式
一、 互聯(lián)網(wǎng)法院
二、 互聯(lián)網(wǎng)仲裁
三、 網(wǎng)絡(luò)賦強(qiáng)公證
第六節(jié)：銀行數(shù)字化未來(lái)展望
一、 當(dāng)前金融科技發(fā)展概覽（ABCDT）
1、 國(guó)內(nèi)金融科技發(fā)展與應(yīng)用
案例：某國(guó)有大行的數(shù)字化轉(zhuǎn)型實(shí)踐
案例：股份制銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型實(shí)踐
案例：互聯(lián)網(wǎng)銀行的數(shù)字銀行實(shí)踐
2、 國(guó)際金融科技發(fā)展與應(yīng)用
案例：匯豐銀行、K bank、ING、Atom、N26、Capital one、JP Morgan、美國(guó)銀行等等。
二、 數(shù)字貨幣與未來(lái)應(yīng)用場(chǎng)景
案例：數(shù)字貨幣模擬循環(huán)
三、 數(shù)字化監(jiān)管趨勢(shì)：監(jiān)管科技與銀行數(shù)據(jù)治理
案例：區(qū)塊鏈應(yīng)用——長(zhǎng)三角征信鏈（人民銀行金融科技監(jiān)管試點(diǎn)項(xiàng)目）
四、 中國(guó)金融科技十大趨勢(shì)
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