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        大數據時代下互聯網信貸風險管理

        主講老師: 冉湖 冉湖

        主講師資:冉湖

        課時安排: 1天/6小時
        學習費用: 面議
        課程預約: 隋老師 (微信同號)
        課程簡介: 銀行是金融業的重要機構之一,主要業務是吸收存款、發放貸款和匯兌等。銀行通過這些業務,為個人和企業提供金融服務,幫助他們進行資金管理和運作。同時,銀行也是國家經濟政策的重要執行者,通過信貸和利率等手段調節經濟活動。隨著金融科技的不斷發展,銀行也在不斷創新業務模式和產品,以適應客戶需求和市場變化。
        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: 2024-02-02 13:28


        課程背景:

        金融作為擁有數據最多的領域之一,成為互聯網應用重陣。銀行、保險、券商,紛紛發力,智能投顧、AI 量化基金,各展所長。以國務院發布的《十三五國家科技創新規劃》為標志的系列政策鼓勵金融科技創新,為自上而下建立互聯網下的科技金融生態,大型金融機構積極布局投入、技術難點攻克及應用落地創造了必要條件,科技化的、智能化的互聯網金融將迎來新的浪潮,對銀行業務的沖擊與改變前所未有。

        本課程結合中國互聯網金融發展階段與實際情況,從“應用場景,風控手段,風控模型設計及市場主流模型”為目標,系統性的提煉出目前主流的風控模型和技術,并在課堂上用實戰演練的方式,講授系列工具與方法,引入企業實際案例,教授學員如何處理互聯網金融風控中的常見問題。經過短時間的學習,即可讓部分從業人員掌握一套簡單易行、且行之有效地理論、方法與工具。

         

        課程收益:

        ● 熟悉互聯網信貸發展歷程及典型案例

        ● 掌握互聯網信貸風控的應用場景、風控手段和主流的風控模型案例

        學會互聯網信貸風控模型的設計

        掌握大數據風控下存量客戶管理和逾期客戶管理

         

        課程時間:16小時/天 

        課程對象:消費金融公司、現金貸公司、銀行信用卡中心、零售金融部的從業人員

        課程風格:

        ● 源于實戰:課程內容來源企業實踐經驗,課程注重實戰、實用、實效

        ● 邏輯性強:系統架構強,課程的邏輯性能夠緊緊抓住每個聽眾的思維

        ● 價值度高:課程內容經過市場實戰打磨,講解的工具均能夠有效運用

         

        課程大綱

        第一講:個人信貸業務創新模式

        一、個人信貸業務的發展與創新

        1. 小額貸款公司

        2. 消費金融公司

        3. 網絡銀行

        4. 互聯網企業的信貸服務

        5. 支付企業的信貸服務

        6. 新型網絡融資模式

        案例:美國Lending Club網絡借貸平臺

        二、創新業務模式下的再認識

        1. 盈利之謎

        2. 風險管理

        3. 關鍵風險點

        案例:關鍵風險點之欺詐風險

        互動:創新模式下,信貸作業風控的不同環節之間的邊界越發模糊,怎樣做到客戶生命周期的跟蹤?

        三、風險管理是創新持續之本

        1. 小額分散、規模經營

        2. 風險管理能力與效率并重

        3. 重點防控欺詐風險

        4. 適度的風險容忍度

        互動:如何科學確定風險容忍度?

        5. 存量客戶的風險管理

        案例:做好存量客戶的用戶畫像

        四、大數據下的互聯網信貸風控的應用場景

        1. 欺詐監測

        2. 信用風險評估

        3. 風險預警

        4. 逾期客戶管理

        5. 征信服務

        案例:互聯網金融五大常用技術風控手段

        討論:市場主流的風控模型案例

         

        第二講:個人信貸申請準入

        一、信貸工廠

        1. 信貸工廠的起源

        2. 為什么工廠化

        3. 服務于審批,不僅僅是審批

        4. 標準化與差異化的結合

        5. “互聯網”信貸工廠

        案例:美國富國銀行信貸工廠

        二、審批自動化車間

        三、體驗式審批

        1. 實時審批

        案例:實時審批中的大數據應用

        2. 審批前置

        案例:“獲客+審批”的一體化

        3. 零感知審批

        4. 移動審批

        四、反欺詐管理

        1. 個人信貸欺詐風險誤讀

        2. 欺詐類型

        3. 申請欺詐的管控

        4. 交易欺詐的管控

        5. 反欺詐的新問題

        6. 反欺詐的新思路

        案例:大數據反欺詐的九種維度

        五、客戶準入的模型支持

        1. 申請風險模型

        2. 初始額度模型

        3. 申請欺詐模型

        案例:申請評分模型案例

        六、金融征信服務

        1. 國內征信行業發展歷程

        2. 國內外征信環境比較

        3. 國內征信機構主要類型

        4. 國內征信行業發展現狀及困境

        5. 國內征信市場展望

        案例:金電聯行、元素征信

         

        第三講:存量客戶管理

        一、生命周期管理

        1. 客戶關系生命周期理論

        2. 價值提升過程中的平衡藝術

        3. 互聯網時代的客戶管理

        二、存量客戶價值提升

        1. 存量客戶管理階梯

        2. 存量客戶的價值實現

        3. 存量客戶經營手段

        案例:存量客戶需求識別與需求創造

        三、存量客戶授信管理

        1.“三個平衡”

        2. 衡量方法

        3. 授信管理方式

        四、風險預警體系

        1. 存量風險預警

        2. 風險預警體系設計

        3. 分級預警機制

        4. “互聯網預警”

        案例:大數據在風險預警中的應用

        五、存量管理計量模型體系

        1. 行為風險模型

        2. 交易欺詐模型

        3. 行為收益模型

        4. 行為流失模型

        5. 市場響應模型

        案例:互聯網信貸風控模型的設計

         

        第四講:逾期客戶管理

        一、客戶逾期的發生與處置

        1. 逾期客戶形成

        2. 逾期催收管理

        3. 失聯客戶管理

        案例:大數據解決失聯問題

        4. 不良資產處置

        5. 逾期信息管理

        二、逾期催收計量模型體系

        1. 賬齡滾動率模型

        2. 行為模型

        3. 失聯模型

        三、逾期催收管理策略

        1. 催收管理策略

        2. 委外催收公司管理策略


         
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