商業(yè)銀行零售業(yè)務(wù)數(shù)字化風控（1天版本）

商業(yè)銀行零售業(yè)務(wù)數(shù)字化風控


課程背景：
數(shù)字化背景下，很多銀行存在以下問題：
? 不清楚商業(yè)銀行數(shù)字化風控發(fā)展現(xiàn)狀？
? 不清楚對公業(yè)務(wù)數(shù)字化風控工作如何開展？
? 不知道零售業(yè)務(wù)數(shù)字化風控工作如何開展？
課程特色：
? 精彩解讀商業(yè)銀行零售業(yè)務(wù)數(shù)字化風控成功案例。
? 深度研究商業(yè)銀行對公業(yè)務(wù)數(shù)字化風控多方需求。
? 獨家原創(chuàng)商業(yè)銀行數(shù)字化風控方法論。
學員收獲:
? 學習商業(yè)銀行數(shù)字化風控發(fā)展現(xiàn)狀。
? 學習對公及零售業(yè)務(wù)數(shù)字化風控方法論。
? 學習對公及零售業(yè)務(wù)數(shù)字化風控成功案例。
授課老師： 堅鵬 中國銀行業(yè)協(xié)會特聘講師、銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型導(dǎo)師
培訓(xùn)對象：需要商業(yè)銀行數(shù)字化風控的職業(yè)人士。
課程設(shè)置時間：4-6小時
課程大綱：
上篇：商業(yè)銀行對公業(yè)務(wù)數(shù)字化風控
商業(yè)銀行數(shù)字化風控與傳統(tǒng)風控
數(shù)字化時代已經(jīng)悄然來臨
金融科技沖擊-云管端技術(shù)架構(gòu)已經(jīng)形成
商業(yè)銀行信貸風控面臨的新變局
傳統(tǒng)信貸風控所面臨的局限性
商業(yè)銀行數(shù)字化風控的優(yōu)勢
商業(yè)銀行數(shù)字化風控成為傳統(tǒng)風控的最佳拍檔
二、商業(yè)銀行數(shù)字化風控發(fā)展現(xiàn)狀分析
1. 商業(yè)銀行數(shù)字化風控定義解讀
2. 商業(yè)銀行數(shù)字化風控發(fā)展背景
3. 商業(yè)銀行數(shù)字化風控產(chǎn)業(yè)生態(tài)分布
4. 商業(yè)銀行數(shù)字化風控企業(yè)圖景
5. 商業(yè)銀行數(shù)字化企業(yè)調(diào)查解讀
三、商業(yè)銀行對公業(yè)務(wù)數(shù)字化風控主要應(yīng)用場景及實施路徑
1. 商業(yè)銀行對公業(yè)務(wù)數(shù)字化風控主要應(yīng)用場景總體介紹
2. 精準營銷
3. 貸前反欺詐
4. 信用評估
5. 貸后監(jiān)控和預(yù)警
6. 催收管理
7. 數(shù)字化風控的實施路徑
四、商業(yè)銀行對公業(yè)務(wù)數(shù)字化風控架構(gòu)、體系與模型
1. 商業(yè)銀行對公業(yè)務(wù)數(shù)字化風控總體架構(gòu)
2. 商業(yè)銀行對公業(yè)務(wù)數(shù)字化風控大數(shù)據(jù)平臺架構(gòu)
3. 商業(yè)銀行對公業(yè)務(wù)數(shù)字化風控數(shù)據(jù)處理流程
4. 商業(yè)銀行對公業(yè)務(wù)數(shù)字化風控模型多層次體系
5. 商業(yè)銀行對公業(yè)務(wù)數(shù)字化風控建模流程
6. 商業(yè)銀行對公業(yè)務(wù)數(shù)字化風控能力體系模型
7. 商業(yè)銀行對公業(yè)務(wù)多維NLP風險模型
8. 商業(yè)銀行對公業(yè)務(wù)差異化預(yù)警信號體系
9. 商業(yè)銀行對公業(yè)務(wù)數(shù)字化風控知識圖譜應(yīng)用
五、商業(yè)銀行對公業(yè)務(wù)數(shù)字化風控的重要建議
1. 構(gòu)建數(shù)字風控思維
2. 加強數(shù)字風控頂層設(shè)計
3. 優(yōu)化管理流程、產(chǎn)品與渠道
4. 構(gòu)建數(shù)據(jù)、技術(shù)與場景三位一體的數(shù)字化風控體系
5. 營造廠商、金融機構(gòu)、用戶和監(jiān)管部門全方位參與的數(shù)字化風控生態(tài)
下篇：商業(yè)銀行零售業(yè)務(wù)數(shù)字化風控
六、商業(yè)銀行零售業(yè)務(wù)數(shù)字化風控體系建設(shè)
1. 商業(yè)銀行零售業(yè)務(wù)數(shù)字化風控面臨的四大主要挑戰(zhàn)
2. 建設(shè)零售業(yè)務(wù)大數(shù)據(jù)風控平臺，滿足數(shù)字化信貸需要
3. 全方面構(gòu)建用戶信用畫像，精準選擇客戶
4. 建立全流程風控，消除平臺風險于萌芽
5. 實現(xiàn)借款人全流程管控，防范風險無死角
七、商業(yè)銀行零售業(yè)務(wù)數(shù)字化風控之貸前
1. 貸前五大環(huán)節(jié)數(shù)字化風控應(yīng)用
2. 建立反欺詐模型
3. 建立AI+反欺詐解決方案
4. 構(gòu)建一站式大數(shù)據(jù)風控產(chǎn)品
5. 構(gòu)建針對不同業(yè)務(wù)模式的風控模型
6. 基于深度學習和知識圖譜的AI智能金融引擎
7. 促進大數(shù)據(jù)征信與傳統(tǒng)個人征信互補
八、商業(yè)銀行零售業(yè)務(wù)數(shù)字化風控之貸中
1. 貸中五大環(huán)節(jié)數(shù)字化風控應(yīng)用
2. 貸中個人信用評分模型
3. 設(shè)計信貸全流程評分產(chǎn)品
4. 實時監(jiān)控交易反欺詐
5. 基于線上、線下海量金融與非金融數(shù)據(jù)的信用風險建模
6. 針對不同客群開發(fā)七類風險模型
九、商業(yè)銀行零售業(yè)務(wù)數(shù)字化風控之貸后
1. 貸后三大環(huán)節(jié)數(shù)字化風控應(yīng)用
2. 數(shù)字化貸后監(jiān)控方法
3. 存量客戶管理方法
4. 貸后數(shù)字化催收方法
5. 貸后數(shù)字化風控案例
十、商業(yè)銀行零售業(yè)務(wù)數(shù)字化風控策略
1. 數(shù)字化風控邏輯的應(yīng)用
2. 線上+線下數(shù)據(jù)聯(lián)合，交叉檢驗真實還原用戶畫像
3. 通過客戶準入+反欺詐策略，篩除不良用戶
4. 通過準入反欺詐+評分評級策略，甄選目標客戶
5. 結(jié)合行方經(jīng)營戰(zhàn)略，定額定價策略的思路與運用
6. 貸后預(yù)警模型和管理思路
7. 實時了解客戶貸后變化
十一、內(nèi)容總結(jié)與行動計劃
1、內(nèi)容總結(jié)
2、心得分享
3、問答與交流
4、行動計劃
練習：根據(jù)工作中存在的問題和實際情況制定行動計劃
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