商業(yè)銀行數(shù)字化風控(2天版本)

  培訓講師:堅鵬

講師背景:
堅鵬老師簡介★北大縱橫管理咨詢集團金融行業(yè)中心總經(jīng)理/深圳運營中心總經(jīng)理/高級合伙人北大縱橫金融行業(yè)中心總經(jīng)理★廣州中小微企業(yè)金融服務區(qū)發(fā)展顧問★總裁網(wǎng)特聘專家★影響力集團特聘講師★中國轉型升級促進會會長★中國互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展研究院院長【簡介】擁 詳細>>

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商業(yè)銀行數(shù)字化風控(2天版本)詳細內(nèi)容

商業(yè)銀行數(shù)字化風控(2天版本)

商業(yè)銀行數(shù)字化風險管控


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)務數(shù)字化風控工作如何開展?
? 不知道零售業(yè)務數(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)務數(shù)字化風控成功案例。
? 深度研究商業(yè)銀行對公業(yè)務數(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)務數(shù)字化風控方法論。
? 學習對公及零售業(yè)務數(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)字化轉型導師
培訓對象:需要商業(yè)銀行數(shù)字化風控的職業(yè)人士。
課程設置時間:4-6小時
課程大綱:
上篇:商業(yè)銀行對公業(yè)務數(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-云管端技術架構已經(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)調查解讀
三、商業(yè)銀行對公業(yè)務數(shù)字化風控主要應用場景及實施路徑
1. 商業(yè)銀行對公業(yè)務數(shù)字化風控主要應用場景總體介紹
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)務數(shù)字化風控架構、體系與模型
1. 商業(yè)銀行對公業(yè)務數(shù)字化風控總體架構
2. 商業(yè)銀行對公業(yè)務數(shù)字化風控大數(shù)據(jù)平臺架構
3. 商業(yè)銀行對公業(yè)務數(shù)字化風控數(shù)據(jù)處理流程
4. 商業(yè)銀行對公業(yè)務數(shù)字化風控模型多層次體系
5. 商業(yè)銀行對公業(yè)務數(shù)字化風控建模流程
6. 商業(yè)銀行對公業(yè)務數(shù)字化風控能力體系模型
7. 商業(yè)銀行對公業(yè)務多維NLP風險模型
8. 商業(yè)銀行對公業(yè)務差異化預警信號體系
9. 商業(yè)銀行對公業(yè)務數(shù)字化風控知識圖譜應用
五、商業(yè)銀行對公業(yè)務數(shù)字化風控的重要建議
1. 構建數(shù)字風控思維
2. 加強數(shù)字風控頂層設計
3. 優(yōu)化管理流程、產(chǎn)品與渠道
4. 構建數(shù)據(jù)、技術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、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)務數(shù)字化風控
六、商業(yè)銀行零售業(yè)務數(shù)字化風控體系建設
1. 商業(yè)銀行零售業(yè)務數(shù)字化風控面臨的四大主要挑戰(zhàn)
2. 建設零售業(yè)務大數(shù)據(jù)風控平臺,滿足數(shù)字化信貸需要
3. 全方面構建用戶信用畫像,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)字化風控應用
2. 建立反欺詐模型
3. 建立AI+反欺詐解決方案
4. 構建一站式大數(shù)據(jù)風控產(chǎn)品
5. 構建針對不同業(yè)務模式的風控模型
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)字化風控應用
2. 貸中個人信用評分模型
3. 設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)務數(shù)字化風控策略
1. 數(shù)字化風控邏輯的應用
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)容總結與行動計劃
1、內(nèi)容總結
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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